类别 | HBase | MongoDB | MySQL | Oracle | Redis |
---|---|---|---|---|---|
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。 |

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.


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