Was sind die Open-Source-Datenbanken unter Linux?

Zu den Open-Source-Datenbanken unter Linux gehören: 1. MySQL, ein relationales Open-Source-Datenbankverwaltungssystem; 2. PostgreSQL, ein „objektrelationales“ Datenbankverwaltungssystem; 3. MongoDB, ein Open-Source-basiertes Datenbankverwaltungssystem NoSQL-Datenbank für Dokumente; 4. Hadoop ist eine verteilte Open-Source-Datenbank, die auf dem Spaltenspeichermodell basiert. 5. Couchbase ist eine Dokumentendatenbank, die auf dem JSON-Modell basiert. 6. Neo4j ist eine leistungsstarke Open-Source-NoSQL-Datenbank.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Linux7.3-System, Dell G3-Computer.

Open-Source-Datenbank unter Linux

1. MySQL

MySQL ist ein relationales Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, ein Produkt von Oracle. Es unterstützt mehrere Speicher-Engines, Cluster, Volltextindizierung, Multithreading, nutzt die CPU-Ressourcen voll aus, unterstützt mehrere Benutzer und viele andere sehr professionelle Funktionen.

MySQL hat sich aufgrund seiner hohen Leistung, niedrigen Kosten und guten Zuverlässigkeit zur beliebtesten Open-Source-Datenbank entwickelt und wird häufig in Webanwendungen und anderen kleinen und mittleren Projekten verwendet. Von WordPress bis Movable Type wird MySQL als Standarddatenbank verwendet. Darüber hinaus besteht seit der Übernahme von MySQL ein potenzielles Risiko der Schließung von MySQL. Daher hat die Community einen Branch-Ansatz gewählt, um dieses Risiko zu vermeiden, und entwickelt und betreibt eine MariaDB-Datenbank, die vollständig mit MySQL kompatibel ist.

2. PostgreSQL

PostgreSQL ist ein objektrelationales Datenbankverwaltungssystem, das einer eher klassischen C/S-Struktur (Client/Server) entspricht in den Modus eines serverseitigen Daemons. PostgreSQL verfügt über einen sehr perfekten Treiber und unterstützt Standard-ANSI-SQL sowie erweiterte Funktionen und übertrifft MySQL in vielen Aspekten.

PostgreSQL ist eine voll funktionsfähige kostenlose Software-Datenbank. PostgreSQL ist seit langem die einzige kostenlose Software-Datenbankverwaltung, die Transaktionen, Unterabfragen, ein Multi-Version-Parallel-Control-System (MVCC), Datenintegritätsprüfung und andere Funktionen unterstützt . Viele Cloud-Dienstanbieter wie Heroku verwenden PostgreSQL als RDBMS-Speicher.

In Bezug auf die Mängel fehlen PostgreSQL immer noch einige Funktionen, die für höherwertige Datenbankverwaltungssysteme erforderlich sind, wie z. B. Datenbankcluster, bessere Verwaltungstools, automatisiertere Systemoptimierungsfunktionen und andere Mechanismen zur Verbesserung der Datenbankleistung.

3. MongoDB

MongoDB ist eine Open-Source-, dokumentenorientierte und derzeit beliebteste NoSQL-Datenbank. Es ist auch ein Produkt zwischen relationalen Datenbanken und nicht-relationalen Datenbanken. Das größte Merkmal von Mongo ist, dass die von ihm unterstützte Abfragesprache in gewisser Weise einer objektorientierten Abfragesprache ähnelt. Sie kann die meisten Funktionen ähnlich wie Einzeltabellenabfragen in relationalen Datenbanken implementieren von Daten. Es zeichnet sich außerdem durch hohe Leistung, einfache Bereitstellung, einfache Verwendung und eine sehr praktische Datenspeicherung aus.

4. Hadoop (HBase)

Hadoop (HBase) ist eine verteilte Open-Source-Datenbank, die auf dem Spaltenspeichermodell basiert. Sie ist Teil des Apache Hadoop-Projekts und die Entwicklungssprache ist Java.

HBase unterscheidet sich von allgemeinen relationalen Datenbanken. Es handelt sich um eine Datenbank, die für die unstrukturierte Datenspeicherung geeignet ist. Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass HBase spaltenbasiert und nicht zeilenbasiert ist. Es handelt sich um eine verteilte Datenbank mit hoher Zuverlässigkeit, hoher Leistung und Skalierbarkeit, die auf dem relationalen Modell basiert.

HBase ist eine Open-Source-Implementierung von Google Bigtable. GFS wird als Dateispeichersystem zum Speichern großer strukturierter Daten verwendet. HBase verwendet Hadoop HDFS als Dateispeichersystem; Google führt MapReduce aus, um große Datenmengen in HBase zu verarbeiten, und HBase verwendet auch Hadoop MapReduce, um große Datenmengen in HBase zu verarbeiten. Google Bigtable verwendet Chubby als kollaborativen Dienst, und HBase verwendet Zookeeper als Gegenstück.

