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15个nosql数据库

时间：2021-07-01 10:21:17 帮助过：26人阅读

介绍

MemcacheDB是一个分布式、key-value形式的持久存储系统。它不是一个缓存组件，而是一个基于对象存取的、可靠的、快速的持久存储引擎。协议跟memcache一致（不完整），所以很多memcached客户端都可以跟它连接。MemcacheDB采用Berkeley DB作为持久存储组件，故很多Berkeley DB的特性的他都支持。

特性

MemcacheDB是一个分布式、key-value形式的持久存储系统。它不是一个缓存组件，而是一个基于对象存取的、可靠的、快速的持久存储引擎。 协议跟memcache一致（不完整），所以很多memcached客户端都可以跟它连接。MemcacheDB采用Berkeley DB作为持久存储组件，故很多Berkeley DB的特性的他都支持。 　　我们是站在巨人的肩膀上的。MemcacheDB的前端缓存是Memcached 　　前端：memcached的网络层 　　后端：BerkeleyDB存储 　　

写速度：从本地服务器通过memcache客户端（libmemcache）set2亿条16字节长的key，10字节长的Value的记录，耗时 16572秒，平均速度12000条记录/秒。 　　

读速度：从本地服务器通过memcache客户端（libmemcache）get100万条16字节长的key，10字节长的Value的记录，耗 时103秒，平均速度10000条记录/秒。 　　·支持的memcache命令

官方网站

http://memcachedb.org/

11、Memlink

介绍

Memlink 是天涯社区开发的一个高性能、持久化、分布式的Key-list/queue数据引擎。正如名称中的memlink所示，所有数据都建构在内存中，保证了 系统的高性能 (大约是redis几倍)，同时使用了redo-log技术保证数据的持久化。Memlink还支持主从复制、读写分离、List过滤操作等功能。

与Memcached不同的是，它的value是一个list/queue。并且提供了诸如持久化，分布式的功能。听起来有点像Redis，但它号称比Redis更好，在很多Redis做得还不好的地方进行了改进和完善。提供的客户端开发包包括 c,python,php,java 四种语言。

特性

特点：

内存数据引擎，性能极为高效 List块链结构，精简内存，优化查找效率 Node数据项可定义，支持多种过滤操作 支持redo-log，数据持久化，非Cache模式 分布式，主从同步

官方网站

http://code.google.com/p/memlink/

12、db4o

介绍

“利用表格存储对象，就像是将汽车开回家，然后拆成零件放进车库里，早晨可以再把汽车装配起来。但是人们不禁要问，这是不是泊车的最有效的方法呢。” – Esther Dyson 　　db4o 是一个开源的纯面向对象数据库引擎，对于 Java 与 .NET 开发者来说都是一个简单易用的对象持久化工具，使用简单。同时，db4o 已经被第三方验证为具有优秀性能的面向对象数据库， 下面的基准测试图对 db4o 和一些传统的持久方案进行了比较。db4o 在这次比较中排名第二，仅仅落后于JDBC。通过图 1 的基准测试结果，值得我们细细品味的是采用hibernate/HSQLDB 的方案和 JDBC/HSQLDB 的方案在性能方面有着显著差距，这也证实了业界对 Hibernate 的担忧。而 db4o 的优异性能，让我们相信： 更 OO 并不一定会牺牲性能。

同时，db4o 的一个特点就是无需 DBA 的管理，占用资源很小，这很适合嵌入式应用以及 Cache 应用， 所以自从 db4o 发布以来，迅速吸引了大批用户将 db4o 用于各种各样的嵌入式系统，包括流动软件、医疗设备和实时控制系统。 　　db4o 由来自加州硅谷的开源数据库公司 db4objects 开发并负责商业运营和支持。db4o 是基于 GPL 协议。db4objects 于 2004 年在 CEO Christof Wittig 的领导下组成，资金背景包括 Mark Leslie 、 Veritas 软件公司 CEO 、 Vinod Khosla （ Sun 公司创始人之一）、 Sun 公司 CEO 在内的硅谷高层投资人组成。毫无疑问，今天 db4objects 公司是硅谷炙手可热的技术创新者之一。

