【转】8种Nosql数据库系统对比 导读:KristfKovcs是一位软件架构师和咨询顾问,他最近发布了一片对比各种类型 nosql数据库 的文章。文章由敏捷翻译 唐尤华 编译。如需转载,请参见文后声明。 虽然SQL数据库是非常有用的工具,但经历了15年的一支独秀之后垄断
【转】8种Nosql数据库系统对比
导读:Kristóf Kovács 是一位软件架构师和咨询顾问,他最近发布了一片对比各种类型nosql数据库的文章。文章由敏捷翻译 – 唐尤华编译。如需转载,请参见文后声明。
虽然SQL数据库是非常有用的工具,但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题:被迫使用关系数据库,,但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。
但是NoSQL数据库之间的不同,远超过两 SQL数据库之间的差别。这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的 NoSQL数据库。针对这种情况,这里对 Cassandra、 Mongodb、CouchDB、Redis、Riak、 Membase、Neo4j和HBase进行了比较:
(编注1:NoSQL:是一项全新的数据库革命性运动,NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具 备庞大的水平扩 展性,而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。 参见NoSQL词条。)
1. CouchDB
所用语言: Erlang
特点:DB一致性,易于使用
使用许可: Apache
协议: HTTP/REST
双向数据复制,
持续进行或临时处理,
处理时带冲突检查,
因此,采用的是master-master复制(见编注2)
MVCC – 写操作不阻塞读操作
可保存文件之前的版本
Crash-only(可靠的)设计
需要不时地进行数据压缩
视图:嵌入式 映射/减少
格式化视图:列表显示
支持进行服务器端文档验证
支持认证
根据变化实时更新
支持附件处理
因此, CouchApps(独立的 js应用程序)
需要 jQuery程序库
最佳应用场景:适用于数据变化较少,执行预定义查询,进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。
例如: CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。
(编注2:master-master复制:是一种数据库同步方法,允许数据在一组计算机之间共享数据,并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。)
2. Redis
所用语言:C/C++
特点:运行异常快
使用许可: BSD
协议:类 Telnet
有硬盘存储支持的内存数据库,
但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘(注意, 2.4以后版本不支持该特性!)
Master-slave复制(见编注3)
虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表,但也支持复杂操作,例如 ZREVRANGEBYSCORE。
INCR & co (适合计算极限值或统计数据)
支持 sets(同时也支持 union/diff/inter)
支持列表(同时也支持队列;阻塞式 pop操作)
支持哈希表(带有多个域的对象)
支持排序 sets(高得分表,适用于范围查询)
Redis支持事务
支持将数据设置成过期数据(类似快速缓冲区设计)
Pub/Sub允许用户实现消息机制
最佳应用场景:适用于数据变化快且数据库大小可遇见(适合内存容量)的应用程序。
例如:股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。
(编注3:Master-slave复制:如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求,这被称为 Master-slave复制,通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。)
3. MongoDB
所用语言:C++
特点:保留了SQL一些友好的特性(查询,索引)。
使用许可: AGPL(发起者: Apache)
协议: Custom, binary( BSON)
Master/slave复制(支持自动错误恢复,使用 sets 复制)
内建分片机制
支持 javascript表达式查询
可在服务器端执行任意的 javascript函数
update-in-place支持比CouchDB更好
在数据存储时采用内存到文件映射
对性能的关注超过对功能的要求
建议最好打开日志功能(参数 –journal)
在32位操作系统上,数据库大小限制在约2.5Gb
空数据库大约占 192Mb
采用 GridFS存储大数据或元数据(不是真正的文件系统)
最佳应用场景:适用于需要动态查询支持;需要使用索引而不是 map/reduce功能;需要对大数据库有性能要求;需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。
例如:你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL,但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。
