NoSQL数据库对比分析MongoDBCassandraRedis等
nosqlmap使用方法
nosqlmap使用方法NoSQLMap是一种用于自动检测和利用NoSQL数据库的安全漏洞的工具。
它是一种渗透测试工具，用于评估和检测NoSQL数据库中的安全弱点。
NoSQLMap可以用于对MongoDB、CouchDB、Redis、HBase和Cassandra 等NoSQL数据库进行安全评估。
本文将介绍NoSQLMap的使用方法以及如何利用它来检测和利用NoSQL数据库中的安全漏洞。
NoSQLMap的使用方法NoSQLMap是一个命令行工具，可以在Linux、Windows和MacOS平台上使用。
它的安装非常简单，在Kali Linux中可以使用apt-get命令进行安装，其他操作系统也可以通过GitHub上的源代码进行安装。
安装完成后，可以使用以下命令来启动NoSQLMap:bashnosqlmapNoSQLMap会显示所有可用的选项和参数，可以使用help选项查看所有可用选项:bashnosqlmap help开始进行渗透测试之前，首先需要了解NoSQL数据库的基本信息，如数据库地址、端口、用户名和密码等。
在进行渗透测试之前，需要先确认数据库是否运行，可以使用ping选项来检查数据库是否可以连接:bashnosqlmap -u mongodb:127.0.0.1:27017如果数据库可以连接，NoSQLMap会显示数据库服务器的信息，并列出数据库中所有可用的集合和数据库名称。
在开始渗透测试之前，还可以使用passwords选项来尝试破解数据库的密码:bashnosqlmap -u mongodb:127.0.0.1:27017 passwordsNoSQLMap会尝试使用常见的密码来破解数据库的密码，如果成功，会显示用户的用户名和密码。
一旦获得了数据库的用户名和密码，就可以使用username和password选项来进行进一步的渗透测试:bashnosqlmap -u mongodb:127.0.0.1:27017 username admin password passwordNoSQLMap会使用指定的用户名和密码来尝试连接数据库，并列出数据库中的集合和文档。
NoSQL数据库学习教程
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1序2思想篇2CAP2最终一致性2变体2BASE2其他2I/O的五分钟法则2不要删除数据2RAM是硬盘,硬盘是磁带2Amdahl定律和Gustafson定律2万兆以太网3手段篇3一致性哈希3亚马逊的现状3算法的选择3Quorum NRW3Vector clock3Virtual node3gossip3Gossip (State Transfer Model)3Gossip (Operation Transfer Model)3Merkle tree3Paxos3背景3DHT3Map Reduce Execution3Handling Deletes3存储实现3节点变化3列存3描述3特点4软件篇4亚数据库4MemCached4特点4内存分配4缓存策略4缓存数据库查询4数据冗余与故障预防4Memcached客户端（mc）4缓存式的Web应用程序架构4性能测试4dbcached4Memcached 和dbcached 在功能上一样吗?4列存系列4Hadoop之Hbase4耶鲁大学之HadoopDB4GreenPlum4FaceBook之Cassandra4Cassandra特点4Keyspace4Column family（CF）4Key4Column4Super column4Sorting4存储4API4Google之BigTable4Yahoo之PNUTS4特点4PNUTS实现4Record-level mastering 记录级别主节点4PNUTS的结构4Tablets寻址与切分4Write调用示意图4PNUTS感悟4微软之SQL数据服务4非云服务竞争者4文档存储4CouchDB4特性4Riak4MongoDB4Terrastore4ThruDB4Key Value / Tuple 存储4Amazon之SimpleDB4Chordless4Redis4Scalaris4Tokyo cabinet / Tyrant4CT.M4Scalien4Berkley DB4MemcacheDB4Mnesia4LightCloud4HamsterDB4Flare4最终一致性Key