NoSql的四种数据类型和各自的优缺点

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关于NoSql数据类型的问题,最近面试才遇到,去 360 二面的时候面试官第一个问题就是nosql使用过吗,它都有哪些数据类型。

基本上只关注过key-value,其他的看过,没过脑子,所以今天特意找到四种不同的数据类型的优缺点和使用场景。

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NoSQL可以大体上分为4个种类:Key-value、Document-Oriented、Column-Family Databases以及 Graph-Oriented Databases。下面就一览这些类型的特性:

一、 键值(Key-Value)数据库

概述:键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过key来添加、查询或者删除数据,鉴于使用主键访问,所以会获得不错的性能及扩展性。

产品:Riak、Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort

有谁在使用:GitHub (Riak)、BestBuy (Riak)、Twitter (Redis和Memcached)、StackOverFlow (Redis)、 Instagram (Redis)、Youtube (Memcached)、Wikipedia(Memcached)

适用的场景

储存用户信息,比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID(键)挂钩,这种情景下键值数据库是个很好的选择。

不适用场景

  1. 需要通过值来查询。Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。【毕竟value可以重复,一个孩子多个父亲,岂不是青青草原

  2. 需要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。

  3. 需要事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。

二、 面向文档(Document-Oriented)数据库

概述:面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元,是一系列数据项的集合。
每个数据项都有一个名称与对应的值,值既可以是简单的数据类型,如字符串、数字和日期等;也可以是复杂的类型,如有序列表和关联对象。
数据存储的最小单位是文档,同一个表中存储的文档属性可以是不同的,数据可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。

产品:MongoDB、CouchDB、RavenDB

有谁在使用:SAP (MongoDB)、Codecademy (MongoDB)、Foursquare (MongoDB)、NBC News (RavenDB)

适用的场景

  1. 日志。企业环境下,每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented数据库并没有固定的模式,所以我们可以使用它储存不同的信息。

  2. 分析。鉴于它的弱模式结构,不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。

不适用场景

在不同的文档上添加事务。Document-Oriented数据库并不支持文档间的事务,如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。

三、 列存储数据库

概述:列存储数据库将数据储存在列族中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据。
举个例子,如果我们有一个Person类,我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下,姓名和年龄就会被放入一个列族中,而薪资则在另一个列族中。

产品:Cassandra、HBase

有谁在使用:Ebay (Cassandra)、Instagram (Cassandra)、NASA (Cassandra)、Twitter (Cassandra and HBase)、Facebook (HBase)、Yahoo!(HBase)

适用的场景

  1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中,每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。

  2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子,标签可以储存在一个,类别可以在一个,而文章则在另一个。

不适用场景

  1. 如果我们需要ACID事务。Vassandra就不支持事务。

  2. 原型设计。如果我们分析Cassandra的数据结构,我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初,我们根本不可能去预测它的查询方式,而一旦查询方式改变,我们就必须重新设计列族。

四、 图(Graph-Oriented)数据库

概述:图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点,而实体之间的关系则会被作为边。
比如我们有三个实体,Steve Jobs、Apple和Next,则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next连接到Steve Jobs。

产品:Neo4J、Infinite Graph、OrientDB

有谁在使用:Adobe (Neo4J)、Cisco (Neo4J)、T-Mobile (Neo4J)

适用的场景

  1. 在一些关系性强的数据中

  2. 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现,那么将会非常有益于推荐的制定

不适用场景

不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小,因为很少有操作涉及到整个图。

---------------------------谨记谨记,以后面试背也要往下背--------------------

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