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C小加

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8種Nosql數據庫系統對比(轉)

Posted on 2012-12-01 17:12 C小加 閱讀(2032) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: NoSQL

導讀:Kristóf Kovács 是一位軟件架構師和咨詢顧問,他最近發布了一片對比各種類型nosql數據庫文章。文章由敏捷翻譯 – 唐尤華編譯。如需轉載,請參見文后聲明。

雖然SQL數據庫是非常有用的工具,但經歷了15年的一支獨秀之后壟斷即將被打破。這只是時間問題:被迫使用關系數據庫,但最終發現不能適應需求的情況不勝枚舉。

但是NoSQL數據庫之間的不同,遠超過兩 SQL數據庫之間的差別。這意味著軟件架構師更應該在項目開始時就選擇好一個適合的 NoSQL數據庫。針對這種情況,這里對 CassandraMongodbCouchDBRedis、 Riak、 MembaseNeo4jHBase進行了比較:

(編注1:NoSQL:是一項全新的數據庫革命性運動,NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲。現今的計算機體系結構在數據存儲方面要求具 備龐大的水平擴 展性,而NoSQL致力于改變這一現狀。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型數據庫。 參見NoSQL詞條。)

 

1. CouchDB

  • 所用語言: Erlang
  • 特點:DB一致性,易于使用
  • 使用許可: Apache
  • 協議: HTTP/REST
  • 雙向數據復制,
  • 持續進行或臨時處理,
  • 處理時帶沖突檢查,
  • 因此,采用的是master-master復制(見編注2)
  • MVCC – 寫操作不阻塞讀操作
  • 可保存文件之前的版本
  • Crash-only(可靠的)設計
  • 需要不時地進行數據壓縮
  • 視圖:嵌入式 映射/減少
  • 格式化視圖:列表顯示
  • 支持進行服務器端文檔驗證
  • 支持認證
  • 根據變化實時更新
  • 支持附件處理
  • 因此, CouchApps(獨立的 js應用程序)
  • 需要 jQuery程序庫

 

最佳應用場景:適用于數據變化較少,執行預定義查詢,進行數據統計的應用程序。適用于需要提供數據版本支持的應用程序。

例如: CRM、CMS系統。 master-master復制對于多站點部署是非常有用的。

(編注2:master-master復制:是一種數據庫同步方法,允許數據在一組計算機之間共享數據,并且可以通過小組中任意成員在組內進行數據更新。)

 

2. Redis

  • 所用語言:C/C++
  • 特點:運行異常快
  • 使用許可: BSD
  • 協議:類 Telnet
  • 有硬盤存儲支持的內存數據庫,
  • 但自2.0版本以后可以將數據交換到硬盤(注意, 2.4以后版本不支持該特性!)
  • Master-slave復制(見編注3)
  • 雖然采用簡單數據或以鍵值索引的哈希表,但也支持復雜操作,例如 ZREVRANGEBYSCORE。
  • INCR & co (適合計算極限值或統計數據)
  • 支持 sets(同時也支持 union/diff/inter)
  • 支持列表(同時也支持隊列;阻塞式 pop操作)
  • 支持哈希表(帶有多個域的對象)
  • 支持排序 sets(高得分表,適用于范圍查詢)
  • Redis支持事務
  • 支持將數據設置成過期數據(類似快速緩沖區設計)
  • Pub/Sub允許用戶實現消息機制

 

最佳應用場景:適用于數據變化快且數據庫大小可遇見(適合內存容量)的應用程序。

例如:股票價格、數據分析、實時數據搜集、實時通訊。

(編注3:Master-slave復制:如果同一時刻只有一臺服務器處理所有的復制請求,這被稱為 Master-slave復制,通常應用在需要提供高可用性的服務器集群。)

 

3. MongoDB

  • 所用語言:C++
  • 特點:保留了SQL一些友好的特性(查詢,索引)。
  • 使用許可: AGPL(發起者: Apache)
  • 協議: Custom, binary( BSON)
  • Master/slave復制(支持自動錯誤恢復,使用 sets 復制)
  • 內建分片機制
  • 支持 javascript表達式查詢
  • 可在服務器端執行任意的 javascript函數
  • update-in-place支持比CouchDB更好
  • 在數據存儲時采用內存到文件映射
  • 對性能的關注超過對功能的要求
  • 建議最好打開日志功能(參數 –journal)
  • 在32位操作系統上,數據庫大小限制在約2.5Gb
  • 空數據庫大約占 192Mb
  • 采用 GridFS存儲大數據或元數據(不是真正的文件系統)

 

最佳應用場景:適用于需要動態查詢支持;需要使用索引而不是 map/reduce功能;需要對大數據庫有性能要求;需要使用 CouchDB但因為數據改變太頻繁而占滿內存的應用程序。

例如:你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL,但因為它們本身自帶的預定義欄讓你望而卻步。

 

