八种主流NoSQL数据库系统对比
数据库管理系统比较MySQLvsOraclevsSQLServer
数据库管理系统比较MySQLvsOraclevsSQLServer 数据库管理系统比较：MySQL vs Oracle vs SQL Server引言：数据库管理系统是现代信息技术领域中不可或缺的一环。
随着数据量的急剧增加和数据库应用的广泛应用，选择适合自己需求的数据库管理系统变得至关重要。
在本文中，我们将比较三种常见的数据库管理系统：MySQL、Oracle和SQL Server。
通过对比它们的性能、功能、可扩展性和使用成本，为读者提供一个更好地了解和选择的依据。
一、性能比较在数据库管理系统中，性能是一个至关重要的因素。
下面将对MySQL、Oracle和SQL Server的性能进行比较。
1.1 MySQL性能MySQL是一个轻量级的开源数据库管理系统，以其高性能而闻名。
它采用多线程处理机制和高效的索引算法，能够处理大规模的数据访问和高并发请求。
此外，MySQL还支持垂直和水平扩展，可根据实际需求进行灵活配置和调整。
因此，在对于大多数中小型应用来说，MySQL提供了相对较好的性能。
1.2 Oracle性能Oracle是一个功能强大且成熟的商业数据库管理系统。
它具有出色的性能，并且能够处理大规模的复杂数据模型。
Oracle采用了先进的事务处理机制和高效的查询优化算法，使其在处理高并发访问和复杂查询时具有出色的性能表现。
然而，Oracle的性能和功能也伴随着更高的硬件要求和许可成本。
1.3 SQL Server性能SQL Server是由微软公司开发的关系型数据库管理系统。
它在处理大规模数据时表现出色，并且支持高并发访问和复杂查询。
SQL Server 采用了先进的内存管理和缓存技术，以提高查询速度和响应时间。
此外，SQL Server还具有良好的稳定性和可靠性，适用于中小型企业的应用场景。
综合比较，MySQL适用于中小型应用，对性能要求较高且成本敏感的场景；Oracle适用于大规模企业级应用，对功能和可靠性要求较高的场景；SQL Server适用于中小型企业应用，对性能和稳定性要求较高的场景。
主流数据库系统的特点与比较
主流数据库系统的特点与比较随着信息化和数据化的进一步推进，数据库系统越来越成为企业信息管理的关键。
由于数据管理的要求和需求多种多样，各类数据库系统不断涌现，主流数据库系统也在不断演进和创新。
本文将就主流数据库系统的特点进行比较和分析，旨在帮助读者更好地了解和选择适合自身需求的数据库系统。
一、关系型数据库系统关系型数据库系统是目前企业中最为普遍的数据库系统，其特点在于采用表格和关系进行数据存储管理。
表格存储数据的方式使得数据可以快速查询和处理，同时避免了数据冗余和重复。
关系型数据库系统还一般具有以下特点：1. 高度结构化：数据库系统需要经过建模和设计才能创建出适合企业需要的数据库。
2. 类似SQL的命令语言：SQL语言已成为数据库系统最为普遍的数据查询和管理语言。
3. 事务处理和ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)支持：事务处理可以确保数据的完整性和一致性，而ACID支持可以保证数据的可靠性和安全性。
4. 数据完整性检查：关系型数据库系统可以通过约束和索引等手段对数据进行完整性检查，从而避免数据出现错误和重复。
主流的关系型数据库系统包括Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server等，不同的数据库系统在处理效率、性能、安全性等方面都有自己的特点和优劣。
二、非关系型数据库系统除了关系型数据库系统，近年来出现了一种新型的数据库系统：非关系型数据库系统(Nosql)。
与关系型数据库不同，Nosql支持非结构化数据的存储和查询，在大数据量环境和高并发环境下有更好的性能表现。
Nosql数据库有以下特点:1. 非结构化数据支持：Nosql数据库支持非结构化或半结构化的数据存储和查询，可以灵活地应对不同的数据存储需求。
2. 分布式处理：Nosql数据库采用分布式架构，可以很好地处理大规模数据和高并发量的数据操作。
3. 可扩展性：Nosql数据库具有良好的可扩展性，可以根据需求高效地进行横向和纵向的自动扩展。
五种主流数据库体系结构
五种主流数据库体系结构
数据库体系结构是指数据库系统中各个组成部分的结构和相互
关系。
主流的数据库体系结构包括层次式、网络式、关系式、面向
