对比主流NoSQL数据库特性与应用场景

 

与关系型数据库RDBMS的大厂商垄断不同，NoSQL在发展之初就可谓是百家争鸣、百花齐放，无论目前如日中天的MongoDB，还是刚刚发布最新版本的Redis;无论是面向文本的CouchDB，还是基于KV的Cassandra，都有着各自的特点和应用场景。而作为传统SQL数据库的良好补充，DBA有必要了解这些主流NoSQL数据库的各自特点。在本文中，我们就将对比一下主流NoSQL数据库，包括了Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、Riak以及HBase。

 

基本特性：

各自特点与应用场景：

 

Cassandra

 

• 分布式与复制的权衡
• 根据列和键范围进行查询
• BigTable类似的功能：列，列族
• 写比读快很多
• Map/reduce Apache Hadoop
• Java语言在设置上会有一定复杂度

最佳适用：写操作较多，读比较少的时候。如果你的系统都是基于Java的时候。

应用场景：银行，金融行业。数据分析。

 

MongoDB

 

• 主从复制
• 查询利用javascript表达式
• 服务器端运行javascript函数
• 比CouchDB更容易就地升级
• 内置Sharding
• 数据存储使用的是内存映射文件
• 数据库崩溃后需要对表进行修复
• 持久性更好

最佳适用：如果你需要动态的查询，如果你更偏向与定义索引而非 map/reduce，如果你针对大数据库想要更好的性能，如果你想使用CouchDB而数据变化太快，磁盘不够用的话，可以使用MongoDB。

应用场景：一言以蔽之，MySQL或PostgreSQL的替代品。

 

CouchDB

 

• 双向复制
• 连续或ad-hoc
• 冲突检测
• 主主复制(master-master replication)
• 多版本并发控制，写操作不会阻塞读取
• 通用的技术文档
• 只崩溃设计Crash-only
• 需要经常压缩
• 视图：嵌入式map/reduce
• 格式化视图：lists & shows
• 服务器端文档验证可行
• 身份验证可行
• 通过_changes实时更新
• 附件处理
• CouchApps(独立js应用)
• 包括jQuery库

最佳适用：对于数据变化不太频繁的业务，运行有预先定义的查询。此外对于版本控制有高要求的业务同样适用。

应用场景：CRM、CMS系统。主主复制是非常有趣的功能特性，它令多站点部署变得更加容易。

 

 

Riak

• 分布式与复制的权衡
• post-commit 和pre-commit hooks
• 安全性验证
• 内置的全文检索
• Javascript或Erlang Map/reduce
• 开源 与 企业 两个版本

最佳适用：如果你想要Cassandra或Dynamo类似的功能，但不想太复杂。如果你需要非常好的单点扩展性、可用性和容错功能可以使用Riak。

应用场景：销售点数据采集。工厂控制系统。需要零停机时间的场景。

 

Redis

 

• 内存数据库
• 2.0版本之后可以部署到硬盘上
• 主从复制
• 简单的Key-Value
• 操作符较为复杂，如ZREVRANGEBYSCORE
• INCR & co (有利于速率限制和统计)
• 有集合(union/diff/inter)
• 有列表(a queue; blocking pop)
• 有散列(多字段对象)
• NoSQL中唯一处理交易的数据库
• Value可以设定过期
• 分类集合(有利于范围查询)
• 针对数据变化的Pub/Sub和WATCH

最佳适用：在数据库大小可预见的前提下，适用于数据变化速度快的应用。

应用场景：股价系统，数据分析，实时数据采集以及实时通信场景。

 

HBase

 

• 分布式与复制的权衡
• 模仿BigTable
• Map/reduce Hadoop
• 利用服务器端扫描进行查询预测叠加并获取过滤
• 优化的实时查询
• 高性能Thrift网关
• HTTP支持XML、Protobuf和二进制
• Cascading、hive、pig source和sink模块
• 基于Jruby的shell
• 无单点故障
• 类似MySQL的随机访问性能

最佳适用：如果你喜欢BigTable，如果你需要随即、实时的读写大数据(Big Data)，可以使用HBase。

应用场景：Facebook网站邮件数据库等。

转载于:https://www.cnblogs.com/xuliwen/archive/2012/04/01/2428232.html