非关系型数据库有什么？为什么需要图数据库？
非关系型数据库概念
非关系型数据库（NoSQL）是一种不同于传统关系型数据库的数据库类型。
与传统关系型数据库（如MySQL、Oracle等）不同，NoSQL数据库通常采用非结构化数据存储方式，以便于处理大规模的数据集合和快速的读写操作。
NoSQL数据库主要有以下几种类型：1. 键值对数据库（Key-Value Store）：将数据存储为键值对对的形式，常用的键值对数据库包括Redis和Memcached等。
2. 列式数据库（Column-Family Store）：将数据存储为列族的形式，每个列族包含多个列，常用的列式数据库包括HBase和Cassandra等。
3. 文档型数据库（Document-Oriented Store）：将数据存储为文档的形式，文档可以包含不同的数据类型和结构，常用的文档型数据库包括MongoDB和Couchbase等。
4. 图数据库（Graph Database）：将数据存储为图的形式，每个节点表示一个实体，每个边表示实体之间的关系，常用的图数据库包括Neo4j和OrientDB等。
相对于关系型数据库，NoSQL数据库具有以下优势：1. 高可扩展性：NoSQL数据库可以轻松地进行水平扩展，以适应数据量的增长。
2. 高性能：NoSQL数据库通常采用内存数据库或者磁盘数据库的方式，可以提供更快的读写速度。
3. 灵活的数据模型：NoSQL数据库通常不需要严格的表结构，可以适应不同的数据模型和数据结构。
4. 高可用性：NoSQL数据库通常具有良好的分布式架构，可以提供高可用性和容错性。
但是，NoSQL数据库也存在一些缺点，例如：1. 缺乏标准化：NoSQL数据库的种类繁多，缺乏统一的标准和规范。
2. 缺乏事务支持：NoSQL数据库通常不支持事务处理，对于对数据一致性要求较高的应用场景可能不太适合。
3. 学习成本较高：NoSQL数据库通常采用不同于传统关系型数据库的数据模型和查询语言，需要花费一定的时间和精力进行学习和理解。
非关系型数据库的特点和应用场景
非关系型数据库的特点和应用场景随着互联网和信息化进程的不断发展，数据量越来越庞大，传统的数据库管理方式已经无法满足现代应用的需求。
在这个背景下，非关系型数据库应运而生。
本篇文章将从非关系型数据库的特点和应用场景两个方面来探讨其在现代数据管理中的重要性和价值。
一、非关系型数据库的特点1. 大数据的处理能力非关系型数据库最大的特点就是其杰出的大数据处理能力。
相对于传统的关系型数据库而言，非关系型数据库不需要对数据进行预先定义，可以动态地处理非结构化的数据。
它们可以快速地读取和写入大量数据，并且具有高度可扩展性，可以随着数据量的增加而扩展。
2. 非结构化数据的存储非结构化数据是指没有明确的数据模式和结构的数据，如音频、视频、图像、日志、文档等。
传统的关系型数据库无法对这些非结构化数据进行有效地存储和管理。
相反，非关系型数据库可以非常方便地处理这些非结构化的数据。
3. 低延迟的响应能力非关系型数据库的读取和写入速度比传统的关系型数据库快得多。
这主要得益于它们使用的是键值对（key-value）存储方式，可以直接根据键来查找数据，不需要连接多个表格，读写速度更快。
4. 高可用性和可扩展性非关系型数据库一般采用分布式架构，可以将数据分成多个部分存储在不同的计算节点中。
这种方式可以提高系统的可用性和可扩展性，保证系统在高并发量下的稳定性和可靠性。
二、非关系型数据库的应用场景1. 互联网应用随着互联网的普及和发展，海量的数据需要被处理和管理。
非关系型数据库具有高效的处理大数据的能力，能很好地满足互联网应用的需求。
例如在电商网站上，我们需要处理各种各样的商品信息，甚至需要处理用户对商品的评论、评分等非结构化数据，非关系型数据库可以非常方便地处理这些信息。
2. 移动应用在移动应用中，数据的延迟和响应速度非常重要。
因此非关系型数据库的快速响应和低延迟能力非常适合移动应用使用。
例如在打车软件中，需要实时的数据处理，以便提供准确的车辆信息和位置数据。
图数据库
AllegroGrap是一个基于W3c标准的为资源描述框架构建的图形数据库。它为处理链接数据和Web语义而设计， 支持SPARQL、RDFS++和Prolog。
GraphDB是德国sones公司在.NET基础上构建的。Sones公司于2007年成立，近年来陆续进行了几轮融资。 GraphDB社区版遵循AGPL v3许可协议，企业版是商业化的。GraphDB托管在Windows Azure平台上。
图模型