对象式和NoSQL数据库。
首先，层次式数据库体系结构是最早期的数据库结构之一，它
使用树形结构来组织数据，其中每个子节点都只有一个父节点。
这
种结构的优点是检索速度快，但缺点是不够灵活，难以适应复杂的
数据关系。
其次，网络式数据库体系结构是在层次式结构的基础上发展而来，它允许一个子节点有多个父节点，这样可以更好地表示实际世
界中的复杂关系。
但是，网络式数据库的复杂性和可维护性较差。
第三种是关系式数据库体系结构，它使用表格来组织数据，表
格之间通过外键建立关联。
这种结构的优点是数据之间的关系清晰，易于理解和维护，而且支持丰富的查询操作。
目前，关系式数据库
是应用最广泛的数据库模型之一。
第四种是面向对象式数据库体系结构，它将数据组织为对象，
每个对象包含数据和对数据的操作。
这种结构适合于面向对象的编程语言，能够更好地表示现实世界中的复杂结构和关系。
最后，NoSQL数据库体系结构是近年来兴起的一种新型数据库模型，它放弃了传统数据库的表格和SQL查询，而是采用键值对、文档、列族等非关系型的数据存储方式。
NoSQL数据库适用于大数据和分布式存储场景，能够提供高性能和可伸缩性。
综上所述，这五种主流数据库体系结构各有优缺点，应根据具体的应用场景和需求来选择合适的数据库体系结构。
NoSQL数据库类型简介
NoSQL数据库类型简介近些年来，NoSQL数据库的发展势头很快。
据统计，目前已经产生了50 到150 个NoSQL 数据库系统。
但是，归结起来，可以将典型的NoSQL 划分为4 种类型，分别是键值数据库、列式数据库、文档数据库和图形数据库，如图1 所示。
图1 4 种类型的NoSQL 数据库图2 键值数据库举例1. 键值数据库键值数据库起源于Amazon 开发的Dynamo 系统，可以把它理解为一个分布式的Hashmap，支持SET/GET 元操作。
它使用一个哈希表，表中的Key（键）用来定位Value（值），即存储和检索具体的Value。
数据库不能对Value 进行索引和查询，只能通过Key 进行查询。
Value 可以用来存储任意类型的数据，包括整型、字符型、数组、对象等。
如图2 所示。
键值存储的值也可以是比较复杂的结构，如一个新的键值对封装成的一个对象。
一个完整的分布式键值数据库会将Key 按策略尽量均匀地散列在不同的结点上，其中，一致性哈希函数是比较优雅的散列策略，它可以保证当某个结点挂掉时，只有该结点的数据需要重新散列。
在存在大量写操作的情况下，键值数据库可以比关系数据库有明显的性能优势，这是因为关系型数据库需要建立索引来加速查询，当存在大量写操作时，索引会发生频繁更新，从而会产生高昂的索引维护代价。
键值数据库具有良好的伸缩性，理论上讲可以实现数据量的无限扩容。
键值数据库可以进一步划分为内存键值数据库和持久化键值数据库。
内存键值数据库把数据保存在内存中，如Memcached 和Redis。
持久化键值数据库把数据保存在磁盘中，如BerkeleyDB、Voldmort 和Riak。
键值数据库也有自身的局限性，主要是条件查询。
如果只对部分值进行查询或更新，效率会比较低下。
在使用键值数据库时，应该尽量避免多表关联查询。
此外，键值数据库在发生故障时不支持回滚操作，所以无法支持事务。
大多数键值数据库通常不会关心存入的Value 到底是什么，在它看来，那只是一堆字节而已，所以开发者也无法通过Value 的某些属性来获取整个Value。
NoSQL数据库
NoSQL数据库1. 简介- NoSQL数据库是与传统关系型数据库不同的一种数据库管理系统。
NoSQL代表“非关系型数据库”，它设计用于大规模数据存储和处理。
- NoSQL的特点是高可扩展性、高性能和灵活的数据模型。
- NoSQL数据库通常将数据存储为键值对、文档、列族或图形等形式，与传统的表格模型不同。
2. NoSQL数据库类型- 键值存储数据库：以键值对的方式存储数据，适用于读写操作频繁、需要成本低的应用程序。
- 文档数据库：将数据组织为文档，通常使用JSON或类似的格式进行存储。
- 列存储数据库：将数据存储在列族中，适用于需要处理非结构化和半结构化数据的应用程序。
- 图形数据库：以图的形式存储数据，并使用图的算法进行查询和分析。
3. NoSQL数据库的优势- 高可扩展性：NoSQL数据库可以轻松处理大规模数据，通过水平扩展来满足增长的需求。
- 高性能：NoSQL数据库常常使用内存存储，使其具有更快的读写速度。
- 灵活的数据模型：NoSQL数据库允许快速更改数据模型，适应不同的应用需求。
