邓锄头挖科技：常见的四种非关系型数据库都适合什么业务场景？
大多数NoSQL数据库的基本理念是面向任务（task-oriented）的数据库管理系统 。 如同老生常谈：如果你唯一的工具是锤子 ， 那么一切看起来都像钉子（Ifallyouhaveisahammer,everythinglookslikeanail.） 。
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【邓锄头挖科技：常见的四种非关系型数据库都适合什么业务场景？】现在我们有不同种类的锤子、起子、凿子、铲子 ， 还有更多的工具来解决数据管理问题 。 当然 ， 最好的方法是选择合适的工具来完成不同的工作 ， 如果只用关系数据库事实上可能会适得其反 。 除SQL数据库外 ， 其他的可以分成四类：
●键值存储（key-valuestores）
●列式存储（column-familystores）
●文档存储（documentstores）
●图数据库（graphdatabases）
键值存储可能是最简单的面向任务的NoSQL数据库 。 其最初的数据模型并不复杂：主要基于亚马逊在两年一度的ACM操作系统研讨会（ACMSymposiumonOperatingSystemsPrinciples）上发布的白皮书 ， 一篇叫Dynamo的论文 。 在此讨论的数据模型就是亚马逊的购物车系统（Amazon'sshoppingcartsystem） ， 该系统要求高可用和高负载 。 因此 ， 键值存储数据库的底层数据模型的确很简单：键和值存储为无模式（schema-less）数据模型 。 事实上 ， 该系统采用大量的商业硬件搭建成集群 ， 可扩展性非常高 ， 并承载了多个高端应用 ， 比如Amazon等 。 键值存储的产品还有DynamoDB、Riak、ProjectVoldemort、Redis、Aerospike等 。
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列式存储是另一个面向任务的数据库解决方案 。 其数据模型比键值存储稍复杂 ， 包含一个大而稀疏的表结构 ， 其中包括存储键的多个列 。 与Dynamo系统类似 ， 列式存储也是源于一个特定公司的特殊需求 ， 即Google公司提出的解决方案 ， 发表在2006年OSDI会议（OperatingSystemsDesignandImplementationsymposium ， 操作系统设计与实现研讨会）上的BigTable论文中 。 除谷歌的产品外 ， 还涌现出一批有趣的开源实现 ， 如ApacheCassandra和HBase 。 大多数情况下 ， 这些系统可结合Map/Reduce批处理来处理高级查询 。
文件存储：随着网页和应用的爆炸式增长 ， 文档存储可能是最有名、最常用的NoSQL数据库类型 。 顾名思义 ， 文档存储中的关键概念——文档 ， 是一个半结构化的信息单元 ， 可以是XML、JSON、YAML、OpenOffice、MSOffice ， 或者其他任何可用的文档 。 其存储和检索为简单的无模式方式 。 文档存储产品包括广受欢迎的MongoDB、ApacheCouchDB、MarkLogic和Virtuoso等 。
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图数据库与其他三类有着本质上的差异 。 图数据库所要解决的问题与图和图论相关 。 图数据库 ， 例如Neo4j ， 其目的是为用户提供一种更好的方法用于管理结构复杂、呈网状分布的数据 。 当然 ， 基于图模型实现的解决方案并不仅有Neo4j ， 有的产品成熟度不同 ， 有的开源或闭源 ， 例如AllegroGraph、Dex、FlockDB、InfiniteGraph、OrientDB和Sones等 。
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