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HBase vs. MongoDB vs. MySQL vs. Oracle vs. Redis&＃xff0c;三大主流开源 NoSQL 数据库的 PK 两大主流传统 SQL 数据库| 类别 | HBase | MongoDB | MySQL | Oracle | Redis |
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| 描述 | 基于 Apache Hadoop 并提供 BigTable 能力的列存储 | 最受欢迎的文档存储数据库之一 | 广泛使用的开源 RDBMS | 广泛使用的 RDBMS | 内存中的数据结构存储&＃xff0c;被用作数据库&＃xff0c;缓存以及消息中间件 |
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| 普及度等级(参考下文的趋势图) | 15 级(59.03 分) | 4 级(300.57 分) | 2 级(1277.75 分) | 1 级(1463.37 分) | 10 级(100.65 分) |
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| 数据库模型 | 列存储 | 文档存储 | 关系数据库系统 | 关系数据库系统 | 键-值存储 |
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| 官网 | hbase.apache.org | www.mongodb.org | www.mysql.com | www.oracle.com/-us/-products/-database | redis.io |
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| 技术文档 | hbase.apache.org | docs.mongodb.org/-manual | dev.mysql.com/-doc | www.oracle.com/-technetwork/-indexes/-documentation/-index.html | redis.io/-documentation |
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| 开发者 | Apache 软件基金会 | MongoDB 公司 | Oracle | Oracle | Salvatore Sanfilippo(Redis 之父) |
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| 首次发行 | 2008 | 2009 | 1995 | 1980 | 2009 |
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| 当前版本 | 1.1.0.1&＃xff0c;2015 年 5 月 | 3.0.5&＃xff0c;2015 年 7 月 | 5.6.26&＃xff0c;2015 年 7 月 | 12 Release 1 (12.1.0.2)&＃xff0c;2014 年 7 月 | 3.0.3&＃xff0c;2015 年 6 月 |
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| 许可 | 开源 | 开源 | 开源 | 商业 | 开源 |
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| 是否数据库即服务(DBaaS) | 否 | 否 | 否 | 否 | 否 |
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| 实现语言 | Java | C&＃43;&＃43; | C 和 C&＃43;&＃43; | C 和 C&＃43;&＃43; | C |
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| 服务器操作系统 | Linux
Unix
Windows | Linux
OS X
Solaris
Windows | FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows | AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS | BSD
Linux
OS X
Windows |
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| 是否结构化数据 | 自由 | 自由 | 是 | 是 | 自由 |
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| 是否预定义数据类型 | 否 | 是 | 是 | 是 | 部分 |
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| 是否支持 XML | 否 | | 是 | 是 | 否 |
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| 是否支持二级索引 | 否 | 是 | 是 | 是 | 否 |
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| 是否支持 SQL | 否 | 否 | 是 | 是 | 否 |
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| API 以及其他访问方式 | Java API
RESTful HTTP API
Thrift | 使用 JSON 的专用协议 | ADO.NET
JDBC
ODBC | ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
JDBC
ODBC | 专用协议 |
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| 支持的编程语言 | C
C#
C&＃43;&＃43;
Groovy
Java
PHP
Python
Scala | Actionscript
C
C#
C&＃43;&＃43;
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
Javascript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk | Ada
C
C#
C&＃43;&＃43;
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl | C
C#
C&＃43;&＃43;
Clojure
Cobol
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
Javascript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic | C
C#
C&＃43;&＃43;
Clojure
Crystal
D
Dart
Elixir
Erlang
Fancy
Go
Haskell
Haxe
Java
Javascript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Prolog
Pure Data
Python
R
Rebol
Ruby
Rust
Scala
Scheme
Smalltalk
Tcl |
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| 是否支持服务端脚本 | 是 | Javascript | 是 | PL/SQL | Lua |
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| 是否支持触发器 | 是 | 否 | 是 | 是 | 否 |
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| 切分方式 | 分片 | 分片 | 水平切分&＃xff0c;使用 MySQL Cluster 或者 MySQL Cluster 进行分片 | 水平切分 | 分片 |
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| 主从复制方式 | 多种主从复制机制 | 主-从复制 | 主-主复制
主-从复制 | 主-主复制
主-从复制 | 主-从复制 |
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| 是否支持 MapReduce | 是 | 是 | 否 | 否 | 否 |
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| 分布式场景下数据一致性方法 | 立即一致 | 最终一致
立即一致 | | 立即一致 | 最终一致 |
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| 是否支持外键 | 否 | 否 | 是 | 是 | 否 |
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| 是否支持事务 | 否 | 否 | ACID | ACID | 乐观锁机制&＃xff0c;原子性执行的命令块和脚本 |
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| 是否支持并发 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
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| 是否支持持久化存储 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
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| 是否支持内存存储 | 否 | | 是 | 是 | 是 |
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| 访问控制 | 访问控制列表(ACL) | 基于用户和角色的访问权限 | 细粒度的用户访问权限 | 根据 SQL 标准细粒度的访问权限 | 简单的基于密码的访问控制 |
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附录一&＃xff1a;普及度等级趋势图
附录二&＃xff1a;两张图告诉你如何在 SQL、NewSQL、NoSQL 之间进行取舍
图一&＃xff1a;Do I Need SQL or Hadoop?
