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HBasevs.MongoDBvs.MySQLvs.Oraclevs.Redis,三大主流开源NoSQL数据库的PK两大_MySQL

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:28人阅读

HBase vs. MongoDB vs. MySQL vs. Oracle vs. Redis,三大主流开源 NoSQL 数据库的 PK 两大主流传统 SQL 数据库
类别 HBase MongoDB MySQL Oracle Redis
描述 基于 Apache Hadoop 并提供 BigTable 能力的列存储 最受欢迎的文档存储数据库之一 广泛使用的开源 RDBMS 广泛使用的 RDBMS 内存中的数据结构存储,被用作数据库,缓存以及消息中间件
普及度等级(参考下文的趋势图) 15 级(59.03 分) 4 级(300.57 分) 2 级(1277.75 分) 1 级(1463.37 分) 10 级(100.65 分)
数据库模型 列存储 文档存储 关系数据库系统 关系数据库系统 键-值存储
官网 hbase.apache.org www.mongodb.org www.mysql.com www.oracle.com/-us/-products/-database redis.io
技术文档 hbase.apache.org docs.mongodb.org/-manual dev.mysql.com/-doc www.oracle.com/-technetwork/-indexes/-documentation/-index.html redis.io/-documentation
开发者 Apache 软件基金会 MongoDB 公司 Oracle Oracle Salvatore Sanfilippo(Redis 之父)
首次发行 2008 2009 1995 1980 2009
当前版本 1.1.0.1,2015 年 5 月 3.0.5,2015 年 7 月 5.6.26,2015 年 7 月 12 Release 1 (12.1.0.2),2014 年 7 月 3.0.3,2015 年 6 月
许可 开源 开源 开源 商业 开源
是否数据库即服务(DBaaS)
实现语言 Java C++ C 和 C++ C 和 C++ C
服务器操作系统 Linux
Unix
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS
BSD
Linux
OS X
Windows
是否结构化数据 自由 自由 自由
是否预定义数据类型 部分
是否支持 XML
是否支持二级索引
是否支持 SQL
API 以及其他访问方式 Java API
RESTful HTTP API
Thrift
使用 JSON 的专用协议 ADO.NET
JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
JDBC
ODBC
专用协议
支持的编程语言 C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk
Ada
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
C
C#
C++
Clojure
Cobol
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic
C
C#
C++
Clojure
Crystal
D
Dart
Elixir
Erlang
Fancy
Go
Haskell
Haxe
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Prolog
Pure Data
Python
R
Rebol
Ruby
Rust
Scala
Scheme
Smalltalk
Tcl
是否支持服务端脚本 JavaScript PL/SQL Lua
是否支持触发器
切分方式 分片 分片 水平切分,使用 MySQL Cluster 或者 MySQL Cluster 进行分片 水平切分 分片
主从复制方式 多种主从复制机制 主-从复制 主-主复制
主-从复制
主-主复制
主-从复制
主-从复制
是否支持 MapReduce
分布式场景下数据一致性方法 立即一致 最终一致
立即一致
立即一致 最终一致
是否支持外键
是否支持事务 ACID ACID 乐观锁机制,原子性执行的命令块和脚本
是否支持并发
是否支持持久化存储
是否支持内存存储
访问控制 访问控制列表(ACL) 基于用户和角色的访问权限 细粒度的用户访问权限 根据 SQL 标准细粒度的访问权限 简单的基于密码的访问控制

附录一:普及度等级趋势图

DB-Engines Ranking - Trend of HBase vs. MongoDB vs. MySQL vs. Oracle vs. Redis Popularity.png

附录二:两张图告诉你如何在 SQL、NewSQL、NoSQL 之间进行取舍

图一:Do I Need SQL or Hadoop?

图一:Do I Need SQL or Hadoop?

图二:SQL vs. NewSQL vs. NoSQL

图二:SQL vs. NewSQL vs. NoSQL

附录三:Redis 之父 Salvatore Sanfilippo 访谈节选

Redis 是一个开源的、高级键值数据库和数据结构服务程序,其中键可以保存字符串、散列、列表、集合和有序集合。Redis 的内核是用标准 ANSI C 写成的,基于一种事件模型。非阻塞复制是 Redis 的设计目标。Redis 中的复制是异步的。目前已经为许多语言(包括大部分常用语言)提供了 Redis 库。C client 是唯一官方支持的包装。Redis Pub/Sub 对实时应用非常适合。Redis 用户有的将它用作数据库,有的用作消息总线,也有的用来做 cache

附录四:NoSQL 数据库的类型一览表

NoSQL 数据库的类型一览表
数据库类型 描述 主流产品 有谁在用 适用场景 不适用场景
键值(Key-Value)数据库 键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过 key 来添加、查询或者删除数据,鉴于使用主键访问,所以会获得不错的性能及扩展性。 Riak、Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort GitHub (Riak)、BestBuy (Riak)、Twitter (Redis和Memcached)、StackOverFlow (Redis)、 Instagram (Redis)、Youtube (Memcached)、Wikipedia(Memcached) 储存用户信息,比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和 ID(键)挂钩,这种情景下键值数据库是个很好的选择。 1. 取代通过键查询,而是通过值来查询。Key-Value 数据库中根本没有通过值查询的途径。
2. 需要储存数据之间的关系。在 Key-Value 数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。
3. 事务的支持。在 Key-Value 数据库中故障产生时不可以进行回滚。
面向文档(Document-Oriented)数据库 面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元,是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值,值既可以是简单的数据类型,如字符串、数字和日期等;也可以是复杂的类型,如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档,同一个表中存储的文档属性可以是不同的,数据可以使用 XML、JSON 或者 JSONB 等多种形式存储。 MongoDB、CouchDB、RavenDB SAP (MongoDB)、Codecademy (MongoDB)、Foursquare (MongoDB)、NBC News (RavenDB) 1. 日志。企业环境下,每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented 数据库并没有固定的模式,所以我们可以使用它储存不同的信息。
2. 分析。鉴于它的弱模式结构,不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。
在不同的文档上添加事务。Document-Oriented 数据库并不支持文档间的事务,如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。
列存储(Wide Column Store/Column-Family)数据库 列存储数据库将数据储存在列族(column family)中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子,如果我们有一个 Person 类,我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下,姓名和年龄就会被放入一个列族中,而薪资则在另一个列族中。 Cassandra、HBase Ebay (Cassandra)、Instagram (Cassandra)、NASA (Cassandra)、Twitter (Cassandra and HBase)、Facebook (HBase)、Yahoo!(HBase) 1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中,每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。
2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子,标签可以储存在一个,类别可以在一个,而文章则在另一个。
1. 如果我们需要 ACID 事务。Vassandra 就不支持事务。
2. 原型设计。如果我们分析Cassandra 的数据结构,我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初,我们根本不可能去预测它的查询方式,而一旦查询方式改变,我们就必须重新设计列族。
图(Graph-Oriented)数据库 图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点,而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体,Steve Jobs、Apple 和 Next,则会有两个“Founded by”的边将 Apple 和 Next 连接到 Steve Jobs。 Neo4J、Infinite Graph、OrientDB Adobe (Neo4J)、Cisco (Neo4J)、T-Mobile (Neo4J) 1. 在一些关系性强的数据中
2. 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现,那么将会非常有益于推荐的制定
不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小,因为很少有操作涉及到整个图。

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