• 八种Nosql数据库系统对比


    文章来源:http://article.yeeyan.org/view/271351/239915

    尽管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,远超过两个 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 MongodbCouchDBRedis RiakMembaseNeo4jHBase进行了比较:

      

    1.      CouchDBV1.1.0

    l  语言: Erlang

    l  特点:DB一致性,易于使用

    l  使用许可: Apache

    l  协议: HTTP/REST

    l  双向数据复制,

    l  持续性或ad-hoc

    l  冲突检测

    l  采用master-master复制

    l  MVCC  写操作不阻塞读操作

    l  版本控制(之前的版本文档有效)

    l  单点崩溃(可靠的)设计

    l  必要时可进行数据压缩

    l  视图:内嵌 map/reduce 机制(MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算-译注)

    l  视图格式:列表&显示

    l  支持进行服务器端文档验证

    l  支持身份验证

    l  数据变化实时更新

    l  支持附件处理

    l  CouchApps(独立的 js应用程序)

    l  包含jQuery程序库 

    最佳应用场景:适用于累积大量数据,变化较少,执行预定义查询的应用。适用于需要提供数据版本支持的应用。

    例如 CRMCMS系统。Master-master复制是一个有趣的功能,很易于进行多站点部署。

      

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    2.      RedisV2.4

    l  语言C/C++

    l  特点:速度极快

    l  使用许可 BSD

    l  协议Telnet-like

    l  有硬盘存储支持的内存数据库,

    l  目前还没有磁盘交换(VMDiskstore被抛弃)

    l  Master-slave复制 

    l  通过key进行简单的值存储或哈希表存储

    l  支持复杂操作,例如 ZREVRANGEBYSCORE

    l  INCR & co (数字递增存储键值,适合计算极限值或统计数据)

    l  支持集合运算(支持 交集/差集/子集)

    l  支持列表(支持队列;阻塞式 pop操作)

    l  支持哈希表(多个域的对象)

    l  支持集合排序(高分表,适用于范围查询)

    l  支持事务

    l  支持将数据设置成过期数据(类似快速缓冲区设计,以及冷热分离)

    l  发布/订阅功能允许用户实现消息机制(长连接推送机制)

     最佳应用场景:适用于数据变化快且数据库大小可以预计的应用程序。(这样可以合理配置内存容量)

    例如:股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。

      

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    3.      MongoDB

    l  语言C++

    l  特点:保留了SQL一些友好的特性(查询,索引)。

    l  使用许可 AGPL(发起者: Apache

    l  协议 Custom, binaryBSON

    l  Master/slave复制(服务器间数据复制和自动故障转移)

    l  内建自动分片机制(支持水平数据库集群)

    l  支持 javascript表达式查询

    l  可在服务器端执行任意的 javascript函数

    l  优于CouchDBupdate-in-place

    l  采用内存映射文件的方式进行数据存储

    l  对性能的要求高于功能

    l  最好打开日志功能(参数 journal

    l  32位操作系统上,数据库大小限制约为2.5G

    l  空数据库大约占 192Mb

    l  采用 GridFS存储大数据和元数据(不是真正的文件系统)

     最佳应用场景:如果你需要动态查询,需要使用索引而不是 map/reduce功能;需要对大数据库有良好的性能要求。如果你想使用 CouchDB,但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 PostgreSQL,但因为需要预定义表结结构让你望而却步。

      

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    4.      RiakV1.0

    l  语言ErlangC,以及一些Javascript

    l  特点:具备容错能力

    l  使用许可 Apache

    l  协议 HTTP/REST或者 custom binary

    l  可自定义参数控制的分布和复制(N-复制节点数, R- 成功读操作的最小节点数, W–成功写操作的最小节点数-译注)

    l   JavaScript Erlang在操作预提交或提交时进行验证和安全检测

    l  使用JavaScriptErlang进行 Map/reduce

    l  链接&链接遍历:可作为图形数据库使用

    l  多级索引:可在元数据中进行搜索

    l  大数据对象支持(Luwak

    l  提供“开源”和“企业”两个版本

    l  Riak搜索服务器(beta版)支持全文搜索、索引、查询

    l  正在将后端存储从“Bitcask”迁移到Google的“LevelDB

    l  支持Masterless多站点复制及商务授权的 SNMP监控

     最佳应用场景:适用于想使用类似 Cassandra(类似Dynamo亚马逊的key-value模式的存储平台-译注)数据库但又不愿处理数据臃肿及复杂性的情况。如果你需要很好的单站点可伸缩性,可用性和容错性,但又准备实行多点复制。

    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。

      

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    5.      Membase

    l  语言 ErlangC

    l  特点:兼容 Memcache,兼具持久化和支持集群

    l  使用许可 Apache 2.0

    l  协议Memcached 扩展增强

    l  非常快速(200k+/秒),通过键值访问数据

    l  可持久化存储到硬盘

    l  所有节点都是相同的(Master-master复制)

    l  在内存中提供类似Memcached 的缓存单元

    l  通过重复数据删除技术写入数据来减少IO

    l  提供良好的集群管理web界面

    l  软件更新时无需停止数据库服务

    l  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,高并发和高可用性的应用

    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(如Zynga

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    6.      Neo4j V1.5M02

    l  语言 Java

    l  特点:图形数据库

    l  使用许可 GPL,其中一些特性使用AGPL/商业许可

    l  协议 HTTP/REST(或嵌入在 Java中)

    l  可独立使用或嵌入到 Java应用程序

    l  完全符合ACID特性(包括持久化数据)

    l  图形的节点和边都可以带有元数据

    l  集成的基于模式匹配的查询语言(Cypher

    l  可以使用图形遍历语言”Gremlin”

    l  节点和关系的索引

    l  内建练好的web管理界面

    l  多算法支持的高级路径查找

    l  key和关系索引

    l  优化的读取操作

    l  支持事务(Java api

    l  支持 Groovy脚本

    l  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:适用于描述图形类数据、丰富数据或者复杂数据之间的关系。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,网络拓扑等

      

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    7.      Cassandra

    l  语言 Java

    l  特点:对BigTable Dynamo(亚马逊的key-value模式的存储平台-译注)支持得最好

    l  使用许可 Apache

    l  协议 Custom, binary (Thrift)

    l  可自定义参数控制的分布和复制(N-复制节点数, R- 成功读操作的最小节点数, W–成功写操作的最小节点数)

    l  支持以某个范围的键值查询,列查询

    l  类似BigTable的功能:列,列组

    l  写操作比读操作更快

    l  基于 Apache Hadoop(一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发-译注)尽可能地进行Map/reduce

    我承认对 Cassandra有偏见,因为它本身的臃肿和复杂性,当然部分是因为 Java的问题(配置,出现异常,等等) 

    最佳应用场景:当写操作多于读操作(记录日志)时。如果系统中的每个组件都必须用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

      

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    8.      HBase

    (配合 ghshephard使用)

    l  语言 Java

    l  特点:支持数十亿行 × 上百万列

    l  使用许可 Apache

    l  协议HTTP/REST (支持 Thrift,见编注4

    l  BigTable为蓝本

    l  使用Hadoop进行Map/reduce

    l  通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判

    l  实时查询优化

    l  高性能 Thrift网关

    l  支持 XML, Protobuf, binaryHTTP

    l  Cascading, hive, 以及 pig source  Sink 模块

    l  基于JrubyJIRB)的shell

    l  不会出现单点故障

    l  对配置改变和较小的升级都会重新回滚

    l  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、实时访问的应用。

    例如: Facebook消息数据库(更多通用用例即将出现)

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