特性

db4o 的目标是提供一个功能强大的，适合嵌入的数据库引擎，可以工作在设备，移动产品，桌面以及服务器等各种平台。主要特性如下： 　　开源模式。与其他 ODBMS 不同，db4o 为开源软件，通过开源社区的力量驱动开发 db4o 产品。 　　原生数据库。db4o 是 100% 原生的面向对象数据库，直接使用编程语言来操作数据库。程序员无需进行 OR 映射来存储对象，大大节省了程序员在存储数据的开发时间。 　　高性能。 下图为 db4o 官方公布的基准测试数据，db4o 比采用 Hibernate/MySQL 方案在某些测试线路上速度高出 44 倍之多！并且安装简单，仅仅需要 400Kb 左右的 .jar 或 .dll 库文件。在接下来的系列文章中，我们将只关注在 Java 平台的应用，但是实际上 db4o 毫无疑问会很好地在 .NET平台工作。

 

                                 图：官方测试数据

易嵌入。使用 db4o 仅需引入 400 多 k 的 jar 文件或是 dll 文件，内存消耗极小。 　　零管理。使用 db4o 无需 DBA，实现零管理。 　　支持多种平台。db4o 支持从 Java 1.1 到 java 5.0，此外还支持 .NET 、 CompactFramework 、 Mono 等 .NET 平台，也可以运行在 CDC 、 PersonalProfile 、 Symbian 、 Savaje 以及 Zaurus 这种支持反射的 J2ME 方言环境中，还可以运行在 CLDC 、 MIDP 、 RIM/Blackberry 、 Palm OS 这种不支持反射的 J2ME 环境中。 　　或许开发者会问，如果现有的应用环境已经有了关系型数据库怎么办？没关系，db4o 的 dRS（db4o Replication System）可实现 db4o 与关系型数据库的双向同步（复制），如图 3 。 dRS 是基于 Hibernate 开发，目前的版本是 1.0 ，并运行在 Java 1.2 或更高版本平台上，基于 dRS 可实现 db4o 到 Hibernate/RDBMS 、 db4o 到 db4o 以及 Hibernate/RDBMS 到 Hibernate/RDBMS 的双向复制。dRS 模型如图

 

                   图：DRS模型

官方网站

http://www.db4o.com/china/

13、Versant

介绍

Versant Object Database (V/OD) 提供强大的数据管理，面向 C++, Java or .NET 的对象模型，支持大并发和大规模数据集合。

Versant对象数据库是一个对象数据库管理系统(ODBMS：Object Database Management System)。它主要被用在复杂的、分布式的和异构的环境中，用来减少开发量和提高性能。尤其当程序是使用Java和（或）C＋＋语言编写的时候，尤其有用。

它是一个完整的，电子基础设施软件，简化了事务的构建和部署的分布式应用程序。

作为一个卓越的数据库产品，Versant ODBMS在设计时的目标就是为了满足客户在异类处理平台和企业级信息系统中对于高性能、可量测性、可靠性和兼容性方面的需求。 

Versant对象数据库已经在为企业业务应用提供可靠性、完整性和高性能方面获得了建树，Versant ODBMS所表现出的高效的多线程架构、internal parallelism 、平稳的Client－Server结构和高效的查询优化，都体现了其非常卓越的性能和可扩展性。 

Versant对象数据库包括Versant ODBMS，C++和Java语言接口，XML工具包和异步复制框架。

特性

一、强有力的优势

Versant Object Database8.0，适用于应用环境中包含复杂对象模型的数据库，其设计目标是能够处理这些应用经常需要的导航式访问，无缝的数据分发，和企业级的规模。

对于很多应用程序而言，最具挑战性的方面是控制业务模型本身的内在复杂性。 电信基础设施，交通运输网络，仿真，金融工具以及其它领域的复杂性必须得到支持， 而且这种支持复杂性的方式还要能够随着环境和需求变化而不断地改进应用程序。 这些应用程序的重点是领域和这些领域的逻辑。 复杂的设计应当以对象模型为基础。将技术需求例如持久性（和SQL）与领域模型混合在一起的架构会带来灾难性的后果。

Versant对象数据库使您可以使用那些只含有域行为信息的对象，而不用考虑持久性。同时，Versant对象数据库还能提供跨多个数据库的无缝的数据分发，高并发性，细粒度锁，顶级性能， 以及通过复制和其它技术提供的高可用性。现代Java中的对象关系映射工具已经简化了很多映射的问题， 但是它们还不能提供Versant所能提供的无缝数据分发的功能和高性能。

