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Membase
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Membase 是 NoSQL 家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目,源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上,可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成,其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师,这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。
Membase容易安装、操作,可以从单节点方便的扩展到集群,而且为memcached(有线协议的兼容性)实现了即插即用功能,在应用方面为开发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案,Memcached已经在不同类型的领域(特别是大容量的Web应用)有了广泛的使用,其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。
通过兼容多种编程语言和框架,Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面,Membase提供了有效的图形化界面和编程接口,包括可配置 的告警信息。
Membase的目标是提供对外的线性扩展能力,包括为了增加集群容量,可以针对统一的节点进行复制。 另外,对存储的数据进行再分配仍然是必要的。
这方面的一个有趣的特性是NoSQL解决方案所承诺的可预测的性能,类准确性的延迟和吞吐量。通过如下方式可以获得上面提到的特性:
◆ 自动将在线数据迁移到低延迟的存储介质的技术(内存,固态硬盘,磁盘)
◆ 可选的写操作一一异步,同步(基于复制,持久化)
◆ 反向通道再平衡[未来考虑支持]
◆ 多线程低锁争用
◆ 尽可能使用异步处理
◆ 自动实现重复数据删除
◆ 动态再平衡现有集群
◆ 通过把数据复制到多个集群单元和支持快速失败转移来提供系统的高可用性。
MongoDB
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。
主要功能特性:
◆ 面向集合存储,易存储对象类型的数据
“面向集合”(Collenction-Oriented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定 义任何模式(schema)。
◆ 模式自由
模式自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。
◆支持动态查询
◆支持完全索引,包含内部对象
◆支持查询
◆支持复制和故障恢复
◆使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)
◆自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性
◆支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP等多种语言
◆文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)
BSON(Binary Serialized document Format)存储形式是指:存储在集合中的文档,被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档,为字符串类型,而值则可以是各种复杂的文件类型。
◆可通过网络访问
MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台,支持32位和64位应用,默认端口为27017。推荐运行在64位平台,因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。
MongoDB把数据存储在文件中(默认路径为:/data/db),为提高效率使用内存映射文件进行管理。
Hypertable
Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库,它采用与Google的Bigtable相似的模型。在过去数年中,Google为在PC集群 上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System(GFS),这是一个高可用的文件系统,提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器(和跨机架)的文件数据复制来达到高可用性,并因此免受传统 文件存储系统无法避免的许多失败的影响,比如电源、内存和网络端口等失败。第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架,它与GFS紧密协作,帮 助处理收集到的海量数据。第三个基础设施是Bigtable,它是传统数据库的替代。Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据,并实现高效的 查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现,并且根据我们的想法进行了一些改进。
Apache Cassandra
Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发,用于储存特别大的数据。Facebook在使用此系统。
主要特性:
◆ 分布式
◆ 基于column的结构化
◆ 高伸展性
Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库,而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务,对Cassandra 的一个写操作,会被复制到其他节点上去,对Cassandra的读操作,也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说,扩展性能 是比较简单的事情,只管在群集里面添加节点就可以了。