5. Couchbase

Couchbase ist eine auf dem JSON-Modell basierende Dokumentendatenbank, die eine horizontale Skalierung erreichen und einen Zugriff mit geringer Latenz auf das Lesen und Schreiben von Daten ermöglichen kann. Couchbase ist umfassender als CouchDB und das Couchbase-Produkt enthält eine Kopie von CouchDB. Couchbase-Produkte erweitern CouchDB um Caching, Clustering und andere Funktionen. Darüber hinaus bietet Couchbase auch einige nette Integrationsfunktionen, was Couchbase zu einer guten Wahl für ein Datenspeichersystem macht.

6. Neo4j

Neo4j ist eine Open-Source-Hochleistungs-NoSQL-Grafikdatenbank. Sie verwendet grafikbezogene Konzepte zur Beschreibung des Datenmodells und speichert Daten als Knoten im Diagramm und die Beziehungen zwischen Knoten. Unterstützt ACID-Transaktionen (Atomizität, Unabhängigkeit, Haltbarkeit und Konsistenz).

In der Realität werden viele Daten mithilfe von Grafiken ausgedrückt, beispielsweise Beziehungen zwischen Personen in sozialen Netzwerken, Kartendaten oder genetische Informationen usw. Die grundlegendsten Konzepte in Neo4j sind Knoten und Beziehungen. Knoten stellen Entitäten dar und zwischen zwei Knoten können unterschiedliche Beziehungen bestehen.

7、Redis

Redis ist eine netzwerkfähige, speicherbasierte Open-Source-Schlüsselwertspeicherdatenbank. Entwickler können ganze Hashwerte, Listen, Sätze und andere komplexe Ergebnisspeicher sichern, ohne Zahlen und Zeichenfolgen zu speichern. Darüber hinaus bietet Redis auch Replikations-/Synchronisierungs- und Persistenzfunktionen.

Redis ist eine leistungsstarke Schlüsselwertdatenbank. Das Aufkommen von Redis hat die Mängel der Schlüssel-/Wertspeicherung wie Memcached weitgehend ausgeglichen und kann in manchen Situationen eine sehr gute Ergänzungsrolle zu relationalen Datenbanken spielen.

8. Firebird

Firebird ist eine plattformübergreifende relationale Datenbank, die in C und C++ entwickelt wurde und viele ANSI SQL-Standardfunktionen bereitstellt, die auf Linux, Windows, MacOS und verschiedenen Unix-Plattformen ausgeführt werden können. Derzeit kann es unter Windows, Linux und verschiedenen Unix-Betriebssystemen ausgeführt werden und bietet hohe Leistung und leistungsstarke Sprachunterstützung für gespeicherte Prozeduren und Trigger.

Firebird kann nicht nur als Datenbankserver in einer Mehrbenutzerumgebung ausgeführt werden, sondern bietet auch eine eingebettete Datenbankimplementierung.

9. Memcached

Memcached ist ein verteiltes Cache-System, das zum Speichern von Daten in verschiedenen Formaten verwendet werden kann, einschließlich Bildern, Videos, Dateien und Datenbankabrufergebnissen. Einfach ausgedrückt werden die Daten in den Speicher abgerufen und dann aus dem Speicher gelesen, wodurch die Lesegeschwindigkeit erheblich verbessert wird.

Memcached unterstützt viele Plattformen: Linux, FreeBSD, Solaris, Mac OS und kann auch unter Windows installiert werden.

Um memcached auf einem Linux-System zu installieren, müssen Sie zunächst die Libevent-Bibliothek installieren.

Da Memcached normalerweise nur als Cache-System verwendet wird, benötigen Anwendungen, die Memcached verwenden, zusätzlichen Code, um die Daten in Memcached zu aktualisieren, wenn sie in langsamere Systeme (z. B. Back-End-Datenbanken) zurückschreiben.

10. MariaDB

Das MariaDB-Datenbankverwaltungssystem ist ein Zweig von MySQL und vollständig kompatibel mit MySQL, einschließlich API und Befehlszeile, was es zu einem einfachen Ersatz für MySQL macht. Als Speicher-Engine wird XtraDB anstelle von MySQLs InnoDB verwendet. Es wurden zusätzliche Funktionen hinzugefügt, um lokale, nicht blockierende Vorgänge und Fortschrittsberichte zu unterstützen. Das bedeutet, dass alle Konnektoren, Bibliotheken und Anwendungen, die MySQL verwenden, auch mit MariaDB funktionieren.

MariaDB wird von Michael Widenius, dem Gründer von MySQL, geleitet. Wie oben erwähnt, haben viele Unternehmen, wie Wikipedia, Google usw., ihre Projekte auf MariaDB verlagert, da sie befürchten, dass Oracle das Risiko eingehen könnte, MySQL zu schließen.

11. MonetDB

MonetDB ist ein spaltenorientiertes Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, das auf die Bereitstellung leistungsstarker Anwendungen für Data Mining, OLAP, GIS, XML-Abfrage sowie Text- und Multimedia-Abfrage spezialisiert ist.

Das MonetDB-Datenbankverwaltungssystem umfasst MonetDB/SQL-, MonetDB/GIS- und MonetDB-Server. Es bietet außerdem automatische und sich selbst optimierende Indizierung, Optimierung von Laufzeitabfragen und eine modulare Softwarearchitektur.

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