二、主要特性

C++、Java及.NET 的透明对象持久

支持对象持久标准，如JDO

跨多数据库的无缝数据分发

企业级的高可用性选项

动态模式更新

管理工作量少（或不需要）

端到端的对象支持架构

细粒度并发控制

多线程，多会话

支持国际字符集

高速数据采集

三、优势

对象层次结构的快速存储、检索和浏览

性能高于关系型数据库10 倍以上

减少开发时间

四、8.0的新特性

增强的多核线性扩展能力

增强的数据库管理工具（监控、数据库检查、数据重组）

支持基于LINQ的.NET绑定机制

支持.NET和JDO应用的FTS基于“Black Box”工具的数据库活动记录与分析

五、Versant对象数据库特性

动态模式更新

Versant支持缓慢模式更新，这意味着当被使用时，对象才会从旧的模式转为新的模式，就不需要映射了。所有这些都支持数据库模式的更新与敏捷开发。

跨多数据库的无缝数据分发

客户端与一个或多个数据库进行无缝交互。单个的数据库无缝地联合在一起，使您能够给数据分区，提高读写能力，增大总体的数据库的大小。这些数据库上的数据分发是透明的。它们被结合在一起形成一个

无缝的数据库，提供巨大的可扩展性。

并发控制

对象级锁确保只有在两个应用程序试图更新同一对象时才会有冲突的发生，这与基于页的锁机制不同。基于页的锁机制可能会导致并发热点的假象。

透明的C++对象持久性

C++对象，STL类，标准C++集合如字典，映射，映射的映射，诸如此类，以原样保存在数据库中。状态变化在后台被自动追踪。当相关的事务提交后，所有的变化将会被自动发送到数据库。因此就能形成一种非常自然的，低干扰的编程风格，这样，就能实现应用程序的快速开发，同时当需求发生变化时，应用程序就能够灵活地修改。

透明的Java对象持久性

V/OD的JVI & JDO 2.0 API 提供了透明的简单对象（POJO）的持久性，包括 Java 2 持久类，接口，以及任何用户定义的类。状态变化

在后台被自动追踪。事务提交后，自动把所有变化写入数据库。因此，对于托管和非托管部署，您都能获得轻量级的编程风格。

可完全嵌入Versant 可以被嵌入到应用程序中，数据库规模可以达到TB 级别。

并且可以自主运行，不需要任何管理。

六、企业级的特性

对象端到端

对象端到端意味着你的应用对象存在于客户端，网络上，以及数据库中。与关系型数据库不同的是，对象在内存中和数据库中的表示之间不需要任何映射或转换。

应用的客户端缓存透明地缓存对象以提高速度。数据库支持对象，它能执行查询，建立索引，使应用能够平衡它和数据库间的进程执行。XA的支持使与其它事务数据源协调成为可能。

七、V/OD 8数据库体系架构

高可用性

通过在线进行数据库管理实现数据库的高可用性。

容错服务器

容错服务器选项可以在Versant数据库的硬件或是软件出现故障的时候，自动进行失效转移和数据恢复。容错服务器使用的是在两个数据库实例之间进行同步复制，一旦出现故障，容错服务器也会支持透明重同步。

异步数据复制

异步数据复制选项支持多个对象服务器之间的主从异步复制和点对点异步复制。可以使用异步数据复制将数据复制到一个分布式恢复站点或者将数据在多个本地的对象数据库之间进行复制，以提高性能和可靠性。

高可用性备份

高可用性数据备份选项使Versant可以使用EMC Symmetrix或其它企业级存储系统的磁盘镜像的特性，来对很大的数据卷进行在线备份，同时又不会影响到可用性。

在线再组织

Versant 数据库再组织选项为了会删除大量对象的应用而设计的。它使用户能够收回数据库中未使用的空间，同时使数据库保持正常运作，增加可用空间，改善数据库的性能。

八、为什么要使用Versant面向对象数据库？

通过缩短研发时间来加速上市

对象关系映射代码可能占用了你的应用的40%或更多。有了Versant面向对象数据库，映射代码就不再需要了。

极大地提高了性能和数据吞吐能力

当应用中涉及到复杂的内存对象模式，尤其是关联访问时，对象数据库要比映射到关系数据库表现得更好。例如，当应用程序需要从对象数据库里检索一个对象时，只要执行单条查询即可找到该对象。当映射到一个关系数据库时，如果对象包含多对多关联，那么就必须通过一个或多个连接才能检索到关联表中的数据。使用了对象数据库，对于一般复杂性的对象的检索，速度则提高了三倍，对于复杂性很高的对象的检索，例如多对多关联，搜索的速度则提高了三十倍。而对于集合的集合和递归联系，检索的速度有可能提高五十倍。

