衡水网站建设电话,自己怎么开发网站,视频网站用php做,短视频推广广告非关系型数据库Nosql
分类 键值存储 (Key-Value Store): 代表: Redis, DynamoDB, RocksDB, etcd核心优势: 极致简单、超高读写性能#xff08;尤其内存型#xff09;、高吞吐。场景: 缓存、会话存储、配置、计数器、分布式协调、简单消息队列。 列式 / 宽列存储 (Wide-Colu…非关系型数据库Nosql
分类 键值存储 (Key-Value Store): 代表: Redis, DynamoDB, RocksDB, etcd核心优势: 极致简单、超高读写性能尤其内存型、高吞吐。场景: 缓存、会话存储、配置、计数器、分布式协调、简单消息队列。 列式 / 宽列存储 (Wide-Column / Column-Family Store): 代表: HBase, Cassandra, ScyllaDB核心优势: 极高的可扩展性、适合海量稀疏数据、按列族高效读写尤其写吞吐、良好的分区能力。场景: 大规模时序数据(IoT, 监控)、消息/事件流存储、用户画像属性存储、内容元数据。 文档数据库 (Document Database): 代表: MongoDB, Couchbase, CouchDB核心优势: 灵活的文档模型(Schema-flexible)、支持嵌套数据结构、开发自然映射对象、横向扩展。场景: 内容管理(CMS)、产品目录、用户配置/档案、评论/博客、实时分析部分、复杂对象存储。 搜索引擎 (Search Engine): 代表: Elasticsearch, Solr, OpenSearch核心优势: 强大的全文检索、复杂相关性排序、模糊查询、聚合分析能力、分布式搜索。场景: 应用/产品内搜索、日志分析(ELK)、应用性能监控(APM)、安全信息与事件管理(SIEM)、商业智能探索。 图数据库 (Graph Database): (补充项) 代表: Neo4j, Amazon Neptune, JanusGraph核心优势: 高效存储和处理实体间复杂关系、擅长深度关联查询路径、社区、模式匹配。场景: 社交网络、欺诈检测、知识图谱、推荐引擎、网络/IT基础设施管理。 重要提示
界限模糊 很多现代数据库是多模型的。例如 Redis不仅仅是简单的字符串KV它支持多种数据结构。DynamoDB核心是KV但文档是其主要支持的数据格式。ArangoDB自称是原生多模型数据库支持文档、图、KV。Elasticsearch底层是文档存储但功能聚焦在搜索。Cassandra常被归为宽列存储但其数据模型和查询方式与HBase有差异。 选择依据 最终选择哪个数据库甚至组合使用多个取决于应用的具体需求数据模型、访问模式、一致性要求、规模、延迟、成本等而不是简单地套用分类。时序数据库 (Time-Series Database - TSDB): 这是一个越来越重要的细分领域如 InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus。虽然其底层存储引擎可能基于KV、列式或LSM-Tree但其高度优化的时间序列数据处理能力时间窗口聚合、降采样、高效处理时间戳索引 使它值得单独关注。你可以把它看作是基于特定场景优化的KV或列式数据库的一个高度特化子集。如果你的场景主要是处理带时间戳的指标或事件时序数据库通常是更优的选择。
