Key-Value键值存储原理初识(NOSQL)

部分代表

Hbase

Cassandra

Hypertable

顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。

文档存储

MongoDB

CouchDB

文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。

key-value存储

Tokyo Cabinet / Tyrant

Berkeley DB

MemcacheDB

Redis

可以通过key快速查询到其value。一般来说，存储不管value的格式，照单全收。（Redis包含了其他功能）

图存储

Neo4J

FlockDB

图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。

对象存储

db4o

Versant

通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。

xml数据库

Berkeley DB XML

BaseX

高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。

Key-Value存储:(基于Redis)

传统的关系型数据库，处理一对多的问题，需要把外键放在多的一端，因为RDBMS理论中没有集合这个概念。而使用Redis，我们可以在一端来管理一对多的关系，使用Set。

如果使用MySQL，当数据规模非常大时，上面两个查询操作都需要借助表关联技术，而大表间的join在大型系统中是需要极力避免的操作。相反Redis的每个操作都会局限在一个较小的数据集范围内，而且key-value的存储形式，定位key只是一个复杂度为O(1)的操作。在very huge的数据量下，Redis性能效果非常优异，这就是NoSQL的优势所在！

Key-Value键值存储原理初识(NOSQL)

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