根据需求的变化，快速改进应用

今天，商业进程、结构和应用要求的变化的速度使得适应变化的能力变得极为重要。对象关系映射和其它适用于刚性存储结构的方法，让变化变得困难。而Versant对象数据库极大的提升了你的应用满足当前和未来的商业需求的能力。

投资回报率

当用户遇到了复杂的对象模型和大的数据集，对象数据库就是首选的解决方案。对象数据库主要的优点在于，它能够缩小代码的规模，降低研发成本，缩短上市的时间，减少或根本没有管理的要求以及降低购置硬件和服务器软件许可证的成本。性能上的优势还可以大大降低高负载动作应用所消耗的成本。大型的关系数据库成本高非常昂贵，还需要昂贵的硬件支持

官方网站

http://www.versant.com/index.aspx

14、Neo4j

介绍

Neo4j是一个嵌入式，基于磁盘的，支持完整事务的Java持久化引擎，它在图像中而不是表中存储数据。Neo4j提供了大规模可扩展性，在一台机器上可以处理数十亿节点/关系/属性的图像，可以扩展到多台机器并行运行。相对于关系数据库来说，图形数据库善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据，这些数据变化迅速，需要频繁的查询——在关系数据库中，这些查询会导致大量的表连接，因此会产生性能上的问题。Neo4j重点解决了拥有大量连接的传统RDBMS在查询时出现的性能衰退问题。通过围绕图形进行数据建模，Neo4j会以相同的速度遍历节点与边，其遍历速度与构成图形的数据量没有任何关系。此外，Neo4j还提供了非常快的图形算法、推荐系统和OLAP风格的分析，而这一切在目前的RDBMS系统中都是无法实现的。

Neo是一个网络——面向网络的数据库——也就是说，它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络上而不是表中。网络（从数学角度叫做图）是一个灵活的数据结构，可以应用更加敏捷和快速的开发模式。

你可以把Neo看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟和健壮的数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。

由于使用了“面向网络的数据库”，人们对Neo充满了好奇。在该模型中，以“节点空间”来表达领域数据——相对于传统的模型表、行和列来说，节点空间是很多节点、关系和属性（键值对）构成的网络。关系是第一级对象，可以由属性来注解，而属性则表明了节点交互的上下文。网络模型完美的匹配了本质上就是继承关系的问题域，例如语义Web应用。Neo的创建者发现继承和结构化数据并不适合传统的关系数据库模型：

　　1.对象关系的不匹配使得把面向对象的“圆的对象”挤到面向关系的“方的表”中是那么的困难和费劲，而这一切是可以避免的。

　　2.关系模型静态、刚性、不灵活的本质使得改变schemas以满足不断变化的业务需求是非常困难的。由于同样的原因，当开发小组想应用敏捷软件开发时，数据库经常拖后腿。

　　3.关系模型很不适合表达半结构化的数据——而业界的分析家和研究者都认为半结构化数据是信息管理中的下一个重头戏。

　　4.网络是一种非常高效的数据存储结构。人脑是一个巨大的网络，万维网也同样构造成网状，这些都不是巧合。关系模型可以表达面向网络的数据，但是在遍历网络并抽取信息的能力上关系模型是非常弱的。

虽然Neo是一个比较新的开源项目，但它已经在具有1亿多个节点、关系和属性的产品中得到了应用，并且能满足企业的健壮性和性能的需求：

完全支持JTA和JTS、2PC分布式ACID事务、可配置的隔离级别和大规模、可测试的事务恢复。这些不仅仅是口头上的承诺：Neo已经应用在高请求的24/7环境下超过3年了。它是成熟、健壮的，完全达到了部署的门槛。

特性

Neo4j是一个用Java实现、完全兼容ACID的图形数据库。数据以一种针对图形网络进行过优化的格式保存在磁盘上。Neo4j的内核是一种极快的图形引擎，具有数据库产品期望的所有特性，如恢复、两阶段提交、符合XA等。

Neo4j既可作为无需任何管理开销的内嵌数据库使用；也可以作为单独的服务器使用，在这种使用场景下，它提供了广泛使用的REST接口，能够方便地集成到基于PHP、.NET和JavaScript的环境里。但本文的重点主要在于讨论Neo4j的直接使用。

