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不同类型数据库应用场景对比

数据库使用系列专栏:数据库使用系列文章 目录1NoSql与关系型数据库应用场景对比2非关系型数据库(NoSql)应用场景对比1NoSql与关系型数据库应用场景对比Nosql1.适合

数据库使用系列专栏:数据库使用系列文章

 

目录

1 NoSql与关系型数据库应用场景对比

2 非关系型数据库(NoSql)应用场景对比

1 NoSql与关系型数据库应用场景对比

Nosql

1.适合存储非结构化数据存储,数据量且不可预期。如:评论,文章

2.排行榜数据获取,实时更新的数据。如:游戏榜排名,用户投票

3.限时抢购活动。如:淘宝抢购活动

4.反垃圾系统。如:敏感词

5.消息实时推送。如:微博推送

6.缓存。如:热点数据

SQL

1.适合存储结构化数据。如:账号,地址

2.事务性,数据一致性。如:银行

3.复杂数据逻辑处理,需要JOIN关联

2 非关系型数据库(NoSql)应用场景对比

分类典型产品典型应用场景数据模型优点缺点
键值(key-value)存储

Redis 

Memcached

内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载,也用于一些日志系统等等Key指向Value的键值对,通常用hash  table来实现查找速度快数据无结构化,通常只被当作字符串或者二进制数据
列存储(Column stores)HBase分布式的文件系统以列簇式存储,将同一列数据存在一起查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展功能相对局限
文档型(Document stores)数据库

MongoDb

CouchDB

Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的,不同的是数据库能够了解Value的内容)Key-Value对应的键值对,Value为结构化数据数据结构要求不严格,表结构可变,不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法
图形(Graph)数据库Neo4J社交网络,推荐系统等。专注于构建关系图谱图结构利用图结构相关算法。比如最短路径寻址,N度关系查找等很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息,且这种结构不太好做分布式的集群方案

不同数据库应用场景需要参考具体数据库产品特性,本文根据以往市场使用情况列举了部分数据库的典型应用场景。


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这个家伙很懒,什么也没留下!
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