大数据时代的 9 大Key-Value存储数据库

  在过去的十年中，计算世界已经改变。现在不仅在大公司，甚至一些小公司也积累了 TB 量级的数据。各种规模的组织开始有了处理大数据的需求，而目前关系型数据库在可缩放方面几乎已经达到极限。 

        一个解决方案是使用键值（Key-Value）存储数据库，这是一种 NoSQL（非关系型数据库）模型，其数据按照键值对的形式进行组织、索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比 SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 

        本文就为你介绍 9 种用于大数据处理的免费键值存储数据库。 

        1.   Aerospike 社区版 

        Aerospike 是一个以分布式为核心基础，可基于行随机存取内存中索引、数据或 SSD 存储中数据的数据库。 

        Aerospike 主要用于广告业务，作为一个服务器端的 cookie 存储来使用，在这种场景下读取和写入性能是至关重要的。 

        官网：http://www.aerospike.com/press-releases/aerospike-launches-free-community-edition/ 

        相关资料：Documentation、FAQ、Blog、Forums 

        2.   LevelDB 

        Leveldb 是 Google 开发的一个非常高效的 kv 数据库，支持 billion 级别的数据量，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 已经作为存储引擎被 Riak 和 Kyoto Tycoon 所支持，在国内淘宝的 Tair 开源 key-value 存储也已经将 LevelDB 作为其持久化存储引擎，并部署在线上使用。 

        官网：http://code.google.com/p/leveldb/ 

        相关资料：Benchmarks、Mailing List、Twitter 

        3.   Scalaris 

        Scalaris 是一个采用 Erlang 开发的分布式 key-value 存储系统，提供的 API 包括：Java、Python、Ruby 和 JSON。 

        官网：http://scalaris.googlecode.com/ 

        相关资料：Users and Developers Guide、FAQ、Mailing List 

        4.   Project Voldemort 

        Voldemort 是一个分布式键值存储系统，是 Amazon's Dynamo 的一个开源克隆。特性如下： 

• 支持自动复制数据到多个服务器上。
• 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。
• 提供服务器故障透明处理功能。
• 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。
• 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。
• 每个节点相互独立，互不影响。
• 支持可插拔的数据放置策略

官网：http://project-voldemort.com/ 

        相关资料：Wiki、Mailing List、Github、Project Voldemort: Scaling Simple Storage、Serving Large-scale Batch Computed Data with Project Voldemort 

        5.   HyperDex 

        HyperDex 是一个分布式、可搜索的键值存储系统，特性如下： 

• 分布式 KV 存储，系统性能能够随节点数目线性扩展
• 吞吐和延时都能秒杀现在风头正劲的 MonogDB，吞吐甚至强于 Redis
• 使用了 hyperspace hashing 技术，使得对存储的K-V 的任意属性进行查询成为可能

官网：http://hyperdex.org/ 

        相关资料：Documentation、Blog、GitHub、FAQ、Announcement Mailing List、Discussion Mailing List 

        6.   Berkeley DB 

        Berkeley DB 是一个开源的文件数据库，介于关系数据库与内存数据库之间，使用方式与内存数据库类似，它提供的是一系列直接访问数据库的函数，而不是像关系数据库那样需要网络通讯、SQL 解析等步骤。 

        官网：http://www.oracle.com/technetwork/products/berkeleydb/overview/index.html 

        相关资料：Wiki、Forums、Launchpad 

        7.   Apache Accumulo 

        Apache Accumulo 是一个可靠的、可伸缩的、高性能的排序分布式的 Key-Value 存储解决方案，基于单元访问控制以及可定制的服务器端处理。Accumulo 使用 Google BigTable 设计思路，基于 Apache Hadoop、Zookeeper 和 Thrift 构建。 

        官网：http://accumulo.apache.org/ 

        相关资料：Manual、Mailing Lists、Apache Accumulo Users Group 

        8.   Redis 

        Redis 是一个高性能的 key-value 存储系统，和 Memcached 类似，它支持存储的 value 类型相对更多，包括 string（字符串）、list（链表）、set（集合）和 zset（有序集合）。与 memcached 一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中，区别的是 Redis 会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了主从同步。 

        Redis 的出现，很大程度补偿了 memcached 这类 key/value 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。 

        官网：http://redis.io/ 

        相关资料：Documentation、Tutorials、FAQ、Mailing List、Twitter 

        9.   Apache Cassandra 

        Apache Cassandra 是一个混合型的非关系数据库，它最初由 Facebook 开发，用于储存特别大的数据。 

        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，会被复制到其它节点上去，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。 

        官网：http://cassandra.apache.org/ 

        相关资料：Wiki、Getting Started 

        Via linuxlinks