nosql文件存儲

⑴ nosql資料庫的四種類型

一般將NoSQL資料庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲資料庫、列存儲資料庫、文檔型資料庫和圖形(Graph)資料庫。它們的數據模型、優缺點、典型應用場景。
鍵值(Key-Value)存儲資料庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現查找速度快數據無結構化(通常只被當作字元串或者二進制數據)內容緩存，主要用於處理大量數據的高訪問負載，也用於一些日誌系統等。
列存儲資料庫，以列簇式存儲，將同一列數據存在一起查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展功能相對局限分布式的文件系統。
文檔型資料庫，Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化數據，數據結構要求不嚴格，表結構可變(不需要像關系型資料庫一樣需預先定義表結構)，查詢性能不高，而且缺乏統一的查詢語法，Web應用。
圖形(Graph)資料庫，圖結構，利用圖結構相關演算法(如最短路徑定址，N度關系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案，社交網路，推薦系統等。

⑵ 什麼是NoSQL資料庫

答案：A
1.文檔型資料庫
作為最受歡迎的NoSQL產品，文檔型資料庫MongoDB當仁不讓地佔據了第一的位置，同時它也是所有NoSQL資料庫中排名最靠前的產品(總排行榜第七名)。Apache基金會的CouchDB排在第二，基於.Net的資料庫RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.鍵值(Key-value)資料庫
鍵值(Key-value)資料庫是NoSQL領域中應用范圍最廣的，也是涉及產品最多的一種模型。從最簡單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式資料庫Riak再到Amazon託管的DynamoDB不一而足。
在鍵值資料庫流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的內存資料庫，總體排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在緩存系統中應用十分廣泛。排在之後的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL資料庫。值得注意的是，Oracle NoSQL資料庫上榜不久，得分已經翻番，上升勢頭非常迅猛。
3.列式存儲
列式存儲被視為NoSQL資料庫中非常重要的一種模式，其中Cassandra流行度最高，它已經由Facebook轉交給到Apache進行管理，同時Cassandra在全體資料庫排名中排在第十位，緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL資料庫。基於Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable並未列入排名，原因是它並未正式公開。

⑶ 大數據存儲管理系統主要包括

分布式文件存儲，NoSQL資料庫，NewSQL資料庫。
分布式文件存儲是一種數據存儲技術，通過網路使用企業中的每台機器上的磁碟空間，並將這些分散的存儲資源構成一個虛擬的存儲設備，數據分散存儲在企業的各個角落。分布式文件存儲採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
NoSQL泛指非關系型的資料庫，NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題。關系型資料庫已經無法滿足Web2.0的需求，主要表現為：無法滿足海量數據的管理需求、無法滿足數據高並發的需求、高可擴展性和高可用性的功能太低。
NewSQL是各種新的可擴展/高性能資料庫的簡稱，這類資料庫不僅具有NoSQL對海量數據的存儲管理能力，還保持了傳統資料庫支持ACID和SQL等特性。

⑷ nosql資料庫的四種類型

nosql資料庫的四種類型如下：

1.key-value鍵值存儲資料庫:

相關產品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.

主要應用: 內容緩存,處理大量數據的高負載訪問,也用於系統日誌。

優點:查找速度快,大量操作時性能高。

2.列存儲資料庫:

相關產品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.

主要應用: 分布式數據的儲存與管理。

優點:查找速度快,可擴展性強,容易進行分布式擴展。

缺點:功能相對局限。

3.文檔型資料庫

相關產品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.

主要應用: web應用,管理面向文檔的數據或者類似的半結構化數據。

優點:數據結構靈活,表結構可變,復雜性低。

缺點:查詢效率低,且缺乏統一的查詢語言。

4.Graph圖形資料庫

相關產品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.

