作者:斯林力克密封材料科技有限公司 | 来源:互联网 | 2023-08-31 12:45
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。