类别 | HBase | MongoDB | MySQL | Oracle | Redis |
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描述 | 基于 Apache Hadoop 并提供 BigTable 能力的列存储 | 最受欢迎的文档存储数据库之一 | 广泛使用的开源 RDBMS | 广泛使用的 RDBMS | 内存中的数据结构存储,被用作数据库,缓存以及消息中间件 |
普及度等级(参考下文的趋势图) | 15 级(59.03 分) | 4 级(300.57 分) | 2 级(1277.75 分) | 1 级(1463.37 分) | 10 级(100.65 分) |
数据库模型 | 列存储 | 文档存储 | 关系数据库系统 | 关系数据库系统 | 键-值存储 |
官网 | hbase.apache.org | www.mongodb.org | www.mysql.com | www.oracle.com/-us/-products/-database | redis.io |
技术文档 | hbase.apache.org | docs.mongodb.org/-manual | dev.mysql.com/-doc | www.oracle.com/-technetwork/-indexes/-documentation/-index.html | redis.io/-documentation |
开发者 | Apache 软件基金会 | MongoDB 公司 | Oracle | Oracle | Salvatore Sanfilippo(Redis 之父) |
首次发行 | 2008 | 2009 | 1995 | 1980 | 2009 |
当前版本 | 1.1.0.1,2015 年 5 月 | 3.0.5,2015 年 7 月 | 5.6.26,2015 年 7 月 | 12 Release 1 (12.1.0.2),2014 年 7 月 | 3.0.3,2015 年 6 月 |
许可 | 开源 | 开源 | 开源 | 商业 | 开源 |
是否数据库即服务(DBaaS) | 否 | 否 | 否 | 否 | 否 |
实现语言 | Java | C++ | C 和 C++ | C 和 C++ | C |
服务器操作系统 | Linux Unix Windows |
Linux OS X Solaris Windows |
FreeBSD Linux OS X Solaris Windows |
AIX HP-UX Linux OS X Solaris Windows z/OS |
BSD Linux OS X Windows |
是否结构化数据 | 自由 | 自由 | 是 | 是 | 自由 |
是否预定义数据类型 | 否 | 是 | 是 | 是 | 部分 |
是否支持 XML | 否 | 是 | 是 | 否 | |
是否支持二级索引 | 否 | 是 | 是 | 是 | 否 |
是否支持 SQL | 否 | 否 | 是 | 是 | 否 |
API 以及其他访问方式 | Java API RESTful HTTP API Thrift |
使用 JSON 的专用协议 | ADO.NET JDBC ODBC |
ODP.NET Oracle Call Interface (OCI) JDBC ODBC |
专用协议 |
支持的编程语言 | C C# C++ Groovy Java PHP Python Scala |
Actionscript C C# C++ Clojure ColdFusion D Dart Delphi Erlang Go Groovy Haskell Java JavaScript Lisp Lua MatLab Perl PHP PowerShell Prolog Python R Ruby Scala Smalltalk |
Ada C C# C++ D Eiffel Erlang Haskell Java Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl |
C C# C++ Clojure Cobol Eiffel Erlang Fortran Groovy Haskell Java JavaScript Lisp Objective C OCaml Perl PHP Python R Ruby Scala Tcl Visual Basic |
C C# C++ Clojure Crystal D Dart Elixir Erlang Fancy Go Haskell Haxe Java JavaScript (Node.js) Lisp Lua MatLab Objective-C OCaml Perl PHP Prolog Pure Data Python R Rebol Ruby Rust Scala Scheme Smalltalk Tcl |
是否支持服务端脚本 | 是 | JavaScript | 是 | PL/SQL | Lua |
是否支持触发器 | 是 | 否 | 是 | 是 | 否 |
切分方式 | 分片 | 分片 | 水平切分,使用 MySQL Cluster 或者 MySQL Cluster 进行分片 | 水平切分 | 分片 |
主从复制方式 | 多种主从复制机制 | 主-从复制 | 主-主复制 主-从复制 |
主-主复制 主-从复制 |
主-从复制 |
是否支持 MapReduce | 是 | 是 | 否 | 否 | 否 |
分布式场景下数据一致性方法 | 立即一致 | 最终一致 立即一致 |
立即一致 | 最终一致 | |
是否支持外键 | 否 | 否 | 是 | 是 | 否 |
是否支持事务 | 否 | 否 | ACID | ACID | 乐观锁机制,原子性执行的命令块和脚本 |
是否支持并发 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
是否支持持久化存储 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
是否支持内存存储 | 否 | 是 | 是 | 是 | |
访问控制 | 访问控制列表(ACL) | 基于用户和角色的访问权限 | 细粒度的用户访问权限 | 根据 SQL 标准细粒度的访问权限 | 简单的基于密码的访问控制 |
附录一:普及度等级趋势图
附录二:两张图告诉你如何在 SQL、NewSQL、NoSQL 之间进行取舍
图一:Do I Need SQL or Hadoop?
