8种Nosql数据库系统对比

 

0

虽然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 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 、 、、、 、、和进行了比较： （编注1：NoSQL：是一项全新的数据库革命性运动，NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具 备庞大的水平扩 展性，而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。 参见。） 1. CouchDB ·         所用语言： Erlang ·         特点：DB一致性，易于使用 ·         使用许可： Apache ·         协议： HTTP/REST ·         双向数据复制， ·         持续进行或临时处理， ·         处理时带冲突检查， ·         因此，采用的是master-master复制（见编注2） ·         MVCC - 写操作不阻塞读操作 ·         可保存文件之前的版本 ·         Crash-only（可靠的）设计 ·         需要不时地进行数据压缩 ·         视图：嵌入式 映射/减少 ·         格式化视图：列表显示 ·         支持进行服务器端文档验证 ·         支持认证 ·         根据变化实时更新 ·         支持附件处理 ·         因此， CouchApps（独立的 js应用程序） ·         需要 jQuery程序库   最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。 例如： CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。 （编注2：master-master复制：是一种数据库同步方法，允许数据在一组计算机之间共享数据，并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。） 2. Redis ·         所用语言：C/C++ ·         特点：运行异常快 ·         使用许可： BSD ·         协议：类 Telnet ·         有硬盘存储支持的内存数据库， ·         但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘（注意， 2.4以后版本不支持该特性！） ·         Master-slave复制（见编注3） ·         虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表，但也支持复杂操作，例如 ZREVRANGEBYSCORE。 ·         INCR & co （适合计算极限值或统计数据） ·         支持 sets（同时也支持 union/diff/inter） ·         支持列表（同时也支持队列；阻塞式 pop操作） ·         支持哈希表（带有多个域的对象） ·         支持排序 sets（高得分表，适用于范围查询） ·         Redis支持事务 ·         支持将数据设置成过期数据（类似快速缓冲区设计） ·         Pub/Sub允许用户实现消息机制 最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。 例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。 （编注3：Master-slave复制：如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求，这被称为 Master-slave复制，通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。） 3. MongoDB ·         所用语言：C++ ·         特点：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引）。 ·         使用许可： AGPL（发起者： Apache） ·         协议： Custom, binary（ BSON） ·         Master/slave复制（支持自动错误恢复，使用 sets 复制） ·         内建分片机制 ·         支持 javascript表达式查询 ·         可在服务器端执行任意的 javascript函数 ·         update-in-place支持比CouchDB更好 ·         在数据存储时采用内存到文件映射 ·         对性能的关注超过对功能的要求 ·         建议最好打开日志功能（参数 --journal） ·         在32位操作系统上，数据库大小限制在约2.5Gb ·         空数据库大约占 192Mb ·         采用 GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统） 最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用 CouchDB但因为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或 PostgreSQL，但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。 4. Riak   ·         所用语言：Erlang和C，以及一些Javascript ·         特点：具备容错能力 ·         使用许可： Apache ·         协议： HTTP/REST或者 custom binary ·         可调节的分发及复制(N, R, W) ·         用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。 ·         使用JavaScript或Erlang进行 Map/reduce ·         连接及连接遍历：可作为图形数据库使用 ·         索引：输入元数据进行搜索（1.0版本即将支持） ·         大数据对象支持（ Luwak） ·         提供“开源”和“企业”两个版本 ·         全文本搜索，索引，通过 Riak搜索服务器查询（ beta版） ·         支持Masterless多站点复制及商业许可的 SNMP监控 最佳应用场景：适用于想使用类似 Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理 bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况。 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。 5. Membase ·         所用语言： Erlang和C ·         特点：兼容 Memcache，但同时兼具持久化和支持集群 ·         使用许可： Apache 2.0 ·         协议：分布式缓存及扩展 ·         非常快速（200k+/秒），通过键值索引数据 ·         可持久化存储到硬盘 ·         所有节点都是唯一的（ master-master复制） ·         在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元 ·         写数据时通过去除重复数据来减少 IO ·         提供非常好的集群管理 web界面 ·         更新软件时软无需停止数据库服务 ·         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，高并发支持以及高可用性的应用程序 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（例如 Zynga） 6. Neo4j   ·         所用语言： Java ·         特点：基于关系的图形数据库 ·         使用许可： GPL，其中一些特性使用 AGPL/商业许可 ·         协议： HTTP/REST（或嵌入在 Java中） ·         可独立使用或嵌入到 Java应用程序 ·         图形的节点和边都可以带有元数据 ·         很好的自带web管理功能 ·         使用多种算法支持路径搜索 ·         使用键值和关系进行索引 ·         为读操作进行优化 ·         支持事务（用 Java api） ·         使用 Gremlin图形遍历语言 ·         支持 Groovy脚本 ·         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：适用于图形一类数据。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，地图及网络拓谱 7. Cassandra   ·         所用语言： Java ·         特点：对大型表格和 Dynamo支持得最好 ·         使用许可： Apache ·         协议： Custom, binary (节约型) ·         可调节的分发及复制(N, R, W) ·         支持以某个范围的键值通过列查询 ·         类似大表格的功能：列，某个特性的列集合 ·         写操作比读操作更快 ·         基于 Apache分布式平台尽可能地 Map/reduce ·         我承认对 Cassandra有偏见，一部分是因为它本身的臃肿和复杂性，也因为 Java的问题（配置，出现异常，等等） 最佳应用场景：当使用写操作多过读操作（记录日志）如果每个系统组建都必须用 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 8. HBase （配合 ghshephard使用）   ·         所用语言： Java ·         特点：支持数十亿行X上百万列 ·         使用许可： Apache ·         协议：HTTP/REST （支持 ，见编注4） ·         在 BigTable之后建模 ·         采用分布式架构 Map/reduce ·         对实时查询进行优化 ·         高性能 Thrift网关 ·         通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判 ·         支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP ·         Cascading, hive, and pig source and sink modules ·         基于 Jruby（ JIRB）的shell ·         对配置改变和较小的升级都会重新回滚 ·         不会出现单点故障 ·         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、实时访问的场合。 例如： Facebook消息数据库（更多通用的用例即将出现） 编注4：Thrift 是一种接口定义语言，为多种其他语言提供定义和创建服务，。 当然，所有的系统都不只具有上面列出的这些特性。这里我仅仅根据自己的观点列出一些我认为的重要特性。与此同时，技术进步是飞速的，所以上述的内容肯定需要不断更新。我会尽我所能地更新这个列表。