sql与各个nosql数据库使用场景的示例分析
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sql为主干为什么我这样理解:
单从技术角度来说
关系型网格 充分的体现了现实事务
对事务,审计,闪存等等对数据的重视所以如何一些特别主要的数据,一定要放到sql里面。一个系统里面至少有用户信息是重要的数据。
所以sql必须有,而且数据存储的主干
什么时候引入NOSQL
先看看sql - > sql + nosql的过程。
https://www.jb51.net/article/79236.htm 为什么要使用NoSQL
这些nosql?
对java语言而言:
redis:用于缓存 - 读速度极快(内存中)
MongoDB - 读写事务都是均衡的.node.js开发的json
Neo4j - .java的的比较像SQL但查询更快,可惜高级功能收费… - 社交(图像数据库)
Cassandra - 写数据比读快.-用于日志的存放。
HBase 离线分析
我的设想:
java语言而言:
- redis用于缓存(值里面存javabean)和不需要存储的热数据
- mongoDb用于不太重要的但要储的内容.
- Cassandra 用于管理 日志强烈建议(把日志放到数据库里面。)
- HBASE 离线分析,大数据
- solr,ES - 站内搜索和代替里面的SQL等
- 或者用neo4j代替sql数据库 , 有对事务要求的时候,单独起一个优先级为2的线程存到sql里面.
NoSQL纪元
当下已经存在很多的NoSQL数据库,比如MongoDB、Redis、Riak、HBase、Cassandra等等。每一个都拥有以下几个特性中的一个:
不再使用SQL语言,比如MongoDB、Cassandra就有自己的查询语言
通常是开源项目
为集群运行而生
弱结构化——不会严格的限制数据结构类型
适用的场景
储存用户信息,比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID(键)挂钩,这种情景下键值数据库是个很好的选择。
不适用场景
1)取代通过键查询,而是通过值来查询。Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。
2)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。
3)事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。
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