Neo4j的典型数据特征：

•数据结构不是必须的，甚至可以完全没有，这可以简化模式变更和延迟数据迁移。

•可以方便建模常见的复杂领域数据集，如CMS里的访问控制可被建模成细粒度的访问控制表，类对象数据库的用例、TripleStores以及其他例子。

•典型使用的领域如语义网和RDF、LinkedData、GIS、基因分析、社交网络数据建模、深度推荐算法以及其他领域。

围绕内核，Neo4j提供了一组可选的组件。其中有支持通过元模型构造图形结构、SAIL - 一种SparQL兼容的RDF TripleStore实现或一组公共图形算法的实现。

高性能？

要给出确切的性能基准数据很难，因为它们跟底层的硬件、使用的数据集和其他因素关联很大。自适应规模的Neo4j无需任何额外的工作便可以处理包含数十亿节点、关系和属性的图。它的读性能可以很轻松地实现每毫秒（大约每秒1-2百万遍历步骤）遍历2000关系，这完全是事务性的，每个线程都有热缓存。使用最短路径计算，Neo4j在处理包含数千个节点的小型图时，甚至比MySQL快1000倍，随着图规模的增加，差距也越来越大。

这其中的原因在于，在Neo4j里，图遍历执行的速度是常数，跟图的规模大小无关。不象在RDBMS里常见的联结操作那样，这里不涉及降低性能的集合操作。Neo4j以一种延迟风格遍历图 - 节点和关系只有在结果迭代器需要访问它们的时候才会被遍历并返回，对于大规模深度遍历而言，这极大地提高了性能。

写速度跟文件系统的查找时间和硬件有很大关系。Ext3文件系统和SSD磁盘是不错的组合，这会导致每秒大约100,000写事务操作。

官方网站

http://neo4j.org/

15、BaseX

介绍

BaseX 是一个XML数据库，用来存储紧缩的XML数据，提供了高效的 XPath 和 XQuery 的实现，还包括一个前端操作界面。

特性

BaseX一个比较显著地优点是有了GUI，界面中有查询窗口，可采用XQuery查询相关数据库中的XML文件；也有能够动态展示xml文件层次和节点关系的图。但我感觉也就这点好处了，编程时和GUI无关了。

和Xindice相比，BaseX更能支持大型XML文档的存储，而Xindice对大型xml没有很好的支持，为管理中小型文档的集合而设计。

BaseX 是一个XML数据库，用来存储紧缩的XML数据，提供了高效的 XPath 和 XQuery 的实现，还包括一个前端操作界面。

官方网站

http://basex.org/

 

 

16  集中式缓存系统 memcached

memcached是一套分布式的快取系统，当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的，但目前被许多软件（如MediaWiki）所使用。这是一套开放源代码软件，以BSD license授权释出。 memcached缺乏认证以及安全管制，这代表应该将memcached服务器放置在防火墙...更多memcached信息

 

分布式K/V存储方案Cassandra

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Membase 是 NoSQL 家族的一个新的重量级的成员。该项目已改名为 Couchbase Server Membase容易安装、操作，可以从单节点方便的扩展到集群，而且为memcached（有线协议的兼容性）实现了即插即用功能，在应用方面为开 发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做...

 

 

分布式key/value存储系统Tair

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    高性能 NoSQL 数据库ArangoDB

    Arangodb是一个开源数据库，具有灵活的数据模型,如document,graph以及key-value.同时也是一个高性能数据库,支持类似SQL的查询以及javascript活Ruby扩展. 特性： 1. 多数据模型: 可以灵活的使用Key-Value,document,graph或者他们的组合作为你的数据模型. 2...技术分享更多ArangoDB信息

    最近更新： ArangoDB 2.6.5 发布，Bug 修复版本 发布于 10个月前

    JavaScript 数据库LokiJS

    LokiJS 是一个内存中的 JavaScript 数据库，提供非常高的性能。支持字段索引用于快速访问和近乎 50万/每秒 的操作数。内建 DynamicView 类可提供更高性能的数据子集访问。 LokiJS 支持集合，类似 MongoDB，数据可保持到磁盘的 JSON 格式，兼容 Node.js和浏...更多LokiJS信息

    最近更新： LokiJS —— 高性能的 JavaScript 数据库引擎 发布于 2年前

    轻量级Key-value存储iPage

    iPage是一个基于文件的轻量级Key-value存储java lib， 具备特性有： 高性能， 请见benchmark； 支持可靠同（异）步读写调用； 支持索引自动扩容 支持批量写同步到磁盘 支持系统宕机后数据恢复 支持固定写次数和时间间隔的混合fsync策略 支持垃圾回收 支持顺...更多iPage信息

