开源的NoSQL数据库主要软件介绍

【非关系数据库】

开源的NoSQL数据库主要软件介绍

目前，NoSQL数据库变得越来越流行，NoSQL数据库具有很好的可伸缩性与灵活性，非常适合于大数据存储与处理。相较于传统的关系型数据库，NoSQL数据库在性能上具有很大的优势。其中MongoDB是这些开源NoSQL数据库中最好的。常用的NoSQL数据库有以下几种：
**1. 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。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。

主要功能特性有：
*面向集合存储，易存储对象类型的数据。
*模式自由。
*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，C#，C++，PHP等多种语言。
*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）
*可通过网络访问
所谓“面向集合”（Collenction-Orented），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（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。
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，而值则可以是各中复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（Binary Serialized dOcument Format）。
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。

2. Cassandra
Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集GoogleBigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身。Facebook于2008将 Cassandra 开源。

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即可。
支持度虽不如文档存储MongoDB，但和其他数据库比较，有几个突出特点：
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。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。

*3. CouchDB*

这也是Apache软件基金会的一个项目，CouchDB是另一个面向文档的数据库，以JSON格式存储数据。它兼容于ACID，像MongoDB一样，CouchDB也可以用于存储网站的数据与内容，以及提供缓存等。可以通过JavaScript在CouchDB上运行MapReduce查询。此外，CouchDB还提供了一个非常方便的基于Web的管理控制台。它非常适合于Web应用。
与现在流行的关系数据库服务器不同，CouchDB 是围绕一系列语义上自包含的文档而组织的。 CouchDB 中的文档是没有模式的（schema free），也就是说并不要求文档具有某种特定的结构。 CouchDB 的这种特性使得相对于传统的关系数据库而言，有自己的适用范围。一般来说，围绕文档来构建的应用都比较适合使用 CouchDB 作为其后台存储。
CouchDB 强调其中所存储的文档，在语义上是自包含的。这种面向文档的设计思路，更贴近很多应用的问题域的真实情况。对于这类应用，使用 CouchDB 的文档来进行建模，会更加自然和简单。与此同时，CouchDB 也提供基于 MapReduce 编程模型的视图来对文档进行查询，可以提供类似于关系数据库中 SQL 语句的能力。

**4. Hypertable**

Hypertable模仿的是Google的BigTable数据库系统。Hypertable的创建者将“成为高可用、PB规模的数据库开源标准”作为Hypertable的目标。换言之，Hypertable的设计目标是跨越多个廉价的服务器可靠地存储大量数据。Hypertable 是一个正在进行中的开源项目，以google的bigtable论文为基础指导，使用c++语言实现。
目标:是为了解决大并发，大数据量的数据库需求。目前只支持最基本的查询功能
缺点: ①不支持事物, 不支持关联查询.
②对单条查询的响应时间可能也不如传统数据库（数据量越大，对hypertable越有利）。
优点: ①并发性: 可以处理大量并发请求，和管理大量数据。
②规模:可扩缩性好，扩容只需要增加集群中的机器就ok了。
③可用性: 任何节点失效，既不会造成系统瘫痪也不会丢失数 据。在集群节点足够的情况下，并发量和数据量对性能基本没有影响。

**5. Redis**

这是个开源、高级的键值存储。由于在键中使用了hash、set、string、sorted set及list，因此Redis也称作数据结构服务器。redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。
Redis是一种高级key-value数据库。它跟memcached类似，不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。有字符串，链表，集 合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并，交和补集(difference)等，还支持多种排序功能。所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务 器。Redis的所有数据都是保存在内存中，然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”)；也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。

6. Riak

Riak 是一个去中心化的 key-value 存储服务器，提供一个灵活的 map/reduce 引擎，一个友好的 HTTP/JSON 查询接口。

7. Neo4j
Neo4j是一个用Java实现、完全兼容ACID的图形数据库。Neo4j既可作为无需任何管理开销的内嵌数据库使用；也可以作为单独的服务器使用，在这种使用场景下，它提供了广泛使用的REST接口，能够方便地集成到基于PHP、.NET和JavaScript的环境里。
Neo4j的典型数据特征：
• 数据结构不是必须的，甚至可以完全没有，这可以简化模式变更和延迟数据迁移。
• 可以方便建模常见的复杂领域数据集，如CMS里的访问控制可被建模成细粒度的访问控制表，类对象数据库的用例、TripleStores以及其他例子。
• 典型使用的领域如语义网和RDF、LinkedData、GIS、基因分析、社交网络数据建模、深度推荐算法以及其他领域。

8. Hadoop HBase

HBase是一款可伸缩、分布式的大数据存储。它可以用在数据的实时与随机访问的场景下。HBase拥有模块化与线性的可伸缩性，并且能够保证读写的严格一致性。HBase提供了一个Java API，可以实现轻松的客户端访问；提供了可配置且自动化的表分区功能；还有Bloom过滤器以及block缓存等特性。
HBase 是Hadoop的一个子项目,HBase采用了Google BigTable的稀疏的,面向列的数据库实现方式的理论,建立在hadoop的hdfs上,一方面里用了hdfs的高可靠性和可伸缩行,另外一方面里用了BigTable的高效数据组织形式.可以说HBase为海量数据的real-time相应提供了很好的一个开源解决方案.

*9. Couchbase*
Couchbase是CouchDB的派生，不过它已经成为了一款功能完善的数据库产品。它向文档数据库转移的趋势会让MongoDB感到压力。每个节点上它都是多线程的，这是个非常主要的可伸缩性优势，特别是当托管在自定义或是Bare-Metal硬件上时更是如此。
Couchbase Server 是一个集群化的、基于文档的数据库系统，它使用一个缓存层来提供非常快的数据访问，将大部分数据都存储在 RAM 中。该系统使用多个节点和一个自动分散在整个集群上的缓存层。这实现了一种弹性，您可扩大和紧缩集群，以便利用更多 RAM 或磁盘 I/O 来帮助提升性能。
Couchbase Server 中的所有数据最终会持久存储在磁盘中，但最初会通过缓存层执行写入和更新操作，这正是提供高性能的源泉，是我们通过处理 Hadoop 数据来获得实时信息和查询内容时可利用的优势。
Couchbase Server 的基本形式是一个基本文档和基于键/值的存储。只有在知道文档 ID 时，才能检索集群提供的信息。在 Couchbase Server 2.0 中，可以将文档存储为 JSON 格式，然后使用视图系统在存储的 JSON 文档上创建一个视图。视图是在存储在数据库中的文档上执行的一个 MapReduce 组合。来自视图的输出是一个索引，它通过 MapReduce 函数来匹配您定义的结构。索引的存在提供了查询底层的文档数据的能力。

10. MemcacheDB
memcachedb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。

*11. REVENDB*
RavenDB是一个在.NET下的文档型数据库，它具有高扩展性，支持MapReduce，提供RESTful的接口。同时它又支持ACID的事务。.

12. Voldemort

Voldemort是一个分布式键-值（Key-value）存储系统，是Amazon’s Dynamo的一个开源克隆。
1.支持自动复制数据到多个服务器上。
2.支持数据自动分割所以每个服务器只包含总数据的一个子集。
3.提供服务器故障透明处理功能。
4.支持可拨插的序化支持，以实现复杂的键-值存储，它能够很好的5.集成常用的序化框架如：Protocol Buffers、Thrift、Avro和Java Serialization。
6.数据项都被标识版本能够在发生故障时尽量保持数据的完整性而不会影响系统的可用性。
7.每个节点相互独立，互不影响。
8.支持可插拔的数据放置策略。