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1、四大分类键值(Key-Value)存储数据库这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。如：TokyoCabinet/Tyrant,Redis,Voldemort,OracleBDB.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：Cass
2、andra,HBase,Riak.文档型数据库文档型数据库的灵感是来自于LotusNotes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。图形(Graph)数据库图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并
3、且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。 如：Neo4J,InfoGrid,InfiniteGraph.四大分类表格分析分类Examples举例典型应用场景数据模型优点缺点键值（key-value）TokyoCabinet/Tyrant,Redis,Voldemort,OracleBDB内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。Key指向Value的键值
4、对，通常用hashtable来实现查找速度快数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据[列存储数据库Cassandra,HBase,Riak分布式的文件系统以列簇式存储，将同一列数据存在一起查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展功能相对局限文档型数据库CouchDB,MongoDbWeb应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容）Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先
5、定义表结构查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。图形(Graph)数据库Neo4J,InfoGrid社交网络，推荐图结构利用图结构很多时候需要,InfiniteGraph系统等。专注于构建关系图谱相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。共同特征不要预定义模式：不需要事先定义数据模式，预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时，并不需要预先定义它们的模式。无共享架构：相对于将所有数据存储的存储区域网络中的全共
6、享架构。NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传输读取数据的性能，从而提高了系统的性能。弹性可扩展：可以在系统运行的时候，动态增加或者删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移。分区：对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证没有单点失效的问题。异步复制：和RAID存储系统不同的是，NoSQL中的复制，往往是基于日志的异步复制。这样，数据就可以
7、尽快地写入一个节点，而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性，这样的方式在出现故障的时候，可能会丢失少量的数据。BASE：相对于事务严格的ACID特性，NoSQL数据库保证的是BASE特性。BASE是最终一致性和软事务。适用场景1、数据模型比较简单；2、需要灵活性更强的IT系统；3、对数据库性能要求较高；4、不需要高度的数据一致性；5、对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。MongoDBMongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。主要解决的是海量数据的访问效率问题，为
8、WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。当数据量达到50GB以上的时候，MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上。MongoDB的并发读写效率不是特别出色，根据官方提供的性能测试表明，大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请求。MongoDB还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS，可以支持海量的数据存储。MongoDB也有一个Ruby的项目MongoMapper，是模仿Merb的DataMapper
