NoSQL

目前大家基本认同将NoSQL数据库分为四大类:键值存储数据库，文档型数据库，列存储数据库和图形数据库，其中每一种类型的数据库都能够解决关系型数据不能解决的问题。在实际应用中，NoSQL数据库的分类界限其实没有那么明显，往往会是多种类型的组合体。

| 数据库类型 | 说明 | 代表 |

| — | :-- | :-- |

| 键值存储数据 《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》无偿开源 威信搜索公众号【编程进阶路】 | 这一类数据库主要会使用到一个哈希表，

这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据 | redis |

| 文档型数据库 | 文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，

允许之间嵌套键值。

而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高 | MongoDb |

| 列存储数据库 | 用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，

但是它们的特点是指向了多个列 | HBase |

| 图形数据库 | 图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL

数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上 | Neo4J, InfoGrid,

Infinite Graph. |

[](()MongoDB

---

MongoDB 是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，开发语言是C++。它在许多场景下可用于替代统的关系型数据库或键/值存储方式.

[](()1.MongoDB特点

• 所用语言：C++

• 特点：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引）。

• 使用许可： AGPL（发起者： Apache）

• 协议： Custom, binary（ BSON）

• Master/slave复制（支持自动错误恢复，使用 sets 复制）

• 内建分片机制

• 支持 javascript表达式查询

• 可在服务器端执行任意的 javascript函数

• update-in-place支持比CouchDB更好

• 在数据存储时采用内存到文件映射

• 对性能的关注超过对功能的要求

• 建议最好打开日志功能（参数 --journal）

• 在32位 *** 作系统上，数据库大小限制在约2.5Gb

• 空数据库大约占 192Mb

• 采用 GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）

[](()2.MongoDB优点

1. 更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。

2. 处理很大的规模的单表，当数据表太大的时候可以很容易的分割表。

3. 高可用性，设置M-S不仅方便而且很快，MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点 （数据中心）故障转移。

4. 快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置 获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内 存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度。

5. 非结构化数据的爆发增长，增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从而 导致性能下降，由于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响， 整个过程会非常快速。

[](()3.MongoDB缺点：

1. 不支持事务。

2. MongoDB占用空间过大 。

3. MongoDB没有成熟的维护工具。

[](()4.MongoDB应用场景

1. 适用于实时的插入、更新与查询的需求，并具备应用程序实时数据存储所需的复制及高度伸缩性；

2. 非常适合文档化格式的存储及查询；

3. 高伸缩性的场景：MongoDB 非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。

4. 对性能的关注超过对功能的要求。

[](()HBase

---

HBase 是 Apache Hadoop 中的一个子项目，属于 bigtable 的开源版本，所实现的语言为Java（故依赖 Java SDK）。HBase 依托于 Hadoop 的 HDFS（分布式文件系统）作为最基本存储基础单元。

[](()1.HBase 特点：

• 所用语言： Java

• 特点：支持数十亿行X上百万列

• 使用许可： Apache

• 协议：HTTP/REST （支持 Thrift，见编注4）

• 在 BigTable之后建模

• 采用分布式架构 Map/reduce

• 对实时查询进行优化

• 高性能 Thrift网关

• 通过在server端扫描及过滤实现对查询 *** 作预判

• 支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP

• Cascading, hive, and pig source and sink modules

• 基于 Jruby（ JIRB）的shell

• 对配置改变和较小的升级都会重新回滚

• 不会出现单点故障

• 堪比MySQL的随机访问性能

[](()2. HBase 优点

1. 存储容量大，一个表可以容纳上亿行，上百万列；

2. 可通过版本进行检索，能搜到所需的历史版本数据；

3. 负载高时，可通过简单的添加机器来实现水平切分扩展，跟Hadoop的无缝集成保障了其数据可靠性（HDFS）和海量数据分析的高性能（MapReduce）；

4. 在第3点的基础上可有效避免单点故障的发生。