    最近更新： iPage 2.0 RC1 发布，轻量级K/V存储 发布于 4年前

    高性能内存数据库网格Puniverse Galaxy

    Parallel Universe宣布在LGPL许可证下开源了Galaxy内存数据网格。Parallel Universe称，Galaxy向集群节点分配数据项的方式不同于其它内存数据网格，它会按照需要动态的将数据对象从一个节点移动到另一个节点，使用的是缓存一致性协议。Galaxy比较适用于可预...更多Puniverse Galaxy信息

    最近更新： Parallel Universe 开源 Galaxy内存数据网格 发布于 4年前

    K/V存储方案TomP2P

    TomP2P 是一个基于 P2P 的高性能 key-value 结对数据的存储方案，每个结对数据拥有一个表（基于磁盘或者内存）用来存储其值，单个值可被查询或者更新，底层的通讯框架使用 Java 的 NIO ，支持大量并发连接。 主要特点： 使用 Java5 NIO 实现的分布式哈希表...更多TomP2P信息

    最近更新： TomP2P 5 Alpha 6 发布，高性能 K/V 存储系统 发布于 2年前

    MongoDB状态监控工具MongoWatch

    这个脚本是定时获取MongoDB的状态信息，并将其按时间顺序排列显示在Web页面上，让你可以直接看到随着时间推移你MongoDB的各项状态指标的变化。基于 node.js 开发。 安装方法： Git clone git://github.com/karlseguin/mongowatch.git cd mongowatch npm i...更多MongoWatch信息

    K-V数据库nessDB

    nessDB是一个小巧、高性能的、支持Redis协议的K-V数据库，使用标准C开发，支持Linux, *BSD, OS X and Solaris 系统，无第三方依赖。 描述：   * 使用Bloom filter检查数据存在性   * 使用Level-LRU提升随机读性能，类似于InnoDB的bufferpool，大小可配置...更多nessDB信息

    K/V存储数据库TreapDB

    TreapDB 是一个基于 Treap 算法（一种随机二叉搜索树）开发的 Key/Value 数据存储的数据库。兼容 memcached 协议。 更多特性： TreapDB支持传统的get和set操作，还支持诸如求k个最小和k个最大、前缀查找以及区间查找等； TreapDB的索引是持久化的，但是使用...更多TreapDB信息

    最近更新： TreapDB 2.0 RC1 版放出 发布于 5年前

    NoSQL 数据库tiger

    erlang开发的开源高可靠性nosql数据库tiger介绍 可靠性：     写：对于n=2f+1 机器集群，在f台机器宕机的情况下可写     读：只要是没有宕机的机器都是可读的 一致性:     强一致性 扩展性：     读的能力可以线性扩展  功能：    目前...技术分享更多tiger信息

    嵌入式 Redis 存储Vedis

    Vedis 是一个可嵌入式的数据存储的 C 库，包含跟 Redis 类似的超过 70 个命令支持，但没有网络层支持，只是提供进程内的应用访问。 特点： Serverless, datastore engine. Transactional (ACID) datastore. Built with over 70 commands similar to the s...更多Vedis信息

    最近更新： Vedis —— 嵌入式的 Redis 数据存储引擎 发布于 3年前

    嵌入式JSON数据库引擎EJDB

    EJDB 是一个嵌入式的 JSON 数据库引擎，旨在提供快速的类 MongoDB 的嵌入式数据库，可用于 C/C++ 应用程序中。主要特性包括：集合级别写锁、集合级别的事务、字符串匹配查询以及 Node.js 绑定。 EJDB 修改自 Tokyo Cabinet. 基于 C BSON API 实现的 JSON 处...更多EJDB信息

    最近更新： EJDB 1.1.19 发布，嵌入式JSON数据库引擎 发布于 3年前

    Key-Value 存储引擎ForestDB

    ForestDB 是一个快速的 Key-Value 存储引擎，基于层次B +树单词查找树。由 Couchbase 缓存和存储团队开发。 关键特性： Key 和 Value 可以是任意二进制值 应用可以定制比较函数来支持自定义的 Key 顺序 可通过顺序号来获取 Value 值或者是 Key 的磁盘偏移量...更多ForestDB信息

    最近更新： ForestDB —— 快速的 Key-Value 存储引擎 发布于 1年前

    JSON 文档数据库ToroDB

    ToroDB 是一个开源的面向文档的 JSON 数据库，基于 PostgreSQL 运行。JSON 文档关系化存储，而非 blob/jsonb 方式，可显著提升存储和 IO，兼容 MongoDB。 为什么选择 TORODB： ToroDB 利用关系数据库数十年的经验和性能 不像其他 NoSQL 一样重复造轮子 无模...技术分享更多ToroDB信息

