选择障碍症患者的福音：NoSQL类型知多少

Posted 2021-05-01 技术风向标

在已经有超过225种NoSQL数据库的今天，当有数据存储需求时你知道该选哪种数据库吗？谁才能真正满足你的需要？选择障碍症犯了怎么办？

首先，你得知道它们各自的专长都是什么。下面就来探讨一下NoSQL的主要发展方向以及各自的优缺点。

列蔟存储

面向列的DBMS是这样一种数据库管理系统，它将数据表存储为数据列而非行的形式。从物理上来说，表是列的集合，每一列从本质上来说都是只有一个字段的表。这些数据库通常用于分析系统、商业智能与分析型数据存储。

优点：

• 可以比较数据，因为在表的一列中，数据通常都是同种类型的。

• 可以通过便宜、性能一般的硬件实现高速的查询性能；由于压缩的原因，相对于关系型数据库来说，这种方式磁盘上的数据所占据的空间要少5到10倍。

缺点：

• 通常没有事务。

• 对于熟悉传统RDBMS的开发者来说存在不少限制。

典型代表：

• HBase

• Cassandra

• Accumulo

• Amazon SimpleDB

键值存储

可以通过这种数据库将键值对存储到持久化存储中，随后使用键来读取值。那么对于这种初看起来用途非常有限的解决方案来说有哪些好处呢？在根据键来保存/读取值时，系统是非常高效的，因为它没有SQL处理器、索引系统以及分析系统等诸多限制。这种解决方案提供了最高效的性能，代价最低的实现以及可伸缩性。

优点：

• RDBMS太慢了，SQL游标的负担过于沉重。

• 采用RDBMS的解决方案来存储少量数据的代价有些大。

• 没必要使用SQL查询、索引、触发器、存储过程、临时表、表单以及视图等等。

• 由于其轻量级的设计，键值数据库可以很容易实现可伸缩性以及高性能。

缺点：

• 关系型数据库的限制可以从底层就确保数据的完整性，而键值存储就没有这些限制，数据的完整性是由应用来控制的。在这种情况下，数据的完整性可能会由于应用代码的错误而做一些妥协。

• 在RDBMS中，如果模型设计良好，那么数据库的逻辑结构就能完全反映出存储数据的结构，并且与应用的结构有所不同（数据是独立于应用的）。对于键值存储来说，要想取得这种效果是非常困难的事情。

典型代表：

• Amazon DynamoDB

• Riak

• Redis

• LevelDB

• Scalaris

• MemcacheDB

• Kyoto Cabinet

文档存储

文档存储指的是用于存储、搜索与管理面向文档的信息（半结构化数据）的程序，其中心概念就是文档。具体的面向文档数据库的实现是不同的，不过总的来说，他们都会以各种标准化格式对数据（文档）进行封装与加密，主要格式有XML、YAML、JSON、BSON、PDF等等。

优点：

• 足够灵活的查询语言。

• 易于水平扩展。

缺点：

在很多时候原子性是得不到保障的。

典型代表：

• MongoDB

• Couchbase

• CouchDB

• RethinkDB

图型数据库

图型数据库指的是使用图结构的数据库，通过结点、边与属性来表示和存储数据。根据定义，图型数据库是一种提供了无需索引而彼此邻接的存储系统。这意味着每个元素都包含了直接指向邻接元素的指针，因此没必要再通过索引进行查找了。

优点：

• 对于关联数据集的查找速度更快。

• 可以很自然地扩展为更大的数据集，因为他们无需使用代价高昂的连接运算符。

缺点：

• RDBMS可以用在更为通用的场景下，图型数据库只适合类似于图的数据。

典型代表：

• Neo4j

• FlockDB

• InfoGrid

• OrientDB

多模数据库

这些数据库包含了多种数据库的特性。

有两种不同的产品分组可以认为是多模的：

• 支持多种数据模型和用例的多模数据库。 比如说，ArangoDB宣称它拥有键值存储的好处，同时还提供了面向文档以及图型数据库的支持。

• 支持多种模式的通用目的的数据库。 比如说，Oracle的mysql 5.6支持SQL方式的访问，也可以通过Memcached API实现键值访问。

典型代表：

• ArangoDB

• Aerospike

• Datomic

对象数据库

数据库中的数据都建模为对象、属性、方法以及类。面向对象的数据库通常适合于需要高性能数据处理的应用，这种应用一般都有非常复杂的结构。

优点：

• 相比于关系元组来说，对象模型最适合于展现现实世界，对于复杂、多方位的对象来说尤为如此。

• 使用层次特性来组织数据。

• 访问数据时并不需要专门的查询语言，因为访问是直接面向对象的。然而，有时也是需要使用查询的。

缺点

• 在RDBMS中，由于表的创建、修改或是删除而导致的模式修改通常并不依赖于应用。在使用对象数据库的应用中，模式修改类通常意味着还要对与当前类关联的其他应用类进行修改。这会导致对整个系统进行修改。

• 对象数据库通常会通过单独的API与特定的语言绑定，只有通过该API才能查询数据。在这方面，RDBMS就做得很好，这要归功于它所使用的通用查询语言。

典型代表：

• VelocityDB

• Objectivity

• ZODB

• Siaqodb

• EyeDB

多维数据库

这是针对在线分析处理的一种数据库，它可以从各种关系型数据库中检索数据，并且以某种方式将信息组织为类别和段当中。

典型代表：

• GlobalsDB

• Intersystems Cache

• SciDB

• Rasdaman

多值数据库

多维数据库的变种。主要的特性是支持使用属性来存储值的列表。

典型代表：

• Rocket U2

• OpenInsight

• Reality

总结

NoSQL发展迅猛，不过这并不意味着关系型数据库就没落了。他们还会在很多场景下发挥着巨大的作用，并且与NoSQL数据库共存。对数据库的选择应当是基于数据存储本身的特性，以及所预估的数据量。

另外，看完之后是不是选择障碍症状又加重了？

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