4. NoSQL数据库的应用场景- 大数据分析：NoSQL数据库的高扩展性和性能使其成为大规模数据分析的理想选择。
- 社交媒体应用程序：NoSQL数据库适用于存储和处理社交媒体应用程序的大量用户数据。
- 物联网设备：NoSQL数据库可以处理物联网设备生成的海量数据。
- 实时应用程序：NoSQL数据库可以提供快速的实时数据查询和处理。
5. NoSQL数据库的挑战与解决方案- 数据一致性：NoSQL数据库通常采用最终一致性的数据模型，这可能会在某些应用场景下引发问题。
解决方案包括使用强一致性模型或设计应用程序以适应最终一致性。
- 查询能力限制：某些NoSQL数据库对查询的支持有限，特别是在复杂查询和聚合操作方面。
解决方案包括使用专门的数据分析工具或将数据导入更适合复杂查询的数据库。
结论NoSQL数据库提供了一种灵活、可扩展和高性能的数据存储和处理解决方案。
数据库选型：MySQL、Oracle和MongoDB
数据库选型：MySQL、Oracle和MongoDB随着互联网及大数据时代的到来，数据的规模和复杂度不断增大，如何实现高效、稳定、安全的数据存储和处理成为了企业数据管理中的重要问题。
在数据库中，MySQL、Oracle和MongoDB等数据库成为了各个领域最为常用的数据库系统。
本文将分别从MySQL、Oracle和MongoDB三个方面来探讨它们的优缺点以及适用场景，以期为企业数据库选型提供一些参考意见。
MySQL：开源数据库MySQL是一种开源数据库，根据MySQL官方网站统计，全球用户数量已超过1亿。
MySQL是一款基于SQL语言的关系型数据库管理系统，适用于大型企业、中小企业以及各种互联网应用程序等领域。
MySQL作为一种开源产品，具有以下优点:1.免费、开源。
MySQL以GPL（通用公共许可证）的方式发布，用户可以根据自己的需求，自由地获取、拷贝、修改和分发MySQL源代码，这使得用户可以在没有额外软件费用的情况下使用MySQL，为企业降低了成本。
2.易于学习，支持SQL语言。
MySQL采用标准化的SQL语言，操作简单、易学易用，使得用户快速掌握MySQL的使用技巧。
3.安全、可靠、稳定。
MySQL的安全性得到了广泛的认可，在短短几年内，已成为众多项目和应用程序的首选数据库系统，实时性高、支持高并发、可靠性高，受到了各种规模的企业用户及互联网应用、网站的广泛使用。
4.支持多个平台。
开源免费的MySQL支持多个平台，包括Linux、Unix、Windows等主流操作系统，兼容性强，易于部署。
但是，MySQL也存在一些缺点:1.对于高负载、高并发的应用，MySQL的性能和稳定性没有Oracle好，需要进行优化。
2. MySQL在处理大数据时，容易因为表锁定、索引失效等问题而卡住，导致系统的响应能力降低。
3. MySQL不支持XML和JSON数据类型，不适用于需要处理复杂数据结构的应用。
适用场景：MySQL适用于中小企业及互联网应用领域，如网站、博客、论坛等。
NOSQL数据库的四大类型
NOSQL数据库的四⼤类型
1 键值数据库
相关产品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
应⽤：内容缓存
优点：扩展性好、灵活性好、⼤量写操作时性能⾼
缺点：⽆法存储结构化信息、条件查询效率较低
使⽤者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）
2 列族数据库
相关产品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
应⽤：分布式数据存储与管理
优点：查找速度快、可扩展性强、容易进⾏分布式扩展、复杂性低
使⽤者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）3 ⽂档数据库
相关产品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
应⽤：存储、索引并管理⾯向⽂档的数据或者类似的半结构化数据
优点：性能好、灵活性⾼、复杂性低、数据结构灵活
缺点：缺乏统⼀的查询语⾔
使⽤者：百度云数据库（MongoDB）、SAP（MongoDB）
4 图形数据库
相关产品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
应⽤：⼤量复杂、互连接、低结构化的图结构场合，如社交⽹络、推荐系统等
