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。
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