解读NoSQL数据库的四大家族

在目前的企业IT架构中，系统管理员以及DBA都会考虑使用NoSQL数据库来解决RDBMS所不能解决的问题，特别是互联网行业。传统的关系型数据库主要以表(table)的形式来存储数据，而无法应对非结构化数据的挑战。在进行数据标准化的过程中，关系型数据库性能遭遇了瓶颈。

NoSQL顾名思义就是Not-Only SQL，它可以作为关系型数据库的良好补充。在TechTarget数据库之前的报道中，我们也对NoSQL数据库的应用场景做了详细的介绍。NoSQL不像传统的关系型数据库，其种类繁多，且各有各的优势和缺点，对于DBA来说如何区分彼此的不同是一件比较头痛的工作。在本文中，我们就将进一步为您接受关于NoSQL数据库的分类以及各自的优缺点。

　　NoSQL数据库的四大家族

　　键值(Key-Value)存储数据库

　　这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。

相关数据库	Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB
典型应用	内容缓存，适合混合工作负载并扩展大的数据集
数据模型	一系列键值对
优势	快速查询
劣势	存储的数据缺少结构化

　　列存储数据库

　　这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。

相关数据库	Cassandra, HBase, Riak
典型应用	分布式的文件系统
数据模型	以列簇式存储，将同一列数据存在一起
优势	查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展
劣势	功能相对局限

　　文档型数据库

　　文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。

相关数据库	CouchDB、MongoDB
典型应用	Web应用
数据模型	一系列键值对
优势	数据结构要求不严格
劣势	查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法

　　图形(Graph)数据库

　　图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。

相关数据库	Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph
典型应用	社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱
数据模型	图结构
强项	利用图结构相关算法。
弱项	需要对整个图做计算才能得出结果，不容易做分布式的集群方案。