nosql数据库常用哪些，当前主流nosql系列数据库产品有哪些

来源：整理时间：2024-10-30 14:59:03 编辑：黑码技术手机版

本文目录一览

1，当前主流nosql系列数据库产品有哪些
2，nosql有哪些数据库
3，常见NoSQL数据库的应用场景是怎么样的
4，nosql数据库有哪些
5，几种Nosql数据库对比

1，当前主流nosql系列数据库产品有哪些

MySQL SQLSERVER Oracle DB2 PostgreSQL 这些都是最常见的,哦,还有一些NoSQL的数据库,就是非关系型数据库

期待看到有用的回答！

当前主流nosql系列数据库产品有哪些

2，nosql有哪些数据库

CasssandraLucene/SolrRiakCouchDBNeo4JOracle的NoSQLMongoDBHadoop的HBaseBigTable/ Accumulo/ HypertableDynamoDB貌似 MongoDB 很有名。

nosql有哪些数据库

3，常见NoSQL数据库的应用场景是怎么样的

文档数据库　　源起：受Lotus Notes启发。　　数据模型：包含了key-value的文档集合　　例子：CouchDB, MongoDB　　优点：数据模型自然，编程友好，快速开发，web友好，CRUD。　　图数据库　　源起：欧拉和图理论。　　数据模型：节点和关系，也可处理键值对。　　例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j　　优点：解决复杂的图问题。　　关系数据库　　源起： E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的　　数据模型：各种关系　　例子：VoltDB, Clustrix, MySQL　　优点：高性能、可扩展的OLTP，支持SQL，物化视图，支持事务，编程友好。　　对象数据库　　源起：图数据库研究　　数据模型：对象　　例子：Objectivity, Gemstone　　优点：复杂对象模型，快速键值访问，键功能访问，以及图数据库的优点。　　Key-Value数据库　　源起：Amazon的论文 Dynamo 和 Distributed HashTables。　　数据模型：键值对　　例子：Membase, Riak　　优点：处理大量数据，快速处理大量读写请求。编程友好。　　BigTable类型数据库　　源起：Google的论文 BigTable。　　数据模型：列簇，每一行在理论上都是不同的　　例子：HBase, Hypertable, Cassandra　　优点：处理大量数据，应对极高写负载，高可用，支持跨数据中心， MapReduce。　　数据结构服务　　源起： ?　　数据模型：字典操作，lists, sets和字符串值　　例子：Redis　　优点：不同于以前的任何数据库　　网格数据库　　源起：数据网格和元组空间研究。　　数据模型：基于空间的架构　　例子：GigaSpaces, Coherence　　优点：适于事务处理的高性能和高扩展性

常见NoSQL数据库的应用场景是怎么样的

4，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。

5，几种Nosql数据库对比

NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准，也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。如果以前没有接触过NoSQL，MongoDB是一个比较好的选择，他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的，缺点是索引的成本和文档大小限制。如果是使用Hadoop大数据分析，数据基本上不存在修改，只是插入和查询，并且需要配合Hadoop的MR任务，HBase会是很好的选择。如果要求有很强的扩展能力，高并发读写和维护方便，Casaandra则是不错的选择。当然除了上面三个流行的NoSQL，还有很多优秀的NoSQL数据库，而且他们都有各自擅长领域，所以需要了解你们产品自身的特点然后分析选择哪种才是最适合的，往往在大型系统中不是单一的数据库，而是使用多种数据库组合。

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 : redisin 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。