8种NoSQL数据库对比

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虽然SQL数据库是非常有用的工具,但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题:被迫使用关系数据库,但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。NoSQL: 是一项全新的数据库革命性运动,NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性,而 NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的BigTable和Amazon的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。参见NoSQL词条。

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但是NoSQL数据库之间的不同,远超过两SQL数据库之间的差别。这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的NoSQL数据库。针对这种情况,这里对Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、Riak、Membase、Neo4j和HBase进行了比较:

1.CouchDB

  • 所用语言:Erlang
  • 特点:DB一致性,易于使用
  • 使用许可:Apache
  • 协议:HTTP/REST
  • 双向数据复制,
  • 持续进行或临时处理,
  • 处理时带冲突检查,
  • 因此,采用的是master-master复制(master-master复制:是一种数据库同步方法,允许数据在一组计算机之间共享数据,并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。)
  • MVCC-写操作不阻塞读操作
  • 可保存文件之前的版本
  • Crash-only(可靠的)设计
  • 需要不时地进行数据压缩
  • 视图:嵌入式映射/减少
  • 格式化视图:列表显示
  • 支持进行服务器端文档验证
  • 支持认证
  • 根据变化实时更新
  • 支持附件处理
  • 因此,CouchApps(独立的js应用程序)
  • 需要jQuery程序库

最佳应用场景:适用于数据变化较少,执行预定义查询,进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。

例如:CRM、CMS系统。master-master复制对于多站点部署是非常有用的。

2.Redis

  • 所用语言:C/C++
  • 特点:运行异常快
  • 使用许可:BSD
  • 协议:类Telnet
  • 有硬盘存储支持的内存数据库,
  • 但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘(注意,2.4以后版本不支持该特性!)
  • Master-slave复制(Master-slave复制:如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求,这被称为Master-slave复制,通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。)
  • 虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表,但也支持复杂操作,例如ZREVRANGEBYSCORE。
  • INCR&co(适合计算极限值或统计数据)
  • 支持sets(同时也支持union/diff/inter)
  • 支持列表(同时也支持队列;阻塞式pop操作)
  • 支持哈希表(带有多个域的对象)
  • 支持排序sets(高得分表,适用于范围查询)
  • Redis支持事务
  • 支持将数据设置成过期数据(类似快速缓冲区设计)
  • Pub/Sub允许用户实现消息机制

最佳应用场景:适用于数据变化快且数据库大小可遇见(适合内存容量)的应用程序。

例如:股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。

3.MongoDB

  • 所用语言:C++
  • 特点:保留了SQL一些友好的特性(查询,索引)。
  • 使用许可:AGPL(发起者:Apache)
  • 协议:Custom,binary(BSON)
  • Master/slave复制(支持自动错误恢复,使用sets复制)
  • 内建分片机制
  • 支持javascript表达式查询
  • 可在服务器端执行任意的javascript函数
  • update-in-place支持比CouchDB更好
  • 在数据存储时采用内存到文件映射
  • 对性能的关注超过对功能的要求
  • 建议最好打开日志功能(参数–journal)
  • 在32位操作系统上,数据库大小限制在约2.5Gb
  • 空数据库大约占192Mb
  • 采用GridFS存储大数据或元数据(不是真正的文件系统)

最佳应用场景:适用于需要动态查询支持;需要使用索引而不是map/reduce功能;需要对大数据库有性能要求;需要使用CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。

例如:你本打算采用MySQL或PostgreSQL,但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。

http://www.iigrowing.cn/tags/mongodb

4.Riak

  • 所用语言:Erlang和C,以及一些Javascript
  • 特点:具备容错能力
  • 使用许可:Apache
  • 协议:HTTP/REST或者custombinary
  • 可调节的分发及复制(N,R,W)
  • 用JavaScriptorErlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。
  • 使用JavaScript或Erlang进行Map/reduce
  • 连接及连接遍历:可作为图形数据库使用
  • 索引:输入元数据进行搜索(1.0版本即将支持)
  • 大数据对象支持(Luwak)
  • 提供“开源”和“企业”两个版本
  • 全文本搜索,索引,通过Riak搜索服务器查询(beta版)
  • 支持Masterless多站点复制及商业许可的SNMP监控