    最近更新： ToroDB —— 基于 PostgreSQL 的 JSON 数据库 发布于 1年前                

     

    Cassandra Storage Engine

    Cassandra Storage Engine (SE) 运行直接通过 MariaDB/MySQL 来访问 Cassandra 数据库，并提供了 SQL 和 NoSQL 的数据集成。 当你需要： 直接通过 SQL 查询来获取 Cassandra 上的数据时 将数据插入到 Cassandra 时 使用 Cassandra SE 可以很方便处理，Cas...技术分享更多Cassandra Storage Engine信息

    最近更新： MySQL/MariaDB 的 Cassandra 存储引擎 发布于 4年前

    最便携的CouchDBPouchDB

    CouchDB的一大特点是利用其同步机制在终端与服务端进行数据同步，比如在移动终端Android系统和iOS系统下都有CouchDB的实现，其策略是离线时将数据存在本地，在线后将数据与服务端进行同步。 而今天要说的是利用JavaScript和HTML5的IndexedDatabase实现的一...更多PouchDB信息

    NoSQL 的事务处理层AtlasDB

    AtlasDB 是一个构建于 Key/Value 存储系统之上的事务处理层。当设计一个可伸缩、支持事务处理的数据存储时，被干掉的特性往往都是对事务的支持。但是这对开发者而言却是非常重要的，因此 AtlasDB 使得任何的 K/V 存储系统可以支持事务处理。一旦支持事务，...更多AtlasDB信息

    最近更新： AtlasDB —— NoSQL 的事务处理层 发布于 8个月前

    Kyoto Tycoon

    Kyoto Tycoon（以下简称KT）是Tokyo Tyrant 的作者Mikio Hirabayashi 的系列作品之一，KT 是一个数据库网络层服务，它提供一个插件机制，可以挂载几乎所有的数据库存储设备。之前已经有过KT嫁接Memcached 的案例。...技术分享更多Kyoto Tycoon信息

    key-value 存储系统Keyspace

    Keyspace 是一家叫做 Scalien 的创业公司开发的高可靠 key-value 存储系统。比起 Redis、Tokyo Tyrant 等系统来说，Keyspace 还非常新，才上线几个月。有一篇 white paper 详细介绍了 Keyspace 的设计和架构。Keyspace 强调的技术点是高可靠性，有以下一些...技术分享更多Keyspace信息

    嵌入式文档数据库LinvoDB

    LinvoDB 是一个 Node.js/NW.js 的嵌入式数据库引擎，类似 MongoDB 和类 Mongoose 数据库，提供类似的接口，基于 NeDB 开发。 特性: 类 MongoDB 的查询引擎 基于 LevelUP 的持久化，可选择不同后端 NW.js 友好 - JS-only backend is Medea 高性能 - steady...更多LinvoDB信息

    最近更新： LinvoDB —— 用于 Node 的嵌入式文档数据库 发布于 1年前

    MongoDB慢查询监控工具MongoSpy

    一个对MongoDB慢查询进行监控的小工具，使用node.js从MongoDB的system.profile这个Collection中不停读出最新的数据并显示在Web页面，这样你就能实时的看到MongoDB的慢查询了。当然，前提是你得配置好对应DB的profile级别。 安装方法： git clone git://gi...更多MongoSpy信息

    类似redis的高性能nosql?数据库LedisDB

    LedisDB 是一个参考ssdb，采用go实现，底层基于leveldb，类似redis的高性能nosql数据库，提供了kv，list，hash以及zset数据结构的支持。 最开始源于ssdb，在使用了一段时间之后，因为兴趣的原因，决定用go实现一个。 目前金山的 qing.wps.cn 推送服务器的数...更多LedisDB信息

    最近更新： LedisDB 0.4 版本发布，Go 实现的高性能 NoSQL 发布于 2年前

    数据存储引擎HyperLevelDB

    HyperLevelDB 是 HyperDex 开发的一个数据存储引擎，改进自 Google 的 LevelDB 以满足 HyperDex 的业务需要。 HyperLevelDB 主要在 LevelDB 上改进了： 1. 改进并行机制，使用更细粒度的内部锁控制来提供多 writer 线程的高吞吐量 2. 改进数据压缩...技术分享更多HyperLevelDB信息