Value存储4Amazon之Dynamo4功能特色4架构特色4BeansDB4简介4更新4特性4性能4Nuclear4两个设计上的Tips4Voldemort4Dynomite4Kai4未分类4Skynet4Drizzle4比较4可扩展性4数据和查询模型4持久化设计5应用篇5eBay 架构经验5淘宝架构经验5Flickr架构经验5Twitter运维经验5运维经验5Metrics5配置管理5Darkmode5进程管理5硬件5代码协同经验5Review制度5部署管理5团队沟通5Cache5云计算架构5反模式5单点失败（Single Point of Failure）5同步调用5不具备回滚能力5不记录日志5无切分的数据库5无切分的应用5将伸缩性依赖于第三方厂商5OLAP5OLAP报表产品最大的难点在哪里？5NOSQL们背后的共有原则5假设失效是必然发生的5对数据进行分区5保存同一数据的多个副本5动态伸缩5查询支持5使用Map/Reduce 处理汇聚5基于磁盘的和内存中的实现5仅仅是炒作?6附6感谢6版本志6引用序日前国内没有一套比较完整的NoSQL数据库资料，有很多先驱整理发表了很多，但不是很系统。
SQL,NoSQL和NewSQL的区别
SQL,NoSQL和NewSQL的区别 SQL(Structured Query Language)：数据库，指关系型数据库。
主要代表：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。
NoSQL(Not Only SQL)：泛指⾮关系型数据库。
主要代表：MongoDB、Redis、CouchDB。
NewSQL：对各种新的可扩展/⾼性能数据库的简称。
主要代表：Clustrix、GenieDB。
⼆：对⽐ SQL：好处来源于它的统⼀性和易⽤性，缺点是⾯对⼤量的数据时，他的性能会随着数据库的增⼤⽽急剧下降。
NoSQL：以放宽ACID原则为代价，NoSQL采取的是最终⼀致性原则，⽽不是像关系型数据库那样地严格遵守着ACID的原则，这意味着如果在特定时间段内没有特定数据项的更新，则最终对其所有的访问都将返回最后更新的值。
这就是这样的系统通常被描述为提供基本保证的原因（基本可⽤，软状态，最终⼀致性） — ⽽不是ACID。
NewSQL：NewSQL选择汲取了SQL和NewSQL的优点，希望将ACID和可扩展性以及⾼性能结合，但是⽬前⽽⾔，不适⽤于所有的场景。
三：Let's think 根据CAP原则，Consistency（⼀致性）Availability（可⽤性）Partition tolerance（分区容错） 这三点不能够同时做到，所以我们可以猜想，未来的很多年⾥，是不会有这样⼀个能够满⾜所有场景的数据库存在，现在主流的关系型数据库+NoSQL的组合是⼀种解决⽅案，不断涌现出来的NewSQL也能够满⾜⼀定场景中的业务需求。
OldSql：传统关系型数据库NewSql：也是关系型数据库，吸收了传统关系型数据库和NoSql数据库的优点。
可实现强⼀致性(传统关系型DB优点)，具有强的⽔平可扩展性(NoSql DB优点)NoSql：⾯向互联⽹应⽤，如web2.0，半结构化，⾮结构化数据的存储图5-6 ⼤数据引发数据处理架构变⾰图5-7 关系数据库、NoSQL和NewSQL数据库产品分类图SQLSQL是关系型数据库管理系统（RDBMS），顾名思义，它是围绕关系代数和元组关系演算构建的。
NoSQL是什么意思
NoSQL是什么意思今天⼩编带⼤家了解下NoSQL，从⼴义上说，NoSQL指的是⾮关系型数据库，说的其实不是不⽤SQL，⽽是不只是SQL（NOT ONLY SQL）。
NoSQL旨在打破关系型数据库的统治格局，解决关系型数据库解决不了的问题。
各个NoSQL数据库都有⼀个共同的特点，就是能存储海量的数据。
NoSQL没有复杂的关系模式，库中的表是可以拆分的。
⼏乎所有的NoSQL数据库都没有数据表（table）的概念，取⽽代之的是⽂档（document）。
⽽⽂档就是⼀个key-value(键-值)⽅式存储数据的结构。
⽐如{"item":"cigarette","brand":"Marlboro"}{"item":"liqor","brand":"Bacardi","qty":10}。
把很多⽂件(document)存储到⼀起的结构式集合(collection)，⽽同⼀个集合(collection)⾥⾯的⽂件(document)的结构是不完全⼀致的。
NoSQL对数据的存储类型没有要求，什么都能往⾥⾯存，这也是NoSQL可以存储图像等复杂⽂件的原因。
