7 种数据库类型

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7 Database Paradigms – YouTube

Seven Database Paradigms

一般而言,数据分成 关系型数据库 和 非关系型数据库(NoSQL)两种。

关系型数据库比如有:MySQL、Oracle、PostgreSQ等

NoSQL数据库的数据结构一般有:

  • 键值对(key-value),代表数据库:Redis
  • 列存储(Wide Column),代表数据库:Cassandra,HBase
  • 图(graph),代表数据库:Neo4J
  • 文档(document),代表数据库:MongoDB

这里根据存储的数据结构不同,分成七种来讨论。

1 键值对(key-value)数据库

代表数据库:Redis, Memcached, Etcd

键值数据库就像在编程语言中使用的哈希表。如python的字典、javascript中的对象字面量。

你可以通过key来添加、查询或者删除数据,鉴于使用主键访问,所以会获得不错的性能及扩展性。

适用的场景:

  • 通过键来定位查找而不是通过值来查找的业务。
  • 缓存。

不适用的场景:

  • 需要通过值来查找的业务,Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。
  • 需要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。
  • 需要事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。

列存储(Wide Column Store)数据库

代表数据库:Cassandra, Apache HBase

列存储数据库将数据储存在列族(column family)中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子,如果我们有一个Person类,我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下,姓名和年龄就会被放入一个列族中,而薪资则在另一个列族中。

适用的场景

  • 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中,每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。
  • 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子,标签可以储存在一个,类别可以在一个,而文章则在另一个。

不适用场景

  • 如果我们需要ACID事务。Cassandra就不支持事务。
  • 原型设计。如果我们分析Cassandra的数据结构,我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初,我们根本不可能去预测它的查询方式,而一旦查询方式改变,我们就必须重新设计列族。

文档(Document)数据库

代表数据库:MongoDB, Firestore, CouchDB

文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元,是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值,值既可以是简单的数据类型,如字符串、数字和日期等;也可以是复杂的类型,如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档,同一个表中存储的文档属性可以是不同的,数据可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。

适用的场景

  • 日志。企业环境下,每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented数据库并没有固定的模式,所以我们可以使用它储存不同的信息。
  • 分析。鉴于它的弱模式结构,不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。

不适用场景

  • 在不同的文档上添加事务。Document-Oriented数据库并不支持文档间的事务,如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。

4 关系型数据库

代表数据库:MySQL, Postgres, SQL Server, CockroachDB

关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。在关系型数据库中,对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上,通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据库的管理。

5  图(Graph)数据库

代表数据库:Neo4j, DGraph, Janus Graph

图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点,而实体之间的关系则会被作为边。

适用的场景

  • 在一些关系性强的数据中
  • 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现,那么将会非常有益于推荐的制定

不适用场景

  • 不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小,因为很少有操作涉及到整个图。

6  搜索引擎数据库

代表数据库:ElasticSearch, Algolia, MeiliSearch

7 多模式数据库

代表数据库:FaunaDB, CosmosDB

 

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