有没有无状态的数据库

有。无状态的数据库是指无状态服务架构下的数据库，这种数据库通常是指NoSQL数据库，例如MongoDB、Cassandra等。这些数据库通常被称为“无状态数据库”，因为它们不需要在运行时维护任何会话状态，这与传统的关系型数据库有所不同。

1

CouchDB所用语言：Erlang特点：DB一致性，易于使用使用许可：Apache协议：>

适用于需要提供数据版本支持的应用程序

例如：CRM、CMS系统

master-master复制对于多站点部署是非常有用的

（编注2：master-master复制：是一种数据库同步方法，允许数据在一组计算机之间共享数据，并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新

）2

Redis所用语言：C/C特点：运行异常快使用许可：BSD协议：类Telnet有硬盘存储支持的内存数据库，但自2

0版本以后可以将数据交换到硬盘（注意，2

4以后版本不支持该特性！）Master-slave复制（见编注3）虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表，但也支持复杂 *** 作，例如

INCR&co（适合计算极限值或统计数据）支持sets（同时也支持union/diff/inter）支持列表（同时也支持队列；阻塞式pop *** 作）支持哈希表（带有多个域的对象）支持排序sets（高得分表，适用于范围查询）Redis支持事务支持将数据设置成过期数据（类似快速缓冲区设计）Pub/Sub允许用户实现消息机制最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序

例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯

（编注3：Master-slave复制：如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求，这被称为Master-slave复制，通常应用在需要提供高可用性的服务器集群

）3

MongoDB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）最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是map/rece功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序

例如：你本打算采用MySQL或PostgreSQL，但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步

4

Riak所用语言：Erlang和C，以及一些Javascript特点：具备容错能力使用许可：Apache协议：>

使用JavaScript或Erlang进行Map/rece连接及连接遍历：可作为图形数据库使用索引：输入元数据进行搜索（1

0版本即将支持）大数据对象支持（Luwak）提供“开源”和“企业”两个版本全文本搜索，索引，通过Riak搜索服务器查询（beta版）支持Masterless多站点复制及商业许可的SNMP监控最佳应用场景：适用于想使用类似Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理bloat及复杂性的情况

适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况

例如：销售数据搜集，工厂控制系统；对宕机时间有严格要求；可以作为易于更新的web服务器使用

5

Membase所用语言：Erlang和C特点：兼容Memcache，但同时兼具持久化和支持集群使用许可：Apache2

0协议：分布式缓存及扩展非常快速（200k/秒），通过键值索引数据可持久化存储到硬盘所有节点都是唯一的（master-master复制）在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元写数据时通过去除重复数据来减少IO提供非常好的集群管理web界面更新软件时软无需停止数据库服务支持连接池和多路复用的连接代理最佳应用场景：适用于需要低延迟数据访问，高并发支持以及高可用性的应用程序例如：低延迟数据访问比如以广告为目标的应用，高并发的web应用比如网络游戏（例如Zynga）6

Neo4j所用语言：Java特点：基于关系的图形数据库使用许可：GPL，其中一些特性使用AGPL/商业许可协议：>

这是Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别例如：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱7

Cassandra所用语言：Java特点：对大型表格和Dynamo支持得最好使用许可：Apache协议：Custom,binary(节约型)可调节的分发及复制(N,R,W)支持以某个范围的键值通过列查询类似大表格的功能：列，某个特性的列集合写 *** 作比读 *** 作更快基于Apache分布式平台尽可能地Map/rece我承认对Cassandra有偏见，一部分是因为它本身的臃肿和复杂性，也因为Java的问题（配置，出现异常，等等）最佳应用场景：当使用写 *** 作多过读 *** 作（记录日志）如果每个系统组建都必须用Java编写（没有人因为选用Apache的软件被解雇）例如：银行业，金融业（虽然对于金融交易不是必须的，但这些产业对数据库的要求会比它们更大）写比读更快，所以一个自然的特性就是实时数据分析8