其中存储专业图的NoSQL数据库是Neo4J，存储⽂档⽐较占优势的是MongoDB，其他还有Cassandra等，HBASE也是⼀个NoSQL数据库。
下⾯我们就MongoDB做⼀个简单介绍：MongoDB是⼀个基于分布式⽂件存储的数据库，由C++编写，旨在为WEB应⽤提供可扩展的⾼性能数据存储解决⽅案。
他⽀持的数据结构⾮常松散，是类似json的bjson格式，因此他可以存储⽐较复杂的数据类型。
MongoDB⽀持的查询语⾔⾮常强⼤，其语法类似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。
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。
数据存储解决方案
数据存储解决方案数据存储是指将数据存储在各种存储介质中，以便在需要时能够访问和使用。
对于大部分企业来说，选择适合自己业务和预算的数据存储解决方案至关重要。
下面是一些常见的数据存储解决方案：1. 传统数据库：传统关系型数据库（如Oracle、MySQL）是最常见的数据存储解决方案之一。
它们使用表格来存储数据，并支持复杂的查询和事务处理。
这种解决方案可靠稳定，但对大规模数据处理能力有限。
2. 分布式文件系统：分布式文件系统（如Hadoop HDFS、Amazon S3）适用于海量数据存储和处理。
它们将数据分散存储在多个节点上，具有高可靠性和可扩展性。
这样的解决方案适用于需要处理大规模数据集的企业。
3. NoSQL数据库：NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）是另一种流行的数据存储解决方案。
它们区别于传统关系型数据库，通过键值对、文档或列族的形式存储数据。
NoSQL数据库可扩展性强，适用于高速写入和读取大量数据的场景。
4. 冷热数据分离：数据存储解决方案还可以针对数据的热度进行分离。
将常用的热数据存储在高性能存储介质（如固态硬盘）上，将不常用的冷数据存储在低成本存储介质（如云存储）上。
这种方法可以提高处理和存储效率，并减少成本。
5. 云存储：云存储是将数据存储在云服务提供商的服务器上。
云存储方便易用，无需建设和维护专门的数据中心。
同时，云存储还具有高可靠性和弹性扩展性，能够根据需求动态调整存储容量。
6. 存储虚拟化：存储虚拟化技术允许将多个物理存储资源虚拟化为一个统一的逻辑存储池。
这样可以提高存储利用率、简化管理，并提供灵活的存储分配和迁移功能。
综上所述，不同的企业有不同的需求，需要选择适合自己业务和预算的数据存储解决方案。
无论是传统数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库还是冷热数据分离、云存储或存储虚拟化，都可以根据实际需求进行选择和部署。
Chapter5-大数据技术原理与应用-第五章-NoSQL数据库-pdf
缺点 使用者
功能较少，大都不支持强事务一致性
Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、 Twitter（Cassandra and HBase）、Facebook（HBase）、Yahoo! （HBase）
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
本PPT是如下教材的配套讲义： 21世纪高等教育计算机规划教材 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2015年6月第1版） 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社 ISBN:978-7-115-39287-9
nosql数据库入门与实践pdf
nosql数据库入门与实践pdf在当今的信息化时代，数据已经成为企业的重要资产。
随着数据量的不断增加，传统的关系型数据库已经无法满足企业的需求。
因此，NoSQL数据库应运而生，成为了大数据时代的新型数据库。
本文将介绍NoSQL数据库的基本概念、特点、应用场景以及实践案例，帮助读者快速入门NoSQL数据库。
一、NoSQL数据库概述NoSQL数据库是指非关系型数据库，它们不同于传统的关系型数据库，不需要事先定义数据结构，具有灵活的数据模型和良好的可扩展性。
NoSQL数据库适用于大数据、高并发、低一致性要求等场景，能够快速处理海量数据，提高系统的可用性和可扩展性。