Cassandra是一个混合型的非关系的数据库,类似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite(分布式的Key-Value存 储系统)更丰富,但支持度却不如文档存储MongoDB(介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库 的。Cassandra最初由Facebook开发,后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础,结合了Google BigTable基于列族(Column Family)的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。
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
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。
和其他数据库比较,其突出特点是:
◆ 模式灵活 :使用Cassandra,像文档存储,你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升,特别是在大型部 署上。
◆ 真正的可扩展性 :Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量,可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程,改变应用查询,或手动迁移任何数据。
◆ 多数据中心识别 :你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火,一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。
◆ 范围查询 :如果你不喜欢全部的键值查询,则可以设置键的范围来查询。
◆ 列表数据结构 :在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引,这是非常方便的。
◆ 分布式写操作 :有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。
问度娘,啥都有。
对于目前的NOSQL各位有什么推荐
目前成熟的开源nosql产品基本没有,但不少产品潜力很大,闭源的倒是有一些比较成熟的.要使用一款nosql产品,一定要深入研究它的源码.可以研究下mongodb,redis,优缺点需要自己靠自己实践得出结论.今天的缺点可能明天就不是缺点了
nosql数据库的四种类型
一般将NoSQL数据库分为四大类:键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。
键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对,通常用hash表来实现查找速度快数据无结构化(通常只被当作字符串或者二进制数据)内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载,也用于一些日志系统等。
列存储数据库,以列簇式存储,将同一列数据存在一起查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展功能相对局限分布式的文件系统。
文档型数据库,Key-Value对应的键值对,Value为结构化数据,数据结构要求不严格,表结构可变(不需要像关系型数据库一样需预先定义表结构),查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法,Web应用。
图形(Graph)数据库,图结构,利用图结构相关算法(如最短路径寻址,N度关系查找等),很多时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,社交网络,推荐系统等。
全球四个最大的四个开源库
开源数据库MySQLMySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统,开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源...开源数据库MySQLMySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统,开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。盘点:开源社区那些免费的数据库软件MySQL为多种编程语言提供了API,包括C、C++、C#、Delphi、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。而其自身是采用C和C++编写的,使用了多种编译器进行测试,所以,MySQL能够保证源代码具有很强的可移植性。这样的一款数据库,自然能够支持几乎所有的操作系统,从Unix、Linux到Windows,具体包括AIX、BSDi、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、NetBSD、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、SunOS、Windows等多种操作系统。最重要的是,它是一个可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。与此同时,MySQL也产生了很多分支版本的数据库也非常值得推荐。首先是MariaDB,它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本,是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。与MySQL相比较,MariaDB更强的地方在于它拥有更多的引擎,包括Maria存储引擎、PBXT存储引擎、XtraDB存储引擎、FederatedX存储引擎,它能够更快的复制查询处理、运行的速度更快、更好的功能测试以及支持对Unicode的排序等。其次是rcona,它为MySQL数据库服务器进行了改进,在功能和性能上较MySQL有着很显著的提升。该版本提升了在高负载情况下的InnoDB的性能,同时,它还为DBA提供一些非常有用的性能诊断工具,并且提供很多参数和命令来控制服务器行为。第三是Percona Server,它使用了诸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query对MySQL进行改造。并且,它只包含MySQL的服务器版,并没有提供相应对 MySQL的Connector和GUI工具进行改进。非关系型数据库NoSQL从NoSQL的字面上理解,NoSQL就是Not Only SQL,被业界认为是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。盘点:开源社区那些免费的数据库软件当然,NoSQL也是随着互联网Web2.0网站的兴起才能取得长足的进步。关键的需求在于,传统的关系数据库在应付Web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。