[置顶] 你印象中似知非知的NOSQL数据库

NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：

1、数据模型比较简单；

2、需要灵活性更强的IT系统；

3、对数据库性能要求较高；

4、不需要高度的数据1致性；

5、对给定key，比较容易映照复杂值的环境。

NoSQL数据库种类繁多，但是1个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩大。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩大的能力。

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，特别在大数据量下，一样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。1般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是1种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的利用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是记录级的，是1种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来讲就要性能高很多了。

NoSQL无需事前为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是1件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是1个噩梦。这点在大数据量的web2.0时期特别明显。

NoSQL在不太影响性能的情况，就能够方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

1. 不提供对SQL的支持：如果不支持SQL这样的工业标准，将会对用户产生1定的学习和利用迁移本钱;
2. 支持的特性不够丰富：现有产品所提供的功能都比较有限，大多数NoSQL数据库都不支持事务，也不像mysql和Oracle那样能提供各种附加功能，比如BI和报表等;
3. 现有产品的不够成熟：大多数产品都还处于初创期，和关系型数据库几10年的完善不可同日而语;

代表：Berkeley DB、Hibari、Leveldb、memcachedb、Redis、Tair、DynamoDB
特点：可以通过key快速查询到其value。1般来讲，存储不管value的格式，照单全收。（Redis包括了其他功能）
优点：快速查询
不足：存储数据缺少结构化
数据模型：1系列键值对
典型利用：内容缓存、合适混合工作负载并扩大大的数据集

 代表：Hbase、Cassandra、Hypertable、GBase、Tera
特点：顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据紧缩，对针对某1列或某几列的查询有非常大的IO优势。
优点：查找速度快、可扩大性强、更容易进行散布式扩大
不足：功能相对局限
数据模型：以列族式存储，将同1列数据存在1起
典型利用：散布式文件系统
特点：顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据紧缩，对针对某1列或某几列的查询有非常大的IO优势。
优点：查找速度快、可扩大性强、更容易进行散布式扩大
不足：功能相对局限
数据模型：以列族式存储，将同1列数据存在1起
典型利用：散布式文件系统

代表：MongoDB、CouchDB、Couchbase、EJDB、MarkLogic、SequoiaDB、SimpleDB
特点：文档存储1般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。
优点：数据结构要求不严格
不足：查询性能不高，而且缺少统1的查询语法
数据模型：1系列键值对
典型利用：WEB利用

代表：Cayley、Neo4j
特点：图形关系的最好存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。
优点：利用图结构相干算法
不足：需要对全部图做计算才能得出结果，不容易做散布式的集群方案。
数据模型：图结构
典型利用：社交网络、推荐系统等，专注于构建关系图谱

代表：db4o、Versant
特点：通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。
优点：高性能、易嵌入、零管理。db4o 的 dRS（db4o Replication System）可实现 db4o 与关系型数据库的双向同步（复制）

代表：BaseX、sedna
特点：高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。
优点：提供了高效的 XPath 和 XQuery 的实现，有前端界面.基于 ACID 安全事务、用户和密码管理、事务日志等.更能支持大型XML文档的存储
不足：在大量数据存储时不如其他类型数据库高效
数据模型：XML文档

当前多数将nosql分为前4类

     Accumulo(Key-Value型)

Arangodb  （文档型）

Aerospike (Key-Value型)

BaseX （XML型）

BeansDB (简化版的Dynamo)

Berkeley DB (Key-Value型)

Cassandra (Key-Value型)(列存储)

Cayley  (Graph型)

Couchbase (CouchBase = CouchDB + MemBase)（文档型）

CouchDB （文档型）

db4o (面向对象型)

DynamoDB (Key-Value型)

EJDB （文档型）

FatDB (Key-Value型)

Flare (Key-Value型)

FoundationDB  (Key-Value型)

ForestDB  (Key-Value型)

Galaxy (高性能内存数据库网格 )

GBase 8a (列存储)(国产->南京大学通用数据技术有限公司)

HandlerSocket （日本，以mysql插件情势运行）

HBase （列式存储）

Hibari (Key-Value型)

HyperLevelDB  （改进自Leveldb）(Key-Value型)

Hypertable （列式存储）

InfiniteGraph (Graph型)

iPage （基于文件）(Key-Value型)（java lib）

Jackrabbit （文档型）

Keyspace  (Key-Value型)

LedisDB  (基于Leveldb，类似redis)(Key-Value型)

Leveldb  (Key-Value型)

LiteDB  (嵌入式)（文档型）

MarkLogic （文档型）

MapDB (嵌入式Java数据库引擎)

Maxtable （高性能、可扩大的、PB级海量数据处理系统）

Memcached (Key-Value型)

memcachedb  (Key-Value型)给memcached散布式缓存服务器添加了Berkeley DB的持久化存储机制和异步主辅复制机制

Memlink (Key-Value型)

MongoDB （文档型）

Neo4j (Graph型)

nessDB (Key-Value型)

Oceanbase （散布式关系数据库）(阿里开发现已用于淘宝和支付宝)

Oracle NoSQL Database(Key-Value型)

Orient DB （文档型）

PouchDB （最便携的CouchDB）（文档型）

RavenDB （文档型）

Redis (Key-Value型)

RethinkDB （ JSON 文档型）

Riak (Key-Value型)

RocksDB (基于Leveldb)(Key-Value型)

sedna （XML型）

SequoiaDB（文档型）(国产->第1个商用nosql数据库)

SimpleDB （文档型）

SSDB (基于Leveldb,替换 Redis)(Key-Value型)

Tair(Key-Value型)(国产-> 淘宝开发)

Tera (使用了bigtable的数据模型)（列式存储）

tiger (Key-Value型)

TomP2P  (Key-Value型)

Tokyo Cabinet/Tokyo Tyant  (Key-Value型)

TreapDB  (Key-Value型)

UnQLite  (嵌入式)（文档型）(Key-Value型)

Versant (面向对象型)

Voldemort (Key-Value型)

WhiteDB (轻量级 NoSQL )

xuncache (Key-Value型)

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