免费nosql数据库有哪些，当前主流nosql系列数据库产品有哪些
来源：整理 编辑：黑码技术 2024-05-22 20:13:03
1，当前主流nosql系列数据库产品有哪些
MySQL SQLSERVER Oracle DB2 PostgreSQL 这些都是最常见的,哦,还有一些NoSQL的数据库,就是非关系型数据库
2，nosql有哪些数据库
CasssandraLucene/SolrRiakCouchDBNeo4JOracle的NoSQLMongoDBHadoop的HBaseBigTable/ Accumulo/ HypertableDynamoDB貌似 MongoDB 很有名。
3，现在在使用的数据库有哪些
nosql ,access,cassandra,hypertable,SQLite,CouchDB,Hbase下面是一个瑭锦tanjurd总结 mongodb 优缺点的列表，希望对打算使用 mongodb 的同学，能有一些作用： 优势： 快速!(当然，这和具体的应用方式有关，通常来说，它比一般的关系型数据库快5位左右。) 很高的可扩展性 – 轻轻松松就可实现pb级的存储(但是可能我们并不需要pb级的存储，10tb可能就够了) 他有一个很好的 replication 模式 (replica sets) 有很完善的java api 他的存储格式是json的，这对java来说非常好处理，对javascirpt亦然。 运维起来非常方便，你不用专门为它安排一个管理员。 它有一个非常活跃的社区(我提出的一个bug在20分钟内就能得到修复。多谢elliot) 他的版本控制非常清楚。 mongodb 背后的公司(10gen)已经准备好了明天在 mongodb 上面的投入的资金了。 劣势 应用经验缺乏，我们都没有相关nosql 产品的使用经验。 项目相对来说还比较新。 和以往的存储相比，数据的关系性操作不再存在。
4，nosql数据库有哪些
nosql数据库有哪些？1. In-Memory KV Store : Redis2. Disk-Based KV Store: Leveldb3. Document Store: Mongodb4. Column Table Store: HBasenosql太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。 互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。 1. in-memory kv store : redis in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。 2. disk-based kv store: leveldb 真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，google的几位大神出品的精品，lsm模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。 3. document store: mongodb 分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有acid的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。 4. column table store: hbase 这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。
5，几种Nosql数据库对比
NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准，也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。如果以前没有接触过NoSQL，MongoDB是一个比较好的选择，他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的，缺点是索引的成本和文档大小限制。如果是使用Hadoop大数据分析，数据基本上不存在修改，只是插入和查询，并且需要配合Hadoop的MR任务，HBase会是很好的选择。如果要求有很强的扩展能力，高并发读写和维护方便，Casaandra则是不错的选择。当然除了上面三个流行的NoSQL，还有很多优秀的NoSQL数据库，而且他们都有各自擅长领域，所以需要了解你们产品自身的特点然后分析选择哪种才是最适合的，往往在大型系统中不是单一的数据库，而是使用多种数据库组合。nosql太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。1. in-memory kv store : redisin memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。2. disk-based kv store: leveldb真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，google的几位大神出品的精品，lsm模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。3. document store: mongodb分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有acid的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。4. column table store: hbase这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。
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