HBase（配合ghshephard使用）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：>

例如：Facebook消息数据库（更多通用的用例即将出现）编注4：Thrift是一种接口定义语言，为多种其他语言提供定义和创建服务，由Facebook开发并开源

当然，所有的系统都不只具有上面列出的这些特性

这里我仅仅根据自己的观点列出一些我认为的重要特性

与此同时，技术进步是飞速的，所以上述的内容肯定需要不断更新

我会尽我所能地更新这个列表

在说HBase之前，我想再唠叨几句。做互联网应用的哥们儿应该都清楚，互联网应用这东西，你没办法预测你的系统什么时候会被多少人访问，你面临的用户到底有多少，说不定今天你的用户还少，明天系统用户就变多了，结果您的系统应付不过来了了，不干了，这岂不是咱哥几个的悲哀，说时髦点就叫“杯具啊”。\x0d\\x0d\其实说白了，这些就是事先没有认清楚互联网应用什么才是最重要的。从系统架构的角度来说，互联网应用更加看重系统性能以及伸缩性，而传统企业级应用都是比较看重数据完整性和数据安全性。那么我们就来说说互联网应用伸缩性这事儿对于伸缩性这事儿，哥们儿我也写了几篇博文，想看的兄弟可以参考我以前的博文，对于web server,app server的伸缩性，我在这里先不说了，因为这部分的伸缩性相对来说比较容易一点，我主要来回顾一些一个慢慢变大的互联网应用如何应对数据库这一层的伸缩。\x0d\\x0d\首先刚开始，人不多，压力也不大,搞一台数据库服务器就搞定了，此时所有的东东都塞进一个Server里，包括web server,app server,db server,但是随着人越来越多，系统压力越来越多，这个时候可能你把web server,app server和db server分离了，好歹这样可以应付一阵子，但是随着用户量的不断增加，你会发现，数据库这哥们不行了，速度老慢了，有时候还会宕掉，所以这个时候，你得给数据库这哥们找几个伴，这个时候Master-Salve就出现了，这个时候有一个Master Server专门负责接收写 *** 作，另外的几个Salve Server专门进行读取，这样Master这哥们终于不抱怨了，总算读写分离了，压力总算轻点了,这个时候其实主要是对读取 *** 作进行了水平扩张，通过增加多个Salve来克服查询时CPU瓶颈。一般这样下来，你的系统可以应付一定的压力，但是随着用户数量的增多，压力的不断增加，你会发现Master server这哥们的写压力还是变的太大，没办法，这个时候怎么办呢？你就得切分啊，俗话说“只有切分了，才会有伸缩性嘛”，所以啊，这个时候只能分库了，这也是我们常说的数据库“垂直切分”，比如将一些不关联的数据存放到不同的库中，分开部署，这样终于可以带走一部分的读取和写入压力了，Master又可以轻松一点了，但是随着数据的不断增多，你的数据库表中的数据又变的非常的大，这样查询效率非常低，这个时候就需要进行“水平分区”了，比如通过将User表中的数据按照10W来划分，这样每张表不会超过10W了。\x0d\\x0d\综上所述，一般一个流行的web站点都会经历一个从单台DB，到主从复制，到垂直分区再到水平分区的痛苦的过程。其实数据库切分这事儿，看起来原理貌似很简单，如果真正做起来，我想凡是sharding过数据库的哥们儿都深受其苦啊。对于数据库伸缩的文章，哥们儿可以看看后面的参考资料介绍。\x0d\\x0d\好了，从上面的那一堆废话中，我们也发现数据库存储水平扩张scale out是多么痛苦的一件事情，不过幸好技术在进步，业界的其它弟兄也在努力，09年这一年出现了非常多的NoSQL数据库，更准确的应该说是No relation数据库，这些数据库多数都会对非结构化的数据提供透明的水平扩张能力，大大减轻了哥们儿设计时候的压力。下面我就拿Hbase这分布式列存储系统来说说。\x0d\\x0d\一 Hbase是个啥东东？ \x0d\在说Hase是个啥家伙之前，首先我们来看看两个概念，面向行存储和面向列存储。面向行存储，我相信大伙儿应该都清楚，我们熟悉的RDBMS就是此种类型的，面向行存储的数据库主要适合于事务性要求严格场合，或者说面向行存储的存储系统适合OLTP，但是根据CAP理论，传统的RDBMS，为了实现强一致性，通过严格的ACID事务来进行同步，这就造成了系统的可用性和伸缩性方面大大折扣，而目前的很多NoSQL产品，包括Hbase，它们都是一种最终一致性的系统，它们为了高的可用性牺牲了一部分的一致性。好像，我上面说了面向列存储，那么到底什么是面向列存储呢？Hbase,Casandra,Bigtable都属于面向列存储的分布式存储系统。看到这里，如果您不明白Hbase是个啥东东，不要紧，我再总结一下下：\x0d\\x0d\Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写 *** 作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。