图模型主要包含属性图、RDF图两种。
属性图
属性图模型由顶点、边及其属性构成。顶点和边都可以带有属性，节点可以通过“标签（Label）”进行分 组。表示关系的边总是从一个开始点指向一个结束点，而且边是一定是有方向的，这使得图成为了有向图。关系 上的属性可以为节点的关系提供额外的元数据和语义。
不同图数据库的底层存储机制可能存在很大不同。根据存储和处理模型的不同，图数据库之间也会做一些区 分。比如，一些图数据库使用原生图存储，这类存储是经过优化的，专门为了存储和管理图数据而设计的。这类 数据库一般称为原生图数据库，例如如Galaxybase，Neo4j，tigergraph。有些图数据库依赖关系引擎将图数据 存储在关系型数据库的表中，通过在数据实际所在的底层存储系统之上增加一个具备图语义的抽象层来进行数据 交互。也有使用键值型存储方式或文档型存储方式作为底层存储的图数据库。这些类型图数据库统称为非原生图 数据库，比如ArrangoDB, OrientDB, JanusGraph等。原生图存储相比非原生更具有性能优势。原生图数据库底 层存储不依赖第三方存储系统，计算和存储一体化，极大的简化了系统架构。开发人员和运维人员可以更业务水 平的提升，避免花费大量时间在底层存储的管理和运维。同时，原生图数据库不需要和第三方技术黑盒进行沟通， 少了这部分的通讯开销，系统的性能也更高
非关系型数据库的特点与应用
非关系型数据库的特点与应用随着互联网的快速发展和大数据的涌现，传统的关系型数据库在面对海量数据的存储和处理时显得力不从心。
为了满足高并发访问和灵活的数据模型需求，非关系型数据库应运而生。
非关系型数据库（NoSQL）是一种将数据存储为键-值对或其他非结构化格式的数据库，它的出现扩展了传统关系型数据库的应用领域，提供了高性能、高可扩展性和灵活性等特点。
一、非关系型数据库的特点1.高可扩展性：非关系型数据库采用分布式架构，能够在集群环境下轻松扩展，实现横向伸缩。
这使得非关系型数据库在应对高并发访问的情况下具有较好的性能表现。
2.灵活的数据模型：非关系型数据库采用非结构化或半结构化的数据存储方式，能够灵活地存储和处理各种类型的数据，包括文档、键-值对、列族和图等。
这使得非关系型数据库能够适应各种不同的应用场景。
3.高性能：由于非关系型数据库不需要遵循严格的数据完整性和一致性要求，相比于传统的关系型数据库，非关系型数据库的读写性能更高。
此外，非关系型数据库在大数据量的情况下具有更短的查询响应时间。
4.数据分片存储：非关系型数据库基于分布式架构，可以将数据分片存储在多个节点上，提高数据的可用性和冗余度，降低单点故障的风险。
5.低成本：非关系型数据库的硬件和维护成本相对较低，不需要额外的数据库管理员来管理数据库的结构和模式。
同时，非关系型数据库能够利用廉价的、通用的硬件来构建高可用的分布式系统。
二、非关系型数据库的应用1.大数据存储和分析：随着数据量的不断增长，传统的关系型数据库往往无法胜任大数据存储和分析的任务。
非关系型数据库在这方面具有天然的优势，能够方便地存储和处理海量的非结构化或半结构化数据，提供快速的查询和分析能力。
2.实时数据处理：非关系型数据库的分布式架构和高性能特点使得它非常适合处理实时大数据流。
例如，对于电商网站来说，非关系型数据库可以用来实时跟踪和分析用户的浏览行为，从而做出个性化推荐和营销策略。
非关系型数据库
⾮关系型数据库⼀、⾮关系型数据库：1.⾮关系型数据库被称为NoSQL数据库作为关系数据库的补充2.⾼性能、⾼并发对数据的⼀致性要求不⾼3.NoSQL典型产品：memcached（纯内存），redis（持久化缓存），mongodb⼆、⾮关系型数据库种类1）键值（key-value）存储数据库键值数据库就类似传统语⾔中使⽤的哈希表。
可以通过key来添加、查询或者删除数据，因为使⽤key主键访问，所以会获得很⾼的性能及扩展性。
键值（key-value）数据库主要是使⽤⼀个哈希表，这个表中有⼀个特定的键和⼀个指针指向特定的数据。
key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署、⾼并发。
典型产品：memcached（纯内存），redis（持久化缓存）2）列存储典型产品：Cassandra，Hbase3）⾯向⽂档的数据库典型产品：mongodb4)图形（Graph）数据库典型产品：Neo4J，InfoGrid三、⾮关系型数据库介绍1）Memcached（key-value）为纯内存缓存软件，⼀旦重启所有数据都会丢失，因此。