常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra、Redis等。
二、NoSQL数据库的特点1. 非关系型：NoSQL数据库不需要事先定义数据结构，可以随时添加字段或属性。
2. 灵活的数据模型：NoSQL数据库支持多种数据模型，如键值对、列族、文档等，可以根据实际需求选择合适的数据模型。
3. 高可扩展性：NoSQL数据库设计之初就考虑到了可扩展性，可以通过分片、复制等技术实现分布式处理和高可用性。
4. 大数据量处理：NoSQL数据库适用于大数据场景，可以快速处理海量数据，提高系统性能。
5. 低一致性要求：NoSQL数据库可以根据实际需求选择不同的一致性模型，如最终一致性、强一致性等。
三、NoSQL数据库应用场景1. 大数据处理：NoSQL数据库适用于大数据场景，能够快速处理海量数据，提高系统性能。
2. 高并发场景：NoSQL数据库具有良好的可扩展性和高可用性，能够应对高并发场景的请求压力。
3. 灵活的业务需求：NoSQL数据库的非关系型特点使其能够适应灵活多变的数据需求，降低开发成本和时间。
4. 数据存储量大：对于需要存储大量数据的场景，NoSQL数据库可以轻松应对，提高存储效率。
四、NoSQL数据库实践案例以下是一个简单的MongoDB实践案例：1. 安装MongoDB：首先需要在服务器上安装MongoDB，可以从MongoDB官网下载安装包并按照官方文档进行安装。
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NoSQL数据库对比分析
MongoDBCassandraRedis等
近年来，NoSQL数据库在各个领域中得到了越来越广泛的应用。
在NoSQL数据库中，MongoDB、Cassandra、Redis等是比较常用的数据库。
本文将对这三种数据库进行详细的对比分析。
一、MongoDB
MongoDB是一种NoSQL文档数据库，使用JSON格式存储数据。
MongoDB主要用于大数据存储和高并发读写操作。
1.特点：
1）MongoDB支持自动分片功能，可以实现集群部署以及横向扩展，因此可以处理海量数据。
2）MongoDB支持动态查询，并且查询速度非常快。
3）MongoDB支持自动故障检测和自动故障转移，可以实现高可用
性和容错性。
4）MongoDB使用索引进行快速查询。
2.缺点：
1）MongoDB不支持事务，因此在需要事务支持的应用程序中，不
适合使用MongoDB作为主要的数据存储方式。
2）MongoDB的可靠性和一致性不如传统数据库。
3）Cassandra
Cassandra是一种NoSQL列式数据库，使用CQL（Cassandra Query Language）查询语言。
1.特点：
1）Cassandra支持快速的读写操作，同时具有扩展性和高可用性。
2）Cassandra使用Riak和HBase一样的分布式设计，可以实现跨数据中心的应用程序部署。
3）Cassandra的数据则会自动划分为一组若干个行，称为“分区”，
然后这些分区会存储到不同的节点上，实现了横向扩展。
4）Cassandra使用多个副本来保证数据的可靠性和一致性。
2.缺点：
1）Cassandra需要大量的配置，因此对于初学者来说比较困难。
2）Cassandra不支持事务，因此在需要事务支持的应用程序中，不
适合使用Cassandra作为主要的数据存储方式。
3）Cassandra在数据存储和数据相关的操作方面的一致性需要提高。
4）Redis
Redis是一种以内存为主要存储方式的NoSQL键值数据库，支持多
种数据类型。
1.特点：
1）Redis支持高速读写操作，可以存储海量的数据。
2）Redis支持多种数据类型，包括字符串、哈希、列表、集合等。
3）Redis支持数据持久化，可以将数据写入磁盘并恢复。
4）Redis使用网络模型处理并发请求和支持分布式锁。
2.缺点：
1）Redis是一种基于内存的数据库，因此需要比较大的内存。
如果数据量比较大，会占用较多的内存，因此不适合存储海量数据。
2）Redis不支持事务和关系型数据库的复杂查询。
3）Redis在多核处理器上的性能表现比单核性能表现差。
总结：
在使用NoSQL数据库时，需要根据实际情况选择不同的数据库。
如果需要处理海量的数据，可以选择MongoDB和Cassandra。
如果需要高速的读写操作，可以选择Redis。
每种数据库都有其优点和缺点，在使用时需要根据实际需求选择合适的数据库。