图二:SQL vs. NewSQL vs. NoSQL
附录三:Redis 之父 Salvatore Sanfilippo 访谈节选
Redis 是一个开源的、高级键值数据库和数据结构服务程序,其中键可以保存字符串、散列、列表、集合和有序集合。Redis 的内核是用标准 ANSI C 写成的,基于一种事件模型。非阻塞复制是 Redis 的设计目标。Redis 中的复制是异步的。目前已经为许多语言(包括大部分常用语言)提供了 Redis 库。C client 是唯一官方支持的包装。Redis Pub/Sub 对实时应用非常适合。Redis 用户有的将它用作数据库,有的用作消息总线,也有的用来做 cache。
附录四:NoSQL 数据库的类型一览表
数据库类型 | 描述 | 主流产品 | 有谁在用 | 适用场景 | 不适用场景 |
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键值(Key-Value)数据库 | 键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过 key 来添加、查询或者删除数据,鉴于使用主键访问,所以会获得不错的性能及扩展性。 | Riak、Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort | GitHub (Riak)、BestBuy (Riak)、Twitter (Redis和Memcached)、StackOverFlow (Redis)、 Instagram (Redis)、Youtube (Memcached)、Wikipedia(Memcached) | 储存用户信息,比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和 ID(键)挂钩,这种情景下键值数据库是个很好的选择。 | 1. 取代通过键查询,而是通过值来查询。Key-Value 数据库中根本没有通过值查询的途径。 2. 需要储存数据之间的关系。在 Key-Value 数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。 3. 事务的支持。在 Key-Value 数据库中故障产生时不可以进行回滚。 |
面向文档(Document-Oriented)数据库 | 面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元,是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值,值既可以是简单的数据类型,如字符串、数字和日期等;也可以是复杂的类型,如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档,同一个表中存储的文档属性可以是不同的,数据可以使用 XML、JSON 或者 JSONB 等多种形式存储。 | MongoDB、CouchDB、RavenDB | SAP (MongoDB)、Codecademy (MongoDB)、Foursquare (MongoDB)、NBC News (RavenDB) | 1. 日志。企业环境下,每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented 数据库并没有固定的模式,所以我们可以使用它储存不同的信息。 2. 分析。鉴于它的弱模式结构,不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。 |
在不同的文档上添加事务。Document-Oriented 数据库并不支持文档间的事务,如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。 |
列存储(Wide Column Store/Column-Family)数据库 | 列存储数据库将数据储存在列族(column family)中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子,如果我们有一个 Person 类,我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下,姓名和年龄就会被放入一个列族中,而薪资则在另一个列族中。 | Cassandra、HBase | Ebay (Cassandra)、Instagram (Cassandra)、NASA (Cassandra)、Twitter (Cassandra and HBase)、Facebook (HBase)、Yahoo!(HBase) | 1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中,每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。 2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子,标签可以储存在一个,类别可以在一个,而文章则在另一个。 |
1. 如果我们需要 ACID 事务。Vassandra 就不支持事务。 2. 原型设计。如果我们分析Cassandra 的数据结构,我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初,我们根本不可能去预测它的查询方式,而一旦查询方式改变,我们就必须重新设计列族。 |
图(Graph-Oriented)数据库 | 图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点,而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体,Steve Jobs、Apple 和 Next,则会有两个“Founded by”的边将 Apple 和 Next 连接到 Steve Jobs。 | Neo4J、Infinite Graph、OrientDB | Adobe (Neo4J)、Cisco (Neo4J)、T-Mobile (Neo4J) | 1. 在一些关系性强的数据中 2. 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现,那么将会非常有益于推荐的制定 |
不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小,因为很少有操作涉及到整个图。 |