新浪⽹基于Mencached开发了⼀个开源项⽬Memcachedb。
通过为Mencached增加Berkeley DB的持久化存储机制和异步主辅复制机制，使memcached具备了事物恢复能⼒，持久化数据存储能⼒和分布式复制能⼒，memcachedb⾮常适合需要超⾼性能读写速度、持久化保存的应⽤场景。
2）redis（key-value）redis的数据都是缓存在内存中，区别是redis会周期性的把更新的数据写⼊磁盘或者把修改操作写⼊追加的记录⽂件，并且在此基础上实现了master-slave（主从）同步。
redis⽀持的存储value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）和zset（有序集合等）redis特点：1）⽀持内存缓存，这个功能相当于memcached2）⽀持持久化存储，这个功能相当于memcachedb，ttserver3）数据类型更丰富（redis⽀持的存储value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）和zset（有序集合等））。
关系型数据库与非关系型数据库,如何选择？
关系型数据库与非关系型数据库，如何选择？随着信息技术的快速发展，数据管理和存储需求也日益增长。
在数据存储和管理中，关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）凭借各自的特点和优势成为最常用的两种数据库模型。
两者都有各自的适用场景和局限性，因此在选择数据库模型时需要根据实际需求进行权衡。
一、关系型数据库的特点与适用场景关系型数据库采用表格（表）的形式来组织和管理数据，表与表之间通过主键和外键进行关联。
其特点如下：1. 结构化数据：关系型数据库适合存储结构化数据，例如上下文间有关联的数据。
比如金融系统的账户信息、订单信息等。
2. 数据一致性：关系型数据库实现了ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性，确保数据的完整性和一致性。
3. 强大的查询能力：关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询，能够灵活且高效地处理复杂的查询操作。
4. 数据完整性：关系型数据库通过主键、外键和各种约束来确保数据的完整性，避免数据的冗余和丢失。
在如下场景中，选择关系型数据库是一个较好的选择：1. 需要事务处理和数据一致性的应用，如金融系统、电子商务平台等。
2. 对数据结构的规范和约束要求较高，需要确保数据的完整性和一致性的应用。
3. 需要进行复杂查询和数据分析的应用。
二、非关系型数据库的特点与适用场景非关系型数据库（NoSQL）是一种以键值对、文档、列族等形式来组织和存储数据的数据库模型，其特点如下：1. 高扩展性：非关系型数据库能够轻松地横向扩展以应对大规模数据存储和高并发访问的需求。
2. 无固定结构：非关系型数据库适合存储半结构化和非结构化数据，例如日志数据、社交媒体数据等。
3. 高性能：非关系型数据库具有低延迟和高吞吐量的特点，适合处理实时数据和高并发访问的场景。
4. 灵活性：非关系型数据库对数据模式的变化具有较高的灵活性，能够快速适应数据结构的变化。
在如下场景中，选择非关系型数据库可能更为合适：1. 大数据和高并发访问的应用，如社交媒体平台、物联网应用等。
什么是计算机的数据库举例说明常见的数据库类型及其特点
什么是计算机的数据库举例说明常见的数据库类型及其特点数据库是计算机系统中用于存储、管理和组织数据的重要组件。
它可以被看作是一个电子化的信息库，用于存储各种类型的数据，并提供结构化、可靠、高效的数据访问和管理方式。
本文将介绍计算机数据库的概念，举例说明几种常见的数据库类型及其特点。
1. 关系型数据库（RDBMS）关系型数据库是一种使用表格（也称为关系）来表示和存储数据的数据库。
关系型数据库管理系统（RDBMS）是用于管理关系型数据库的软件。
其中最常见的关系型数据库是Oracle、MySQL、SQL Server 和PostgreSQL等。
特点：- 数据以表格（二维结构）的形式存储在关系型数据库中，使用行和列来表示。
- 表格可以定义主键、外键和索引等约束，确保数据的完整性和一致性。
- 支持结构化查询语言（SQL）进行数据查询和操作。
- 具有高度的可扩展性和可靠性，广泛应用于企业级应用和大型系统。
2. 非关系型数据库（NoSQL）非关系型数据库是一种不使用传统的表格结构而使用其他数据模型的数据库。