首先推荐的是Oracle NoSQL Database,这是一个社区版。Oracle的这个NoSQL Database, 是在10月4号的甲骨文全球大全上发布的Big Data Appliance的其中一个组件,Big Data Appliance是一个集成了Hadoop、NoSQL Database、Oracle数据库Hadoop适配器、Oracle数据库Hadoop装载器及R语言的系统。其次推荐的是Membase。Membase是NoSQL家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目,源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上,目前可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成,其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师,这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。并且,Membase容易安装、操作,可以从单节点方便的扩展到集群,而且为memcached(有线协议的兼容性)实现了即插即用功能,在应用方面为开 发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案,Memcached已经在不同类型的领域(特别是大容量的Web应用)有了广泛的使用,其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。通过兼容多种编程语言和框架,Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面,Membase提供了有效的图形化界面和编程接口,包括可配置 的告警信息。Membase的目标是提供对外的线性扩展能力,包括为了增加集群容量,可以针对统一的节点进行复制。 另外,对存储的数据进行再分配仍然是必要的。第三推荐的是Hibari。Hibari在日语中意思为“云雀”,它是一个专为高可靠性和大数据存储的数据库引擎,可用于云计算环境中,例如 webmail、SNS和其他要求T/P级数据存储的环境中。同时,Hibari也支持Java,C/C++,Python,Ruby和Erlang语言的客户端。第四推荐的是memcachedb。这是一个由新浪网的开发人员开放出来的开源项目,给memcached分布式缓存服务器添加了Berkeley DB的持久化存储机制和异步主辅复制机制,让memcached具备了事务恢复能力、持久化能力和分布式复制能力,非常适合于需要超高性能读写速度,但是 不需要严格事务约束,能够被持久化保存的应用场景,例如memcachedb被应用在新浪博客上面。第五推荐的是Leveldb。这是一个Google实现的非常高效的kv数据库,目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计,特别是LSM算法。LevelDB是单进程的服务,性能非常之高,在一台4个Q6600的CPU机器上,每秒钟写数据超过40w,而随机读的性能每秒钟超过10w。XML数据库的优势XML数据库是一种支持对XML格式文档进行存储和查询等操作的数据管理系统。在系统中,开发人员可以对数据库中的XML文档进行查询、导出和指定格式的序列化。目前XML数据库有三种类型:XMLEnabledDatabase(XEDB),即能处理XML的数据库;NativeXMLDatabase(NXD),即纯XML数据库;HybridXMLDatabase(HXD),即混合XML数据库。关系数据库中的第一代XML支持是切分(或分解)文档,以适应关系表格或将文档原封不动地存储为字符或二进制大对象(CLOB 或 BLOB)。这两个方法中的任一种都尝试将XML模型强制转换成关系模型。然而,这两种方法在功能和性能上都有很大的局限性。混合型模型将XML存储在类似于DOM的模型中。XML数据被格式化为缓冲数据页,以便快速导航和执行查询以及简化索引编制。在这里,首要要推荐的XML数据库是Sedna。它号称是一款原生态的XML数据库,提供了全功能的核心数据库服务,包括持久化存储、ACID事务、索引、安全、热备、UTF8等。实现了 W3C XQuery 规范,支持全文搜索以及节点级别的更新操作。第二款XML数据库是BaseX。这款数据库用来存储紧缩的XML数据,提供了高效的 XPath和XQuery的实现,同时,它还提供一个前端操作界面。盘点:开源社区那些免费的数据库软件第三款推荐的是XMLDB。这款数据库使用了关系型数据库来存储任意的XML文档,因为所采用的存储机制,所以文档的搜索速度特别快,同时执行XSL转换也相当快。XMLDB同时还提供了一个PHP的模块,可以应用在Web应用中。第四块推荐的是X-Hive/DB。它是一个为需要高级XML数据处理和存储功能的软件开发者设计的强大的专属XML数据库。X-Hive/DB Java API包含存储、查询、检索、转换和发表XML数据的方法。与传统关系型数据库相比,XML数据库具有以下优势:第一,XML数据库能够对半结构化数据进行有效的存取和管理。如网页内容就是一种半结构化数据,而传统的关系数据库对于类似网页内容这类半结构化数据无法进行有效的管理。第二,提供对标签和路径的操作。传统数据库语言允许对数据元素的值进行操作,不能对元素名称操作,半结构化数据库提供了对标签名称的操作,还包括了对路径的操作。第三,当数据本身具有层次特征时,由于XML数据格式能够清晰表达数据的层次特征,因此XML数据库便于对层次化的数据进行操作。XML数据库适合管理复杂数据结构的数据集,如果己经以XML格式存储信息,则XML数据库利于文档存储和检索;可以用方便实用的方式检索文档,并能够提供高质量的全文搜索引擎。另外XML数据库能够存储和查询异种的文档结构,提供对异种信息存取的支持。
推荐几本関於NoSql 的比较实用的书:
百度百科:
NoSQL与关系型数据库设计理念比较
关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储,它的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。
特点:
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
它们击碎了性能瓶颈。
没有过多的操作。
Bootstrap支持
缺点:
但是一些人承认,没有正式的官方支持,万一出了差错会是可怕的,至少很多管理人员是这样看。
此外,nosql并未形成一定标准,各种产品层出不穷,内部混乱,各种项目还需时间来检验
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