4. Riak

  • 所用語言:Erlang和C,以及一些Javascript
  • 特點:具備容錯能力
  • 使用許可: Apache
  • 協議: HTTP/REST或者 custom binary
  • 可調節的分發及復制(N, R, W)
  • 用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后進行驗證和安全支持。
  • 使用JavaScript或Erlang進行 Map/reduce
  • 連接及連接遍歷:可作為圖形數據庫使用
  • 索引:輸入元數據進行搜索(1.0版本即將支持)
  • 大數據對象支持( Luwak)
  • 提供“開源”和“企業”兩個版本
  • 全文本搜索,索引,通過 Riak搜索服務器查詢( beta版)
  • 支持Masterless多站點復制及商業許可的 SNMP監控

 

最佳應用場景:適用于想使用類似 Cassandra(類似Dynamo)數據庫但無法處理 bloat及復雜性的情況。適用于你打算做多站點復制,但又需要對單個站點的擴展性,可用性及出錯處理有要求的情況。

例如:銷售數據搜集,工廠控制系統;對宕機時間有嚴格要求;可以作為易于更新的 web服務器使用。

5. Membase

  • 所用語言: Erlang和C
  • 特點:兼容 Memcache,但同時兼具持久化和支持集群
  • 使用許可: Apache 2.0
  • 協議:分布式緩存及擴展
  • 非常快速(200k+/秒),通過鍵值索引數據
  • 可持久化存儲到硬盤
  • 所有節點都是唯一的( master-master復制)
  • 在內存中同樣支持類似分布式緩存的緩存單元
  • 寫數據時通過去除重復數據來減少 IO
  • 提供非常好的集群管理 web界面
  • 更新軟件時軟無需停止數據庫服務
  • 支持連接池和多路復用的連接代理

 

最佳應用場景:適用于需要低延遲數據訪問,高并發支持以及高可用性的應用程序

例如:低延遲數據訪問比如以廣告為目標的應用,高并發的 web 應用比如網絡游戲(例如 Zynga)

 

6. Neo4j

  • 所用語言: Java
  • 特點:基于關系的圖形數據庫
  • 使用許可: GPL,其中一些特性使用 AGPL/商業許可
  • 協議: HTTP/REST(或嵌入在 Java中)
  • 可獨立使用或嵌入到 Java應用程序
  • 圖形的節點和邊都可以帶有元數據
  • 很好的自帶web管理功能
  • 使用多種算法支持路徑搜索
  • 使用鍵值和關系進行索引
  • 為讀操作進行優化
  • 支持事務(用 Java api)
  • 使用 Gremlin圖形遍歷語言
  • 支持 Groovy腳本
  • 支持在線備份,高級監控及高可靠性支持使用 AGPL/商業許可

 

最佳應用場景:適用于圖形一類數據。這是 Neo4j與其他nosql數據庫的最顯著區別

例如:社會關系,公共交通網絡,地圖及網絡拓譜

 

7. Cassandra

  • 所用語言: Java
  • 特點:對大型表格和 Dynamo支持得最好
  • 使用許可: Apache
  • 協議: Custom, binary (節約型)
  • 可調節的分發及復制(N, R, W)
  • 支持以某個范圍的鍵值通過列查詢
  • 類似大表格的功能:列,某個特性的列集合
  • 寫操作比讀操作更快
  • 基于 Apache分布式平臺盡可能地 Map/reduce
  • 我承認對 Cassandra有偏見,一部分是因為它本身的臃腫和復雜性,也因為 Java的問題(配置,出現異常,等等)

 

最佳應用場景:當使用寫操作多過讀操作(記錄日志)如果每個系統組建都必須用 Java編寫(沒有人因為選用 Apache的軟件被解雇)

例如:銀行業,金融業(雖然對于金融交易不是必須的,但這些產業對數據庫的要求會比它們更大)寫比讀更快,所以一個自然的特性就是實時數據分析

 

8. HBase

(配合 ghshephard使用)

  • 所用語言: Java
  • 特點:支持數十億行X上百萬列
  • 使用許可: Apache
  • 協議:HTTP/REST (支持 Thrift,見編注4)
  • 在 BigTable之后建模
  • 采用分布式架構 Map/reduce
  • 對實時查詢進行優化
  • 高性能 Thrift網關
  • 通過在server端掃描及過濾實現對查詢操作預判
  • 支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
  • Cascading, hive, and pig source and sink modules
  • 基于 Jruby( JIRB)的shell
  • 對配置改變和較小的升級都會重新回滾
  • 不會出現單點故障
  • 堪比MySQL的隨機訪問性能

 

最佳應用場景:適用于偏好BigTable:)并且需要對大數據進行隨機、實時訪問的場合。

例如: Facebook消息數據庫(更多通用的用例即將出現)

編注4:Thrift 是一種接口定義語言,為多種其他語言提供定義和創建服務,由Facebook開發并開源

當然,所有的系統都不只具有上面列出的這些特性。這里我僅僅根據自己的觀點列出一些我認為的重要特性。與此同時,技術進步是飛速的,所以上述的內容肯定需要不斷更新。我會盡我所能地更新這個列表。

 

原文:Kristóf Kovács   編譯:敏捷翻譯 – 唐尤華

如需轉載,但請注明原文/譯文出處、譯文超鏈接和譯者等信息,否則視為侵權,謝謝合作!

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