4. Riak
所用语言:Erlang和C,以及一些Javascript
特点:具备容错能力
使用许可: Apache
协议: HTTP/REST或者 custom binary
可调节的分发及复制(N, R, W)
用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。
使用JavaScript或Erlang进行 Map/reduce
连接及连接遍历:可作为图形数据库使用
索引:输入元数据进行搜索(1.0版本即将支持)
大数据对象支持( Luwak)
提供“开源”和“企业”两个版本
全文本搜索,索引,通过 Riak搜索服务器查询( beta版)
支持Masterless多站点复制及商业许可的 SNMP监控
最佳应用场景:适用于想使用类似 Cassandra(类似Dynamo)数据库但无法处理 bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制,但又需要对单个站点的扩展性,可用性及出错处理有要求的情况。
例如:销售数据搜集,工厂控制系统;对宕机时间有严格要求;可以作为易于更新的 web服务器使用。
5. Membase
所用语言: Erlang和C
特点:兼容 Memcache,但同时兼具持久化和支持集群
使用许可: Apache 2.0
协议:分布式缓存及扩展
非常快速(200k+/秒),通过键值索引数据
可持久化存储到硬盘
所有节点都是唯一的( master-master复制)
在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元
写数据时通过去除重复数据来减少 IO
提供非常好的集群管理 web界面
更新软件时软无需停止数据库服务
支持连接池和多路复用的连接代理
最佳应用场景:适用于需要低延迟数据访问,高并发支持以及高可用性的应用程序
例如:低延迟数据访问比如以广告为目标的应用,高并发的 web 应用比如网络游戏(例如 Zynga)
6. Neo4j
所用语言: Java
特点:基于关系的图形数据库
使用许可: GPL,其中一些特性使用 AGPL/商业许可
协议: HTTP/REST(或嵌入在 Java中)
可独立使用或嵌入到 Java应用程序
图形的节点和边都可以带有元数据
很好的自带web管理功能
使用多种算法支持路径搜索
使用键值和关系进行索引
为读操作进行优化
支持事务(用 Java api)
使用 Gremlin图形遍历语言
支持 Groovy脚本
支持在线备份,高级监控及高可靠性支持使用 AGPL/商业许可
最佳应用场景:适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别
例如:社会关系,公共交通网络,地图及网络拓谱
7. Cassandra
所用语言: Java
特点:对大型表格和 Dynamo支持得最好
使用许可: Apache
协议: Custom, binary (节约型)
可调节的分发及复制(N, R, W)
支持以某个范围的键值通过列查询
类似大表格的功能:列,某个特性的列集合
写操作比读操作更快
基于 Apache分布式平台尽可能地 Map/reduce
我承认对 Cassandra有偏见,一部分是因为它本身的臃肿和复杂性,也因为 Java的问题(配置,出现异常,等等)
最佳应用场景:当使用写操作多过读操作(记录日志)如果每个系统组建都必须用 Java编写(没有人因为选用 Apache的软件被解雇)
例如:银行业,金融业(虽然对于金融交易不是必须的,但这些产业对数据库的要求会比它们更大)写比读更快,所以一个自然的特性就是实时数据分析
8. HBase
(配合 ghshephard使用)
所用语言: Java
特点:支持数十亿行X上百万列
使用许可: Apache
协议:HTTP/REST (支持 Thrift,见编注4)
在 BigTable之后建模
采用分布式架构 Map/reduce
对实时查询进行优化
高性能 Thrift网关
通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判
支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
Cascading, hive, and pig source and sink modules
基于 Jruby( JIRB)的shell
对配置改变和较小的升级都会重新回滚
不会出现单点故障
堪比MySQL的随机访问性能
最佳应用场景:适用于偏好BigTable:)并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。
例如: Facebook消息数据库(更多通用的用例即将出现)
编注4:Thrift 是一种接口定义语言,为多种其他语言提供定义和创建服务,由Facebook开发并开源。
当然,所有的系统都不只具有上面列出的这些特性。这里我仅仅根据自己的观点列出一些我认为的重要特性。与此同时,技术进步是飞速的,所以上述的内容肯定需要不断更新。我会尽我所能地更新这个列表。
原文:Kristóf Kovács 编译:敏捷翻译 – 唐尤华
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MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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