主要應用: 復雜,互連接,低結構化的圖結構場合, 專注構建關系圖譜。

優點: 利用圖結構相關演算法, 可用於構建復雜的關系圖譜。

缺點: 復雜度高。

⑸ 什麼是NoSQL資料庫

2. 什麼是NoSQL？
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即「不僅僅是SQL」，
泛指非關系型的資料庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系資料庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題，包括超大規模數據的存儲。
（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數據）。這些類型的數據存儲不需要固定的模式，無需多餘操作就可以橫向擴展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 關系型資料庫與NoSQL的區別？
3.1 RDBMS
高度組織化結構化數據
結構化查詢語言（SQL）
數據和關系都存儲在單獨的表中。
數據操縱語言，數據定義語言
嚴格的一致性
基礎事務
ACID
關系型資料庫遵循ACID規則
事務在英文中是transaction，和現實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要麼全部做完，要麼都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉賬，從A賬戶轉100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要麼一起完成，要麼一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比較容易理解，也就是說資料庫要一直處於一致的狀態，事務的運行不會改變資料庫原本的一致性約束。
I (Isolation) 獨立性
所謂的獨立性是指並發的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數據正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數據就不受未提交事務的影響。比如現有有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事務提交後，它所做的修改將會永久的保存在資料庫上，即使出現宕機也不會丟失。
3.2 NoSQL
代表著不僅僅是SQL
沒有聲明性查詢語言
沒有預定義的模式
鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形資料庫
最終一致性，而非ACID屬性
非結構化和不可預知的數據
CAP定理
高性能，高可用性和可伸縮性
分布式資料庫中的CAP原理(了解)
CAP定理：
Consistency(一致性), 數據一致更新，所有數據變動都是同步的
Availability(可用性), 好的響應性能
Partition tolerance(分區容錯性) 可靠性
P: 系統中任意信息的丟失或失敗不會影響系統的繼續運作。
定理：任何分布式系統只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。
CAP理論的核心是：一個分布式系統不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區容錯性這三個需求，
因此，根據 CAP 原理將 NoSQL 資料庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：
CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統，通常在可擴展性上不太強大。
CP - 滿足一致性，分區容忍性的系統，通常性能不是特別高。
AP - 滿足可用性，分區容忍性的系統，通常可能對一致性要求低一些。
CAP理論就是說在分布式存儲系統中，最多隻能實現上面的兩點。
而由於當前的網路硬體肯定會出現延遲丟包等問題，所以分區容忍性是我們必須需要實現的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統能同時保證這三點。
說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
舉例：
CA：傳統Oracle資料庫
AP：大多數網站架構的選擇
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架構的時候必須做出取捨。
一致性和可用性之間取一個平衡。多餘大多數web應用，其實並不需要強一致性。
因此犧牲C換取P，這是目前分布式資料庫產品的方向。
4. 當下NoSQL的經典應用
當下的應用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。
代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一台；O 是指 Oracle 資料庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設備，也很貴的。
難點：
數據類型多樣性。
數據源多樣性和變化重構。
數據源改造而服務平台不需要大面積重構。

⑹ 數據存儲名稱有哪些

數據存儲名稱有很多種，以下是一些常見的：

1. 資料庫（Database）：以表格形式存儲數據的一種數據集合。

2. 文件系統（File System）：操作系統中用於管理文件和目錄的一種兆轎數據存儲方式。

3. 緩存（Cache）：一種高速存儲器，用於臨時存儲經常被訪問的數據，以提高訪問速度。

4. 數據倉庫（Data Warehouse）：用於存儲大量歷史數據的一種數據存儲系統。

5. NoSQL資料庫：一種非關系型資料庫，用於存儲非結構化數據。

6. 分布式文件系統（Distributed File System）：將數據分散存儲在多個伺服器族扮肆上的一種數據存儲方式。

7. 內存資料庫（In-Memory Database）：將數據存儲在內存中的一種高速數據存缺唯儲方式。

8. 對象存儲（Object Storage）：將數據存儲為對象的一種數據存儲方式，常用於雲存儲。

⑺ 簡述關系型資料庫和NOSQL資料庫分別適用場景

關系型資料庫（Relational Database Management System，RDBMS）猛輪是一種使用關系模型來組織數據的資料庫管理系統。它是傳統的、最常用的資料庫類型，廣泛應用於各種領域，如企業應用、政府機構、教育機構等。
關系型資料庫適用於存儲爛迅結構化數據和執行復雜的查詢操作的場景。它們提供了強大的查詢功能，能夠快速檢索、匯總和分析數據。此外，關系型資料庫還支持事務處理、約束、索引等功能，能夠保證數據的完整性和一致性。
NOSQL（Not Only SQL）資料庫是一種非關系型資料庫，它旨在為大規模數據存儲和處理提供更高的性能和更靈活的數據模型。NOSQL資料庫主要分為四類：鍵值存儲資料庫、文檔型資料庫、列存儲資料庫和圖型資料庫。
NOSQL資料庫適用於存儲非結構化或半結構化數據的場景。它們支持快速寫入和自動擴展，適用於海量數據的存儲和處理。此外，NOSQL資料庫還提供了靈活的數據模擬和查詢功能，能夠適應各種不同的飢知此數據類型和查詢需求。但是，NOSQL資料庫往往不支持事務處理和約束，因此在數據一致性和完整性方面可能不如關系型資料庫。
總的來說，關系型資料庫更適合存儲結構化數據，執行復雜的查詢和事務處理，保證數據一致性和完整性的場景。而NOSQL資料庫更適合存儲非結構化或半結構化數據，執行大規模數據存儲和處理的場景。