它们主要用于存储大规模的非结构化或半结构化数据。
常见的非关系型数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等。
特点：- 非关系型数据库使用灵活的数据模型，可以存储各种类型的数据，如文档、键值对、图形等。
- 没有严格的约束，更适合于快速开发和处理大量数据。
- 具有高度的可伸缩性和高并发性能，适用于大数据应用和分布式系统。
3. 对象数据库（OODBMS）对象数据库是一种将面向对象编程（OOP）的概念和数据库的概念相结合的数据库。
它们将对象及其属性作为数据存储单位，支持面向对象的查询和操作。
常见的对象数据库有db4o、Versant等。
特点：- 对象数据库将数据对象直接存储在数据库中，无需转换为其他形式。
- 支持面向对象编程语言的特性，如继承、多态等。
- 可以通过对象引用实现关联和关系，提供更加灵活和高效的数据操作方式。
数据库分类,各种数据库的优势和使用场景
数据库分类,各种数据库的优势和使用场景数据库是计算机系统中用于存储和管理数据的一种技术。
根据不同的标准和特征，数据库可以分为多种分类。
本文将介绍常见的数据库分类，并探讨各种数据库的优势和使用场景。
1.关系型数据库（RDBMS）关系型数据库使用关系模型来组织和管理数据，数据存储在表中，表之间通过键值链接。
常见的关系型数据库有MySQL、Oracle和Microsoft SQL Server等。
关系型数据库的优势包括：-结构化数据存储：数据以表格的形式存储，有明确的结构和关系，容易理解和查询。
-支持SQL查询：通过SQL语言可以方便地查询和操作数据。
-支持事务处理：可以保持数据的一致性和完整性。
关系型数据库适用于需要对结构化数据进行复杂查询和事务处理的应用场景，例如金融系统、电子商务平台等。
2.非关系型数据库（NoSQL）非关系型数据库以键值对的形式存储数据，不使用结构化表格，是近年来数据库领域的新兴技术。
非关系型数据库的优势包括：-可扩展性：非关系型数据库可以水平扩展，适应大规模数据存储和高并发访问的需求。
-高性能：非关系型数据库使用数据分片和分布式架构，提供了更高的性能和储存效率。
-灵活的数据模型：非关系型数据库可以处理半结构化和非结构化数据，支持更灵活的数据模型。
非关系型数据库适用于需要大规模数据存储和高性能读写的场景，例如社交网络、物联网应用等。
常见的非关系型数据库有MongoDB、Cassandra和Redis等。
3.内存数据库（In-Memory Database）内存数据库是将数据存储在内存中的数据库系统，相比传统的硬盘存储数据库，具有更高的读写性能。
内存数据库的优势包括：-高速读写：内存数据库直接在内存中读写数据，不需要磁盘IO操作，具有更高的读写性能。
-实时性要求高：内存数据库适用于对数据实时性要求很高的应用场景，如实时分析、实时交易等。
-数据量有限：内存数据库的存储容量受限于内存大小，适合存储较小的数据集。
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NoSQL数据库入门
键值对存储
文档存储
基于列的数据库
图数据库
PART 01
基于列的数据库 （column-oriented）
基于列的数据库
传统的关系型数据库时基于行（row-oriented）的，每一行 都带有一个行id并且行中的每一个字段都存储在一张表中。 假如说上面的例子中没有单独用一张表来存储人的爱好，我 们仅用一张表来存储个人信息和爱好，如图二所示。这里你 就需要注意了，这种请款下你已经有一点违反关系型数据库 严格遵循的标准化了，因为爱好是有重复的。如果爱好是描 述一个人很好的一条额外信息但是对你的用例没有什么重要 性，那你可以将其列在Hobbies这一列中，这是可以接受的 一种方法。但是如果这条信息对你根本不重要，那这些数据 还有没有必要存呢？
PART 02
键值对存储 （Key-Value Stores）
键值对存储
键值对的存储方式在 NoSQL数据库中是最简单 的一种，其结构就像其 名 字 所 示 ， 是 一 个 keyvalue的集合。如图五所 示的那样。这种方式在 NoSQL数据库类型中是最 可扩展的一种类型，并 且可以存储大量的数据。
Node-：实体本身，在一个社会关系中可以认为来表示， 这条线有它自己的属性。这条线可以有方向，箭头可以表明 谁是谁的上级。
图形数据库
非关系型数据库的潜力是无限的，当今世界关系正变得越来 越紧密，图形存储类型很可能会在地理上胜过其他的存储类 型数据库，包括现在仍然占绝对优势的关系型数据库。