    中文搜索引擎数据库TngouDB

    TngouDB中文索引数据库是天狗网（tngou.NET）开发的中文搜索引擎数据库，用于天狗农业网的农业搜索引擎。 天狗希望基于开源的力量，把TngouDB打造成为一个专门的中文索引NoSQL数据库。 简介 TngouDB是基于JAVA而开发的跨平台数据库，底层采用Lucene（存储引...技术分享更多TngouDB信息

    最近更新： TngouDB 0.3 beta 发布，中文搜索引擎数据库 发布于 9个月前

    HBase 事务支持Omid

    Omid 项目来自 Yahoo，用于给使用快照隔离的键值存储提供事务支持。 Omid 是 Optimistically transactional Management in Datasources （数据源事务管理优化）的缩写。HBase 是目前唯一支持的数据库， 但适配其他提供一单元多版本的数据也会很简单。 OMID...技术分享更多Omid信息

    最近更新： Omid —— 雅虎的 HBase 事务支持 发布于 7个月前

    分布式哈希存储Elliptics network

    Elliptics network 是一个具备容错能力的分布式哈希表对象存储系统。 主要特性： 分布式哈希表、无需元数据服务器，具备水平伸缩能力 数据复制 支持事务处理和并行IO 不同的IO存储后端，模块化架构允许自行扩展 根据节点的添加和删除自动进行数据分区 ring...更多Elliptics network信息

    Orient Key/Value Server

    Orient Key/Value Server 是一个基于文档数据库技术的 Key/Value 存储服务器，提供 Java 的 API 和基于 HTTP 的 RESTful 访问，支持集群。技术分享更多Orient Key/Value Server信息

    分布式表格系统?Tera

    Tera 是一个高性能、可伸缩的数据库系统，被设计用来管理搜索引擎万亿量级的超链与网页信息。为实现数据的实时分析与高效访问，我们使用按行键、列名和时间戳全局排序的三维数据模型组织数据，使用多级Cache系统，充分利用新一代服务器硬件大内存、SSD盘和...技术分享更多?Tera信息

    嵌入式 K/V 数据库Sophia

    Sophia 是一个流行的可嵌入式的 Key-Value 数据库，用于高负载的运行环境，速度快而且功能强大。 特性： * 完全复合 ACID 规范 * 多版本并发控制引擎 * 纯追加模式 * 支持多数据库 * 支持多语句和单语句事务 (SERIALIZED view, multi-databases) * 多线程 ...更多Sophia信息

    JavaScript 数据库ForerunnerDB

    ForerunnerDB 是一个 JavaScript 数据库，使用简单的 JSON 查询语言，基于 MongoDB 的查询语言。ForerunnerDB 提供跨页面加载的持久化存储，支持基本和组合索引。 示例代码： var db = new ForerunnerDB(),     items = db.collection(‘items‘...技术分享更多ForerunnerDB信息

    Netflix Dynomite

    Dynomite 是 Netflix 的开源作品，灵感来自于 Dynamo whitepaper ，是一个轻量级、分布式的 Dynamo 层，用于不同的 K/V 存储和协议。 Dynomite 拓扑结构： 节点： 复制结构： 客户端： 吞吐量：...技术分享更多Netflix Dynomite信息

    NoSQL 数据库leveldbd

    nosql数据库，底层使用leveldb作为存储引擎，提供REST接口 提供的特性包括 主从同步 主主同步 snappy压缩 范围查询 批量读写 易于管理 内置状态查看与管理 使用了C++11，需要g++4.8 在ubuntu14上测试更多leveldbd信息

    嵌入式 NoSQL 数据库Tarantool

    Tarantool 是一个用 Lua 语言编写的嵌入式 NoSQL 数据库，可以直接在 Lua 程序中运行。合并了 Node.js 的强大网络编程和 Redis 数据持久。 示例代码： #!/usr/bin/env tarantool box.cfg{} hosts = box.space.hosts if not hosts then     ...更多Tarantool信息

    最近更新： Tarantool 1.6.6 发布，嵌入式 NoSql 数据库 发布于 10个月前

    可扩展的时间序列数据库Heroic

    Heroic是Spotify公司内部使用的时间序列数据库。在大规模搜集和呈现近实时数据时，Spotify公司曾面临着巨大挑战。Heroic就是该公司用来应对这些挑战的工具。其内部包含了两个核心技术——Cassandra和Elasticsearch。其中，Cassandra负责存储，而Elasticse...更多Heroic信息

    近更新： Hypertable 0.9.7.18 发布，分布式数据库 发布于 2年前