哪些是kv数据库，mongo是KV数据库

本文目录一览

1，mongo是KV数据库
2，介绍几个比较好的面向对象数据库最好是开源的
3，用Java语言实现Redis类似的KV数据库可行么
4，请问数据库都有哪些类型分别是什么
5，nosql数据库有哪些

1，mongo是KV数据库

mongo数据库是文档模型的数据库，与键值模型类似，不过value指向结构化数据

搜一下：mongo是KV数据库

mongo是KV数据库

2，介绍几个比较好的面向对象数据库最好是开源的

db4o请参考: http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-db4o1/

你好！面向对象数据库目前发展比较停滞，很早就有面向对象数据库，但是始终无法达到广泛应用的程度，PostgreSQL是对象-关系数据库，算是把对象结合里面不错了。在NOSQL领域，对象数据库也不给力，KV数据库现在是NOSQL领域的主流。希望对你有所帮助，望采纳。

介绍几个比较好的面向对象数据库最好是开源的

3，用Java语言实现Redis类似的KV数据库可行么

Java连接redis的使用示例 Redis是开源的key-value存储工具，redis通常用来存储结构化的数据，因为redis的key可以包含String、hash、listset和sorted list。 Redisclient支持多种语言，包括：c、C++、C#、php、java、python、go等语言，根据自己的开发语言，选择合适的redis client版本类型即可。我是使用java语言开发的，针对java语言，redis client也提供了多种客户端支持，按照推荐类型依次是：Jedis、Redisson、JRedis、JDBC-Redis、RJC、redis-protocol、aredis、lettuce。前两种类型是比较推荐的，我们采用了Redisson类型版本作为redisclient的使用。Redisson版的redis可发工程搭建1. 新建maven工程2. 在pom.xml文件的dependencies节点下增加

用Java语言实现Redis类似的KV数据库可行么

4，请问数据库都有哪些类型分别是什么

多着啦模糊数据库指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的，不能表示许多模糊不清的事情。随着模糊数学理论体系的建立，人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中，从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面，首先是如何在数据库中存放模糊数据；其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。统计数据库管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录，但其目的是向用户提供各种统计汇总信息，而不是提供单个记录的信息。网状数据库处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构，称为系。系类型是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中，有一个记录类型处于主导地位，称为系主记录类型，其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是DBTG系统。1969年美国的CODASYL组织提出了一份“DBTG报告”，以后，根据DBTG报告实现的系统一般称为DBTG系统。现有的网状数据库系统大都是采用DBTG方案的。DBTG系统是典型的三级结构体系：子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言SSDDL，模式定义语言SDDL，设备介质控制语言DMCL。另外还有数据操纵语言DML。算逻辑规则推理。具体为：递归查询的优化、规则的一致性维护

5，nosql数据库有哪些

nosql数据库有哪些？1. In-Memory KV Store : Redis2. Disk-Based KV Store: Leveldb3. Document Store: Mongodb4. Column Table Store: HBase

nosql太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。 1. in-memory kv store : redis in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。 2. disk-based kv store: leveldb 真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，google的几位大神出品的精品，lsm模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。 3. document store: mongodb 分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有acid的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。 4. column table store: hbase 这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。