包含nosql数据支持多少行的词条

nosql数据库有哪些

1. CouchDB

创新互联于2013年创立，先为德兴等服务建站，德兴等地企业，进行企业商务咨询服务。为德兴企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。

所用语言： Erlang

特点：DB一致性，易于使用

使用许可： Apache

协议： HTTP/REST

双向数据复制，

持续进行或临时处理，

处理时带冲突检查，

因此，采用的是master-master复制（见编注2）

MVCC – 写操作不阻塞读操作

可保存文件之前的版本

Crash-only（可靠的）设计

需要不时地进行数据压缩

视图：嵌入式 映射/减少

格式化视图：列表显示

支持进行服务器端文档验证

支持认证

根据变化实时更新

支持附件处理

因此， CouchApps（独立的 js应用程序）

需要 jQuery程序库

最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。

例如： CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。

（编注2：master-master复制：是一种数据库同步方法，允许数据在一组计算机之间共享数据，并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。）

2. Redis

所用语言：C/C++

特点：运行异常快

使用许可： BSD

协议：类 Telnet

有硬盘存储支持的内存数据库，

但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘（注意， 2.4以后版本不支持该特性！）

Master-slave复制（见编注3）

虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表，但也支持复杂操作，例如 ZREVRANGEBYSCORE。

INCR co （适合计算极限值或统计数据）

支持 sets（同时也支持 union/diff/inter）

支持列表（同时也支持队列；阻塞式 pop操作）

支持哈希表（带有多个域的对象）

支持排序 sets（高得分表，适用于范围查询）

Redis支持事务

支持将数据设置成过期数据（类似快速缓冲区设计）

Pub/Sub允许用户实现消息机制

最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。

例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。

（编注3：Master-slave复制：如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求，这被称为

Master-slave复制，通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。）

3. MongoDB

所用语言：C++

特点：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引）。

使用许可： AGPL（发起者： Apache）

协议： Custom, binary（ BSON）

Master/slave复制（支持自动错误恢复，使用 sets 复制）

内建分片机制

支持 javascript表达式查询

可在服务器端执行任意的 javascript函数

update-in-place支持比CouchDB更好

在数据存储时采用内存到文件映射

对性能的关注超过对功能的要求

建议最好打开日志功能（参数 –journal）

在32位操作系统上，数据库大小限制在约2.5Gb

空数据库大约占 192Mb

采用 GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）

最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用

CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。

例如：你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL，但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。

4. Riak

所用语言：Erlang和C，以及一些Javascript

特点：具备容错能力

使用许可： Apache

协议： HTTP/REST或者 custom binary

可调节的分发及复制(N, R, W)

用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。

使用JavaScript或Erlang进行 Map/reduce

连接及连接遍历：可作为图形数据库使用

索引：输入元数据进行搜索（1.0版本即将支持）

大数据对象支持（ Luwak）

提供“开源”和“企业”两个版本

全文本搜索，索引，通过 Riak搜索服务器查询（ beta版）

支持Masterless多站点复制及商业许可的 SNMP监控

最佳应用场景：适用于想使用类似 Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理

bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况。

例如：销售数据搜集，工厂控制系统；对宕机时间有严格要求；可以作为易于更新的 web服务器使用。

5. Membase

所用语言： Erlang和C

特点：兼容 Memcache，但同时兼具持久化和支持集群

使用许可： Apache 2.0

协议：分布式缓存及扩展

非常快速（200k+/秒），通过键值索引数据

可持久化存储到硬盘

所有节点都是唯一的（ master-master复制）

在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元

写数据时通过去除重复数据来减少 IO

提供非常好的集群管理 web界面

更新软件时软无需停止数据库服务

支持连接池和多路复用的连接代理

最佳应用场景：适用于需要低延迟数据访问，高并发支持以及高可用性的应用程序

例如：低延迟数据访问比如以广告为目标的应用，高并发的 web 应用比如网络游戏（例如 Zynga）

6. Neo4j

所用语言： Java

特点：基于关系的图形数据库

使用许可： GPL，其中一些特性使用 AGPL/商业许可

协议： HTTP/REST（或嵌入在 Java中）

可独立使用或嵌入到 Java应用程序

图形的节点和边都可以带有元数据

很好的自带web管理功能

使用多种算法支持路径搜索

使用键值和关系进行索引

为读操作进行优化

支持事务（用 Java api）

使用 Gremlin图形遍历语言

支持 Groovy脚本

支持在线备份，高级监控及高可靠性支持使用 AGPL/商业许可

最佳应用场景：适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别

例如：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱

7. Cassandra

所用语言： Java

特点：对大型表格和 Dynamo支持得最好

使用许可： Apache

协议： Custom, binary (节约型)

可调节的分发及复制(N, R, W)

支持以某个范围的键值通过列查询

类似大表格的功能：列，某个特性的列集合

写操作比读操作更快

基于 Apache分布式平台尽可能地 Map/reduce

我承认对 Cassandra有偏见，一部分是因为它本身的臃肿和复杂性，也因为 Java的问题（配置，出现异常，等等）

最佳应用场景：当使用写操作多过读操作（记录日志）如果每个系统组建都必须用 Java编写（没有人因为选用

Apache的软件被解雇）

例如：银行业，金融业（虽然对于金融交易不是必须的，但这些产业对数据库的要求会比它们更大）写比读更快，所以一个自然的特性就是实时数据分析

8. HBase

（配合 ghshephard使用）

所用语言： Java

特点：支持数十亿行X上百万列

使用许可： Apache

协议：HTTP/REST （支持 Thrift，见编注4）

在 BigTable之后建模

采用分布式架构 Map/reduce

对实时查询进行优化

高性能 Thrift网关

通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判

支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP

Cascading, hive, and pig source and sink modules

基于 Jruby（ JIRB）的shell

对配置改变和较小的升级都会重新回滚

不会出现单点故障

堪比MySQL的随机访问性能

最佳应用场景：适用于偏好BigTable:)并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。

例如： Facebook消息数据库（更多通用的用例即将出现）

编注4：Thrift

是一种接口定义语言，为多种其他语言提供定义和创建服务，由Facebook开发并开源。

当然，所有的系统都不只具有上面列出的这些特性。这里我仅仅根据自己的观点列出一些我认为的重要特性。与此同时，技术进步是飞速的，所以上述的内容肯定需要不断更新。我会尽我所能地更新这个列表。

NoSql数据库可以存储的最大的一行数据能多大

1、使用冗余，每个人的好友信息都在数据库中有存储，就是你说的记录一对一关系

2、数据缓存到内存，数据访问很快

3、状态信息修改异步，比如一个人登陆了，他的好友不是马上就知道，中间间隔几秒也没有关系

4、数据可能不放在关系数据库中，可能使用nosql数据库，比如mongodb,bigtable,cassandra等

什么是NoSQL，它有什么优缺点？

NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

NoSQL的优点/缺点

优点:

- 高可扩展性

- 分布式计算

- 低成本

- 架构的灵活性，半结构化数据

- 没有复杂的关系

缺点:

- 没有标准化

- 有限的查询功能（到目前为止）

- 最终一致是不直观的程序 （BY三人行慕课）

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本文来源：https://www.cdcxhl.com/article40/hdggho.html

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