最佳应用场景:适用于想使用类似Cassandra(类似Dynamo)数据库但无法处理bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制,但又需要对单个站点的扩展性,可用性及出错处理有要求的情况。

例如:销售数据搜集,工厂控制系统;对宕机时间有严格要求;可以作为易于更新的web服务器使用。

5.Membase

  • 所用语言:Erlang和C
  • 特点:兼容Memcache,但同时兼具持久化和支持集群
  • 使用许可:Apache2.0
  • 协议:分布式缓存及扩展
  • 非常快速(200k+/秒),通过键值索引数据
  • 可持久化存储到硬盘
  • 所有节点都是唯一的(master-master复制)
  • 在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元
  • 写数据时通过去除重复数据来减少IO
  • 提供非常好的集群管理web界面
  • 更新软件时软无需停止数据库服务
  • 支持连接池和多路复用的连接代理

最佳应用场景:适用于需要低延迟数据访问,高并发支持以及高可用性的应用程序

例如:低延迟数据访问比如以广告为目标的应用,高并发的web应用比如网络游戏(例如Zynga)

6.Neo4j

  • 所用语言:Java
  • 特点:基于关系的图形数据库
  • 使用许可:GPL,其中一些特性使用AGPL/商业许可
  • 协议:HTTP/REST(或嵌入在Java中)
  • 可独立使用或嵌入到Java应用程序
  • 图形的节点和边都可以带有元数据
  • 很好的自带web管理功能
  • 使用多种算法支持路径搜索
  • 使用键值和关系进行索引
  • 为读操作进行优化
  • 支持事务(用Javaapi)
  • 使用Gremlin图形遍历语言
  • 支持Groovy脚本
  • 支持在线备份,高级监控及高可靠性支持使用AGPL/商业许可

最佳应用场景:适用于图形一类数据。这是Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别

例如:社会关系,公共交通网络,地图及网络拓谱

7.Cassandra

  • 所用语言:Java
  • 特点:对大型表格和Dynamo支持得最好
  • 使用许可:Apache
  • 协议:Custom,binary(节约型)
  • 可调节的分发及复制(N,R,W)
  • 支持以某个范围的键值通过列查询
  • 类似大表格的功能:列,某个特性的列集合
  • 写操作比读操作更快
  • 基于Apache分布式平台尽可能地Map/reduce
  • 我承认对Cassandra有偏见,一部分是因为它本身的臃肿和复杂性,也因为Java的问题(配置,出现异常,等等)

最佳应用场景:当使用写操作多过读操作(记录日志)如果每个系统组建都必须用Java编写(没有人因为选用Apache的软件被解雇)

例如:银行业,金融业(虽然对于金融交易不是必须的,但这些产业对数据库的要求会比它们更大)写比读更快,所以一个自然的特性就是实时数据分析

http://www.iigrowing.cn/tags/cassandra

8.HBase(配合ghshephard使用)

  • 所用语言:Java
  • 特点:支持数十亿行X上百万列
  • 使用许可:Apache
  • 协议:HTTP/REST(支持Thrift,Thrift是一种接口定义语言,为多种其他语言提供定义和创建服务,由Facebook开发并开源。)
  • 在BigTable之后建模
  • 采用分布式架构Map/reduce
  • 对实时查询进行优化
  • 高性能Thrift网关
  • 通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判
  • 支持XML,Protobuf,和binary的HTTP
  • Cascading,hive,andpigsourceandsinkmodules
  • 基于Jruby(JIRB)的shell
  • 对配置改变和较小的升级都会重新回滚
  • 不会出现单点故障
  • 堪比MySQL的随机访问性能

最佳应用场景:适用于偏好BigTable:)并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。

例如:Facebook消息数据库(更多通用的用例即将出现)

当然,所有的系统都不只具有上面列出的这些特性。这里我仅仅根据自己的观点列出一些我认为的重要特性。与此同时,技术进步是飞速的,所以上述的内容肯定需要不断更新。

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