优点：灵活性⾼、⽀持复杂的图形算法、可⽤于构建复杂的关系图谱
缺点：复杂性⾼、只能⽀持⼀定的数据规模。
(word完整版)Oracle-SQLServer-MySQL-MongoDB数据库比较
主流数据库比较目录前言 (3)1. 数据库安装对硬件的要求 (3)1。
1. Oracle (3)1.2. SQL Server (4)1。
3. MySQL (5)2. 数据类型对比 (6)2。
1。
Oracle数据类型 (6)2.2。
SQL Server 数据类型 (7)2。
3。
MySQL 数据类型 (11)3. 三大关系型数据库比较 (14)4。
应用场景 (18)4。
1. Oracle的一般应用 (18)4。
2. MySQL的应用场景 (18)4.3. SQL Server的应用 (19)5. MongoDB-非关系型数据库 (19)5。
1。
MongoDB的应用场景 (19)5.2. MongoDB与MySQL性能比较 (19)5.2。
1. 测试目的 (19)5。
2.2。
测试环境 (19)5。
2.3. 测试结果1：插入速率 (20)5。
2.4. 测试结果2:插入稳定性 (21)5。
2。
5. 测试结果3：读取性能测试 (23)5.2.6。
测试结论 (24)5。
3. MongoDB的优势和缺陷 (25)5。
3。
1。
MongoDB的优势 (25)5。
3。
2. MongoDB的缺陷 (25)前言数据库流行度排行榜来自于美国数据库知识网站DB-engines，在本月（2014—10)的榜单中，前三甲依然是Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server.前十名中文档型数据库MongoDB和列式数据库Cassandra作为仅有的两个NoSQl数据库分别位列第五和第十名。
下面就对排名前三甲的关系型数据库（Oracle、MySQL、SqlServer）进行一下对比、以及最受欢迎的非关系型MongoDB.1. 数据库安装对硬件的要求1.1. Oracle以Oracle 11g为例，系统是Windows：硬件要求配置组件最低配置——-—-——--—-—---—-———--————-—-—------—---—-———-----—————-—--— Physical memory （RAM) 1 GB minimumVirtual memory Double the amount of RAMDisk space Total: 4。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。
这只是时间问题：被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。
虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。
这只是时间问题：被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。
但是NoSQL数据库之间的不同，远超过两SQL数据库之间的差别。
这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的NoSQL数据库。
针对这种情况，这里对 Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、Riak、Membase、Neo4j和HBase进行了比较：(编注1：NoSQL：是一项全新的数据库革命性运动，NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。
现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性，而NoSQL致力于改变这一现状。
目前Google的BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。
参见NoSQL词条。
)1. CouchDB* 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J avascript* 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J ava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。