图二&＃xff1a;SQL vs. NewSQL vs. NoSQL
附录三&＃xff1a;Redis 之父 Salvatore Sanfilippo 访谈节选
- Redis 是一个开源的、高级键值数据库和数据结构服务程序&＃xff0c;其中键可以保存字符串、散列、列表、集合和有序集合。
- Redis 的内核是用标准 ANSI C 写成的&＃xff0c;基于一种事件模型。
- 非阻塞复制是 Redis 的设计目标。
- Redis 中的复制是异步的。
- 目前已经为许多语言&＃xff08;包括大部分常用语言&＃xff09;提供了 Redis 库。
- C client 是唯一官方支持的包装。
- Redis Pub/Sub 对实时应用非常适合。
- Redis 用户有的将它用作数据库&＃xff0c;有的用作消息总线&＃xff0c;也有的用来做 cache。
附录四&＃xff1a;NoSQL 数据库的类型一览表
NoSQL 数据库的类型一览表| 数据库类型 | 描述 | 主流产品 | 有谁在用 | 适用场景 | 不适用场景 |
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| 键值&＃xff08;Key-Value&＃xff09;数据库 | 键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过 key 来添加、查询或者删除数据&＃xff0c;鉴于使用主键访问&＃xff0c;所以会获得不错的性能及扩展性。 | Riak、Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort | GitHub &＃xff08;Riak&＃xff09;、BestBuy &＃xff08;Riak&＃xff09;、Twitter &＃xff08;Redis和Memcached&＃xff09;、StackOverFlow &＃xff08;Redis&＃xff09;、 Instagram &＃xff08;Redis&＃xff09;、Youtube &＃xff08;Memcached&＃xff09;、Wikipedia&＃xff08;Memcached&＃xff09; | 储存用户信息&＃xff0c;比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和 ID&＃xff08;键&＃xff09;挂钩&＃xff0c;这种情景下键值数据库是个很好的选择。 | 1. 取代通过键查询&＃xff0c;而是通过值来查询。Key-Value 数据库中根本没有通过值查询的途径。
2. 需要储存数据之间的关系。在 Key-Value 数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。
3. 事务的支持。在 Key-Value 数据库中故障产生时不可以进行回滚。 |
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| 面向文档&＃xff08;Document-Oriented&＃xff09;数据库 | 面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元&＃xff0c;是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值&＃xff0c;值既可以是简单的数据类型&＃xff0c;如字符串、数字和日期等&＃xff1b;也可以是复杂的类型&＃xff0c;如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档&＃xff0c;同一个表中存储的文档属性可以是不同的&＃xff0c;数据可以使用 XML、JSON 或者 JSONB 等多种形式存储。 | MongoDB、CouchDB、RavenDB | SAP &＃xff08;MongoDB&＃xff09;、Codecademy &＃xff08;MongoDB&＃xff09;、Foursquare &＃xff08;MongoDB&＃xff09;、NBC News &＃xff08;RavenDB&＃xff09; | 1. 日志。企业环境下&＃xff0c;每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented 数据库并没有固定的模式&＃xff0c;所以我们可以使用它储存不同的信息。
2. 分析。鉴于它的弱模式结构&＃xff0c;不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。 | 在不同的文档上添加事务。Document-Oriented 数据库并不支持文档间的事务&＃xff0c;如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。 |
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| 列存储&＃xff08;Wide Column Store/Column-Family&＃xff09;数据库 | 列存储数据库将数据储存在列族&＃xff08;column family&＃xff09;中&＃xff0c;一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子&＃xff0c;如果我们有一个 Person 类&＃xff0c;我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下&＃xff0c;姓名和年龄就会被放入一个列族中&＃xff0c;而薪资则在另一个列族中。 | Cassandra、HBase | Ebay &＃xff08;Cassandra&＃xff09;、Instagram &＃xff08;Cassandra&＃xff09;、NASA &＃xff08;Cassandra&＃xff09;、Twitter &＃xff08;Cassandra and HBase&＃xff09;、Facebook &＃xff08;HBase&＃xff09;、Yahoo!&＃xff08;HBase&＃xff09; | 1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中&＃xff0c;每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。
2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子&＃xff0c;标签可以储存在一个&＃xff0c;类别可以在一个&＃xff0c;而文章则在另一个。 | 1. 如果我们需要 ACID 事务。Vassandra 就不支持事务。
2. 原型设计。如果我们分析Cassandra 的数据结构&＃xff0c;我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初&＃xff0c;我们根本不可能去预测它的查询方式&＃xff0c;而一旦查询方式改变&＃xff0c;我们就必须重新设计列族。 |
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| 图&＃xff08;Graph-Oriented&＃xff09;数据库 | 图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点&＃xff0c;而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体&＃xff0c;Steve Jobs、Apple 和 Next&＃xff0c;则会有两个“Founded by”的边将 Apple 和 Next 连接到 Steve Jobs。 | Neo4J、Infinite Graph、OrientDB | Adobe &＃xff08;Neo4J&＃xff09;、Cisco &＃xff08;Neo4J&＃xff09;、T-Mobile &＃xff08;Neo4J&＃xff09; | 1. 在一些关系性强的数据中
2. 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现&＃xff0c;那么将会非常有益于推荐的制定 | 不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小&＃xff0c;因为很少有操作涉及到整个图。 |
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参考资料
- HBase vs. MongoDB vs. MySQL vs. Oracle vs. Redis Popularity
- 一网打尽当下NoSQL类型、适用场景及使用公司
- Redis之父Salvatore Sanfilippo访谈
- 一张图告诉你是需要 SQL 还是 Hadoop
给我老师的人工智能教程打call&＃xff01;http://blog.csdn.net/jiangjunshow
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