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本篇內容介紹了“NoSQL數據庫四大分類的介紹”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
NoSQL數據庫的四大分類:
鍵值(Key-Value)存儲數據庫:
這一類數據庫主要會使用到一個哈希表，這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數據。Key/value模型對于IT系統來說的優勢在于簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候，Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.
列存儲數據庫:
這部分數據庫通常是用來應對分布式存儲的海量數據。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.
文檔型數據庫:
文檔型數據庫的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數據模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型數據庫可 以看作是鍵值數據庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數據庫比鍵值數據庫的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國內也有文檔型數據庫SequoiaDB，已經開源。
圖形(Graph)數據庫:
圖形結構的數據庫同其他行列以及剛性結構的SQL數據庫不同，它是使用靈活的圖形模型，并且能夠擴展到多個服務器上。NoSQL數據庫沒有標準的查詢語言(SQL)，因此進行數據庫查詢需要制定數據模型。許多NoSQL數據庫都有REST式的數據接口或者查詢API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
因此，我們總結NoSQL數據庫在以下的這幾種情況下比較適用：1、數據模型比較簡單；2、需要靈活性更強的IT系統；3、對數據庫性能要求較高；4、不需要高度的數據一致性；5、對于給定key，比較容易映射復雜值的環境。
NoSQL數據庫的四大分類表格分析
分類 | Examples舉例 | 典型應用場景 | 數據模型 | 優點 | 缺點 |
鍵值（key-value） | Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB | 內容緩存，主要用于處理大量數據的高訪問負載，也用于一些日志系統等等。 | Key 指向 Value 的鍵值對，通常用hash table來實現 | 查找速度快 | 數據無結構化，通常只被當作字符串或者二進制數據 |
列存儲數據庫 | Cassandra, HBase, Riak | 分布式的文件系統 | 以列簇式存儲，將同一列數據存在一起 | 查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展 | 功能相對局限 |
文檔型數據庫 | CouchDB, MongoDb | Web應用（與Key-Value類似，Value是結構化的，不同的是數據庫能夠了解Value的內容） | Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化數據 | 數據結構要求不嚴格，表結構可變，不需要像關系型數據庫一樣需要預先定義表結構 | 查詢性能不高，而且缺乏統一的查詢語法。 |
圖形(Graph)數據庫[3] | Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph | 社交網絡，推薦系統等。專注于構建關系圖譜 | 圖結構 | 利用圖結構相關算法。比如最短路徑尋址，N度關系查找等 | 很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案。[3] |
“NoSQL數據庫四大分類的介紹”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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