\x0d\\x0d\二 Hbase数据模型 \x0d\HBase,Cassandra的数据模型非常类似，他们的思想都是来源于Google的Bigtable，因此这三者的数据模型非常类似，唯一不同的就是Cassandra具有Super cloumn family的概念，而Hbase目前我没发现。好了，废话少说，我们来看看Hbase的数据模型到底是个啥东东。\x0d\\x0d\在Hbase里面有以下两个主要的概念，Row key,Column Family，我们首先来看看Column family,Column family中文又名“列族”，Column family是在系统启动之前预先定义好的，每一个Column Family都可以根据“限定符”有多个column下面我们来举个例子就会非常的清晰了。\x0d\\x0d\假如系统中有一个User表，如果按照传统的RDBMS的话，User表中的列是固定的，比如schema 定义了name,age,sex等属性，User的属性是不能动态增加的。但是如果采用列存储系统，比如Hbase，那么我们可以定义User表，然后定义info 列族，User的数据可以分为：info:name = zhangsan,info:age=30,info:sex=male等，如果后来你又想增加另外的属性，这样很方便只需要info:newProperty就可以了。\x0d\\x0d\也许前面的这个例子还不够清晰，我们再举个例子来解释一下，熟悉SNS的朋友，应该都知道有好友Feed，一般设计Feed，我们都是按照“某人在某时做了标题为某某的事情”，但是同时一般我们也会预留一下关键字，比如有时候feed也许需要url，feed需要image属性等，这样来说，feed本身的属性是不确定的，因此如果采用传统的关系数据库将非常麻烦，况且关系数据库会造成一些为null的单元浪费，而列存储就不会出现这个问题，在Hbase里，如果每一个column 单元没有值，那么是占用空间的。下面我们通过两张图来形象的表示这种关系：\x0d\\x0d\上图是传统的RDBMS设计的Feed表，我们可以看出feed有多少列是固定的，不能增加，并且为null的列浪费了空间。但是我们再看看下图，下图为Hbase，Cassandra,Bigtable的数据模型图，从下图可以看出，Feed表的列可以动态的增加，并且为空的列是不存储的，这就大大节约了空间，关键是Feed这东西随着系统的运行，各种各样的Feed会出现，我们事先没办法预测有多少种Feed，那么我们也就没有办法确定Feed表有多少列，因此Hbase,Cassandra,Bigtable的基于列存储的数据模型就非常适合此场景。说到这里，采用Hbase的这种方式，还有一个非常重要的好处就是Feed会自动切分，当Feed表中的数据超过某一个阀值以后，Hbase会自动为我们切分数据，这样的话，查询就具有了伸缩性，而再加上Hbase的弱事务性的特性，对Hbase的写入 *** 作也将变得非常快。\x0d\\x0d\上面说了Column family，那么我之前说的Row key是啥东东，其实你可以理解row key为RDBMS中的某一个行的主键，但是因为Hbase不支持条件查询以及Order by等查询，因此Row key的设计就要根据你系统的查询需求来设计了额。我还拿刚才那个Feed的列子来说，我们一般是查询某个人最新的一些Feed，因此我们Feed的Row key可以有以下三个部分构成，这样以来当我们要查询某个人的最进的Feed就可以指定Start Rowkey为，End Rowkey为来查询了，同时因为Hbase中的记录是按照rowkey来排序的，这样就使得查询变得非常快。\x0d\\x0d\三 Hbase的优缺点 \x0d\1 列的可以动态增加，并且列为空就不存储数据,节省存储空间\x0d\\x0d\2 Hbase自动切分数据，使得数据存储自动具有水平scalability\x0d\\x0d\3 Hbase可以提供高并发读写 *** 作的支持\x0d\\x0d\Hbase的缺点：\x0d\\x0d\1 不能支持条件查询，只支持按照Row key来查询\x0d\\x0d\2 暂时不能支持Master server的故障切换,当Master宕机后,整个存储系统就会挂掉\x0d\\x0d\四补充\x0d\1数据类型，HBase只有简单的字符类型，所有的类型都是交由用户自己处理，它只保存字符串。而关系数据库有丰富的类型和存储方式。\x0d\2数据 *** 作：HBase只有很简单的插入、查询、删除、清空等 *** 作，表和表之间是分离的，没有复杂的表和表之间的关系，而传统数据库通常有各式各样的函数和连接 *** 作。 \x0d\3存储模式：HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同的列族的文件时分离的。而传统的关系型数据库是基于表格结构和行模式保存的 \x0d\4数据维护，HBase的更新 *** 作不应该叫更新，它实际上是插入了新的数据，而传统数据库是替换修改\x0d\5可伸缩性，Hbase这类分布式数据库就是为了这个目的而开发出来的，所以它能够轻松增加或减少硬件的数量，并且对错误的兼容性比较高。而传统数据库通常需要增加中间层才能实现类似的功能