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.

MySQL 대신 PostgreSQL을 선택한 시나리오에는 다음이 포함됩니다. 1) 복잡한 쿼리 및 고급 SQL 기능, 2) 엄격한 데이터 무결성 및 산 준수, 3) 고급 공간 기능이 필요하며 4) 큰 데이터 세트를 처리 할 때 고성능이 필요합니다. PostgreSQL은 이러한 측면에서 잘 수행되며 복잡한 데이터 처리 및 높은 데이터 무결성이 필요한 프로젝트에 적합합니다.

MySQL 데이터베이스의 보안은 다음 조치를 통해 달성 할 수 있습니다. 1. 사용자 권한 관리 : CreateUser 및 Grant 명령을 통한 액세스 권한을 엄격히 제어합니다. 2. 암호화 된 전송 : 데이터 전송 보안을 보장하기 위해 SSL/TLS를 구성합니다. 3. 데이터베이스 백업 및 복구 : MySQLDump 또는 MySQLPump를 사용하여 정기적으로 백업 데이터를 사용하십시오. 4. 고급 보안 정책 : 방화벽을 사용하여 액세스를 제한하고 감사 로깅 작업을 가능하게합니다. 5. 성능 최적화 및 모범 사례 : 인덱싱 및 쿼리 최적화 및 정기 유지 보수를 통한 안전 및 성능을 모두 고려하십시오.

MySQL 성능을 효과적으로 모니터링하는 방법은 무엇입니까? Mysqladmin, Showglobalstatus, Perconamonitoring and Management (PMM) 및 MySQL Enterprisemonitor와 같은 도구를 사용하십시오. 1. MySQLADMIN을 사용하여 연결 수를보십시오. 2. showglobalstatus를 사용하여 쿼리 번호를보십시오. 3.pmm은 자세한 성능 데이터 및 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 4. MySQLENTERPRISOMITOR는 풍부한 모니터링 기능 및 경보 메커니즘을 제공합니다.

MySQL과 SqlServer의 차이점은 1) MySQL은 오픈 소스이며 웹 및 임베디드 시스템에 적합합니다. 2) SQLServer는 Microsoft의 상용 제품이며 엔터프라이즈 수준 애플리케이션에 적합합니다. 스토리지 엔진의 두 가지, 성능 최적화 및 응용 시나리오에는 상당한 차이가 있습니다. 선택할 때는 프로젝트 규모와 향후 확장 성을 고려해야합니다.

고 가용성, 고급 보안 및 우수한 통합이 필요한 엔터프라이즈 수준의 응용 프로그램 시나리오에서는 MySQL 대신 SQLServer를 선택해야합니다. 1) SQLServer는 고 가용성 및 고급 보안과 같은 엔터프라이즈 수준의 기능을 제공합니다. 2) VisualStudio 및 Powerbi와 같은 Microsoft Ecosystems와 밀접하게 통합되어 있습니다. 3) SQLSERVER는 성능 최적화에서 우수한 성능을 발휘하며 메모리 최적화 된 테이블 및 열 스토리지 인덱스를 지원합니다.


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