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1、非关系型数据库 一、概念 非关系型数据库是分布式的、非关系型的、不保证遵循 acid 原则的数据存储系统。nosql 最常用的表述就是“non-relational”，“not only sql”也被很多人拒绝接受。二、分类 键值对存储（key-value）代表软件:redis 优点:搜寻速度快 缺点:数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据 应用领域场景:内容内存，主要用作处置大量数据的高出访功率，也用作一些日志系统等等。数据模型:key 指向 value 的键值对，通常用 hash table 来实现 列于存储 代表软件:hbase 优点:搜寻速度快，可扩展性弱，更容易展开分布式拓展
2、 缺点:功能相对局限 应用领域场景:分布式的文件系统 数据模型:以列簇式存储，将同一列数据存在一起实现 文档数据库存储 代表软件:mongodb 优点:数据结构建议不严苛，表中结构气门，不须要像是关系型数据库一样须要预先定义表中结构 缺点:查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。应用领域场景:web 应用领域（与 key-value 相似，value 就是结构化的，相同的就是数据库能介绍 value 的内容）数据模型:key-value 对应的键值对，value 为结构化数据 图形数据库存储 代表软件:infogrid 优点:利用图结构有关算法。比如说最长路径串行，n 度关系搜寻等 缺点:很多时
3、候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。应用领域场景:社交网络，所推荐系统等。著眼于构筑关系图谱 数据模型:图结构 三、特点 易扩展 nosql 数据库种类多样，但是一个共同的特点都就是换成关系数据库的关系型特性。数据之间并无关系，这样就非常容易拓展。无形之间，在架构的层面上增添了可以拓展的能力。大数据量,高性能 nosql 数据库都具备非常低的读取性能，尤其在大数据量下，同样整体表现杰出。这归功于它的并无关系性，数据库的结构直观。通常 mysql 采用 query cache。nosql 的cache 就是记录级的，就是一种细粒度的 cache，所以 nosql 在这个层面上来说性能就要低很多。灵活的数据类型 nosql 无须事先为必须存储的数据创建字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，更动字段就是一件非常麻烦的事情。如果就是非常小数据量的表中，减少字段简直就是个噩梦。这点在大数据量的 web 2.0 时代尤其显著。高可用 nosql 在不太影响性能的情况，就可以便利地同时实现低需用的架构。比如说cassandra、hbase 模型，通过激活模型也能够同时实现低需用。四、应用场景 数据模型比较简单 需要灵活性更强的 it 系统 对数据库性能建议较低 不需要高度的数据一致性 对于取值 key，比较难态射繁杂值的环境