很多人都在知道，计算机行业的发展是非常迅速的，软件开发人员想要跟上时代的发展，最重要的就是不断挑战自己。在学习软件开发的过程，前期学习的知识是远远不够的，需要了解更多的知识，并且挑战更多的复杂性。

现在学习Java语言不能忽略工具和框架的使用，工具和框架的构建越来越复杂。很多人不知道学习工具和框架有什么用？下面昌平电脑培训为大家具体了解Java开发应该了解的大数据工具和框架。

一、MongoDB

这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。

MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。北京java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库 *** 作，复制集等。

二、Elasticsearch

主要是能够为云构建的分布式RESTful搜索引擎。

Elasticsearch主要是使用在Lucene之中的服务器，能够进行分布式多用户能力的全文搜索引擎，并且还是使用在Java的开发中，这是现在很多企业中使用最流行的搜索引擎。ElasticSearch不仅是一个全文搜索引擎，而且是一个分布式实时文档存储，每个字段都能够被索引并且可以被搜索。它也是一个具有实时分析功能的分布式搜索引擎，java课程发现它还可以扩展到数百个服务器存储和处理数PB的数据。

三、Cassandra

这是一个开源的分布式数据库管理系统，最初由Facebook开发，用于处理许多商用服务器上的大量数据，提供高可用性而无单点故障。

ApacheCassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集GoogleBigTable的数据模型与AmazonDynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web20网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

四、Redis

开源（BSD许可证）内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。

Redis是一个开源的，基于日志的Key-Value数据库，用ANSIC编写，支持网络，可以基于内存持久化，并提供多种语言的API。Redis有三个主要功能，北京IT培训认为可以将它与许多其他竞争对手区分开来：Redis是一个将数据完全存储在内存中的数据库，仅使用磁盘用于持久性目的。

关系数据库、非关系型数据库。

1、关系数据库

特点：数据集中控制；减少数据冗余等。

适用范围：对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询。

2、非关系数据库

特点：易扩展；大数据量，高性能；灵活的数据模型等。

使用范围：据模型比较简单；需要灵活性更强的IT系统；对数据库性能要求较高。

扩展资料：

非关系数据库的分类：

1、列存储数据库

这部分数据库通常是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。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra， HBase， Riak。

2、文档型数据库

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。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。如：CouchDB， MongoDb 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。

参考资料来源：百度百科-数据库

参考资料来源：百度百科-NoSQL

nosql数据库的四种类型如下：

1key-value键值存储数据库:

相关产品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

主要应用: 内容缓存,处理大量数据的高负载访问,也用于系统日志。

优点:查找速度快,大量 *** 作时性能高。

2列存储数据库:

相关产品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

主要应用: 分布式数据的储存与管理。

优点:查找速度快,可扩展性强,容易进行分布式扩展。

缺点:功能相对局限。

3文档型数据库

相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

主要应用: web应用,管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据。

优点:数据结构灵活,表结构可变,复杂性低。

缺点:查询效率低,且缺乏统一的查询语言。

4Graph图形数据库

相关产品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

主要应用: 复杂,互连接,低结构化的图结构场合, 专注构建关系图谱。

优点: 利用图结构相关算法, 可用于构建复杂的关系图谱。

缺点: 复杂度高。

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