文档存储
文档存储是基于键值对存储的，其结构较之于键值对存储更 为复杂，可以说在键值对的基础上更深入了一步。文档存储 是假定一个特定文档的结构可以使用一种特定的模式来说明， 它的出现较之于其他的NoSQL数据库类型来说是最自然的， 因为设计这种方式的最初的目的就是用来存储日常文档的， 并且这种方式支持对于那些通常已经聚合的数据进行复杂的 查询和计算。使用关系型数据库存储数据的方式在标准化的 角度看是很有意义的：每条数据只被存储一次并且通过外键 来进行联系。文档存储不会去关心那些所谓的标准化，只要 数据在该结构下是有意义的就可以。所以说关系型数据库不 能很好的适应特定企业的案例，只能用来做那些比较通用的 案例。
基于列的数据库
基于列的数据库会将每一列分开单独存放，当查找一个数量 较小的列的时候其查找速度是很快的。其结构如图四所示
基于列的数据库
这种设计看起来很像基于行的数据库在每一列上都加了索引 一样。数据库索引这种数据结构以牺牲存储空间和更多的写 文件（索引更新）为代价使查找速度得到提升。索引是将行 号映射到数据上，而基于列数据库是将数据映射到行号上面， 这样的方式用于计算是很简单的。例如上面的例子，查找有 多少人的爱好包含archery（箭术）是很容易计算出来的。 除此之外将每一列单独存放可以优化压缩因为每张表中只存 一类数据。
图形数据库
如果给予足够的关系和实体类型，图形会变得非常的复杂， 其发杂程度简直难以置信。图八已经展示了仅有有限几个实 体的复杂图形。像Neo4j图形数据库声称支持ACID，然而文 档存储数据库和键值对数据库坚持BASE。
感谢欣赏
基于列的数据库
在基于行的数据库中进行查找的时候，每次都会对每一行进 行遍历，不管某一列数据是否是你需要的都会进行遍历。假 如你只需要生日是九月的人的数据，基于行的数据库会对这 张表从上到下从左至右遍历一遍，正像你在图三中看到的那 样，最后再返回你需要的那些数据。
基于列的数据库
对特定列的数据进行索引能有效的提高查找速度，但是索引 每一列同样会带来额外的负载，并且数据库同样也是会遍历 所有的列来取得要查找的数据。
PART 04
图形数据库 （Graph Database）
图形数据库
现在剩下的是最后一个NoSQL数据库存储类型，也是最复杂 的一个，主要使用一种高效的方式来存储各个实体之间的关 系。当数据之间是紧密联系的，例如社会关系、科学论文的 引文抑或是资本资产定价模型等等，使用图形数据库时最好 的选择。图形或者网络数据有两部分组成：
NoSQL数据库入门
非关系型数据库有什么？为什么需要图数据库？
NoSQL数据库入门
传统关系型数据库在当今 时代已经不能很好的适应 各行业庞大复杂的数据关 系，NoSQL非关系型数据库 应运而生，其中图数据库 更是成为非关系型数据库 的一匹黑马。数易轩致力 于图数据库技术服务，在 这里为大家介绍四种NoSQL 数据库的类型。
NoSQL数据库入门
目前对于非关系型数据库主要有四种数据存储类型：键值对 存储（key-value），文档存储（document store），基于 列 的 数 据 库 （ column-oriented ） ， 还 有 就 是 图 形 数 据 库 （graph database）。每一种都会解决相应的问题，这些问 题是关系型数据库所不能解决的。而在实际应用中都会将这 几种情况结合起来实现相应的功能。例如：OrientDB就是一 种 多 类 型 的 数 据 库 ， 它 整 合 了 NoSQL 的 几 种 存 储 类 型 。 OrientDB是一个图形数据库其每个节点都是一个文本。
键值对存储
键值对中存储的数据的类型 是不受限制的，可以是一个 字符串，也可以是一个数字， 甚至是由一系列的键值对封 装成的对象等。图六向我们 展示了一个比较复杂的键值 对结构。使用价值对存储的 数据库有Redis，Voldemort， Riak，和Amazon’s Dynamo。
PART 03
文档存储 （Document Stores）
文档存储
报纸和杂志包含有文章，如果想在关系型数据库中存储这些 文章，首先你需要将这些文章给拆分开来，文章的内容在一 个表中，文章的作者以及关于作者的信息要存在另一张表中， 对于发布在网络上的文章的评论也需要额外的一张表来存储。 正如图七所展示的那样，报纸上的一篇文章可以被存储为一 个实例，这样在处理那些总是被查看的数据时可以减少查找 的 时 间 。 使 用 文 档 存 储 的 NoSQL 数 据 库 包 含 MongoDB 和 CouchDB。