1、MySQL
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MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,为甲骨文公司产品。支持多种存储引擎、集群、全文索引、支持多线程、充分利用CPU资源、支持多用户等其它许多非常专业的功能。
MySQL由于性能高、成本低、可靠性好已经成为最流行的开源数据库,并且被广泛应用在Web应用程序以及其它中小型项目上。从WordPress到Movable
Type都把MySQL作为默认的数据库。此外,自甲骨文收购MySQL以后,又将MySQL闭源的潜在风险,因此社区采用分支的方式避开这种风险,开发并运营着完全兼容MySQL的MariaDB数据库。
2、MongoDB
MongoDB是一款开源、面向文档并且也是当下人气最旺的Nosql数据库,它也是一款介于关系数据库和非关系数据库之间的产品。Mongo最大特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。还具有高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便等特点。
3、Hadoop
Hadoop是一个开源的、基于列存储模型的分布式数据库,它是Apache Hadoop项目的一部分,开发语言为Java。
Hadoop不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是Hadoop基于列的而不是基于行的模式。且具有高可靠性、高性能、可伸缩、并建立在关系模型基础上的分布式数据库。
4、Redis
Redis是一个开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库。开发者无需存储数字和字符串即可dump整个哈希值、列表、集合以及其它复杂的结果存储,此外,Redis还提供复制/同步和持久化等功能。
Redis是一个高性能的键值对数据库。Redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。
5、MariaDB
MariaDB数据库管理系统是MySQL的一个分支,完全兼容MySQL,包括API和命令行,使之能轻松成为MySQL的代替品。在存储引擎方面,使用XtraDB来代替MySQL的InnoDB。另外又添加了一些功能,以支持本地的非阻塞操作和进度报告。这意味着,所有使用MySQL的连接器、库和应用程序也将会在MariaDB下工作。
1),PostgreSQL是通用型数据库。
PG有着丰富的数据类型(数值、字符、时间、布尔、货币、枚举、网络地址、JSONB等等)和索引类型( B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN等 )。可以存储和计算大多数场景的业务数据,如 ERP、交易系统、财务系统涉及资金、客户等信息,数据不能丢失且业务逻辑复杂,选择 PostgreSQL 作为数据底层存储,一是可以帮助您在数据一致性前提下提供高可用性,二是可以用简单的编程实现复杂的业务逻辑 。适合各种OLTP和部分OLAP场景。
2),PostgreSQL数据库包含许多第三方插件。
如PostGIS等可以直接在数据库里进行地理位置相关的gis类存储和运算(LBS地理位置相关业务等O2O场景),其他的插件如Pg_stat_statements、uuid-ossp、pg_trgm、btree-gist插件、 pgcrypto加密等插件 。
3),中小型企业快速搭建 数据仓库和数据分析平台(TB级别)
PostgreSQL 提供丰富的数据类型和强大的计算能力,能够帮助您更简单搭建数据库仓库或大数据分析平台,为企业运营加分。
4),冷热分离
针对流水类的大表,PG可以使用分区表,线上保留热数据, 历史 数据存放在分区表里或者OSS等冷数据平台,冷热分离。
5),公有云支持度高如阿里云、腾讯云、华为云等公有云都有对应的RDS-PG产品,开箱即用,并提供技术支持。
OLTP:事务处理是PostgreSQL的本行
OLAP:ANSI SQL兼容,窗口函数,CTE,CUBE等高级分析功能,任意语言写UDF,citus分布式插件
流处理:PipelineDB扩展,Notify-Listen,物化视图,规则系统,灵活的存储过程与函数编写
时序数据:timescaledb时序数据库插件,分区表,BRIN索引
空间数据:PostGIS扩展(杀手锏),内建的几何类型支持,GiST索引。
搜索索引:全文搜索索引足以应对简单场景;丰富的索引类型,支持函数索引,条件索引
NoSQL:JSON,JSONB,XML,HStore原生支持,至NoSQL数据库的外部数据包装器
数据仓库:能平滑迁移至同属Pg生态的GreenPlum,DeepGreen,HAWK等,使用FDW进行ETL
NoSQL,指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的
SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
NoSQL(NoSQL
= Not Only SQL
),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数
据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素:
并发控制
并
发控制指的是当多个用户同时更新运行时,用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保
证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下,这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时,所得的结果和她单独操作时的结果是
一样的。在另一些情况下,这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。
封锁
就是事务T在对某个数据对象(例如表、记录等)操作之前,先向系统发出请求,对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制,在事务T释放它的锁之前,其它的事务不能更新此数据对象。
封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制,是实现并发控制的一个非常重要的技术。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制,维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统,使系统在有大量并发用户时得到最高的性能,并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。
ACID
指
数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久
性(Durability)。一个支持事务(Transaction)的数据库系统,必需要具有这四种特性,否则在事务过程(Transaction
processing)当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求。
None
一些系统不提供原子性。
镜像
数据库镜像是DBMS根据DBA的要求,自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上,每当主数据库更新时,DBMS会自动把更新后的数据复制过去,即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。
镜像分为同步和异步。
数据存储
指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。
磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里;
GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统;
Hadoop是Apache软件框架,免费许可下支持数据密集型分布式应用程序;
RAM随机存储器;
插件 可以添加外部插件;
Amazon S3通过Web服务接口提供存储;
BDB:BDB
全称是 “Berkeley DB”,它是MySQL具有事务能力的表类型,由Sleepycat
Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能,即事务控制能力。在任何RDBMS中,事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功
能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功,或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。
实现语言
实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面,那些更高层次的语言如Java,使自定义更容易。
实现语言有:C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的:
持久性
可用性
一致性
分区容忍性
证书类型
下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式:
GPL:通用公共许可证
BSD:伯克利软件分发
MPL:Mozilla公共许可证
EPL:Eclipse公共许可证
IDPL:最初的开发者的公共许可证
LGPL:较宽松通用公共许可证
存储类型
存储类型是NoSQL数据库最大的不同,是决定使用哪款数据库的一个首要指标。
关键字:支持get、put和删除操作
按列存储:相对于传统的按行存储,数据集成容易多了
面向文件系统:存储像是JSON或XML这样的结构化文件,很容易就能从面向对象软件中获取数据。
什么是NoSQL数据库?从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来,这些数据库不使用类似SQL的查询语言,通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在,但是直到现在一些大公司(例如Google和Facebook)开始使用它们时,这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时,NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”,来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构,并且可以如JSON之类的不同格式存储。
Web1.0的时代,数据访问量很有限,用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
随着Web2.0的时代的到来,用户访问量大幅度提升,同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及,所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase
HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表,可以用普通的计算机处理超过10亿行数据,还可处理有数百万列元素的数据表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库,其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中,Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整,而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。
主要应用:社会关系,公共交通网络,地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)