四大开源分布式数据库，四大权威数据库
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四大开源数据库是哪些
开源世界中的那几个免费数据库
发布时间：2011-11-22 09:34:30来源：CSDN评论：0点击：1476次【字号：大中小】
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开源数据库MySQLMySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源...
开源数据库MySQL
MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。
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MySQL为多种编程语言提供了API，包括C、C++、C#、Delphi、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。而其自身是采用C和C++编写的，使用了多种编译器进行测试，所以，MySQL能够保证源代码具有很强的可移植性。这样的一款数据库，自然能够支持几乎所有的操作系统，从Unix、Linux到Windows，具体包括AIX、BSDi、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、NetBSD、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、SunOS、Windows等多种操作系统。最重要的是，它是一个可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。
与此同时，MySQL也产生了很多分支版本的数据库也非常值得推荐。
首先是MariaDB，它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本，是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。与MySQL相比较，MariaDB更强的地方在于它拥有更多的引擎，包括Maria存储引擎、PBXT存储引擎、XtraDB存储引擎、FederatedX存储引擎，它能够更快的复制查询处理、运行的速度更快、更好的功能测试以及支持对Unicode的排序等。
其次是rcona，它为MySQL数据库服务器进行了改进，在功能和性能上较MySQL有着很显著的提升。该版本提升了在高负载情况下的InnoDB的性能，同时，它还为DBA提供一些非常有用的性能诊断工具，并且提供很多参数和命令来控制服务器行为。
第三是Percona Server，它使用了诸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query对MySQL进行改造。并且，它只包含MySQL的服务器版，并没有提供相应对 MySQL的Connector和GUI工具进行改进。
非关系型数据库NoSQL
从NoSQL的字面上理解，NoSQL就是Not Only SQL，被业界认为是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
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当然，NoSQL也是随着互联网Web2.0网站的兴起才能取得长足的进步。关键的需求在于，传统的关系数据库在应付Web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
首先推荐的是Oracle NoSQL Database，这是一个社区版。Oracle的这个NoSQL Database，是在10月4号的甲骨文全球大全上发布的Big Data Appliance的其中一个组件，Big Data Appliance是一个集成了Hadoop、NoSQL Database、Oracle数据库Hadoop适配器、Oracle数据库Hadoop装载器及R语言的系统。
其次推荐的是Membase。Membase是NoSQL家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目，源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上，目前可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成，其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师，这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。
并且，Membase容易安装、操作，可以从单节点方便的扩展到集群，而且为memcached(有线协议的兼容性)实现了即插即用功能，在应用方面为开发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案，Memcached已经在不同类型的领域(特别是大容量的Web应用)有了广泛的使用，其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。通过兼容多种编程语言和框架，Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面，Membase提供了有效的图形化界面和编程接口，包括可配置的告警信息。
Membase的目标是提供对外的线性扩展能力，包括为了增加集群容量，可以针对统一的节点进行复制。另外，对存储的数据进行再分配仍然是必要的。
第三推荐的是Hibari。Hibari在日语中意思为“云雀”，它是一个专为高可靠性和大数据存储的数据库引擎，可用于云计算环境中，例如 webmail、SNS和其他要求T/P级数据存储的环境中。同时，Hibari也支持Java，C/C++，Python，Ruby和Erlang语言的客户端。
第四推荐的是memcachedb。这是一个由新浪网的开发人员开放出来的开源项目，给memcached分布式缓存服务器添加了Berkeley DB的持久化存储机制和异步主辅复制机制，让memcached具备了事务恢复能力、持久化能力和分布式复制能力，非常适合于需要超高性能读写速度，但是不需要严格事务约束，能够被持久化保存的应用场景，例如memcachedb被应用在新浪博客上面。
第五推荐的是Leveldb。这是一个Google实现的非常高效的kv数据库，目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。在这个数量级别下还有着非常高的性能，主要归功于它的良好的设计，特别是LSM算法。LevelDB是单进程的服务，性能非常之高，在一台4个Q6600的CPU机器上，每秒钟写数据超过40w，而随机读的性能每秒钟超过10w。
XML数据库的优势
XML数据库是一种支持对XML格式文档进行存储和查询等操作的数据管理系统。在系统中，开发人员可以对数据库中的XML文档进行查询、导出和指定格式的序列化。目前XML数据库有三种类型：XMLEnabledDatabase(XEDB)，即能处理XML的数据库;NativeXMLDatabase(NXD)，即纯XML数据库;HybridXMLDatabase(HXD)，即混合XML数据库。
关系数据库中的第一代XML支持是切分(或分解)文档，以适应关系表格或将文档原封不动地存储为字符或二进制大对象(CLOB或 BLOB)。这两个方法中的任一种都尝试将XML模型强制转换成关系模型。然而，这两种方法在功能和性能上都有很大的局限性。混合型模型将XML存储在类似于DOM的模型中。XML数据被格式化为缓冲数据页，以便快速导航和执行查询以及简化索引编制。
在这里，首要要推荐的XML数据库是Sedna。它号称是一款原生态的XML数据库，提供了全功能的核心数据库服务，包括持久化存储、ACID事务、索引、安全、热备、UTF8等。实现了 W3C XQuery规范，支持全文搜索以及节点级别的更新操作。
第二款XML数据库是BaseX。这款数据库用来存储紧缩的XML数据，提供了高效的 XPath和XQuery的实现，同时，它还提供一个前端操作界面。
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第三款推荐的是XMLDB。这款数据库使用了关系型数据库来存储任意的XML文档，因为所采用的存储机制，所以文档的搜索速度特别快，同时执行XSL转换也相当快。XMLDB同时还提供了一个PHP的模块，可以应用在Web应用中。
第四块推荐的是X-Hive/DB。它是一个为需要高级XML数据处理和存储功能的软件开发者设计的强大的专属XML数据库。X-Hive/DB Java API包含存储、查询、检索、转换和发表XML数据的方法。
与传统关系型数据库相比，XML数据库具有以下优势：第一，XML数据库能够对半结构化数据进行有效的存取和管理。如网页内容就是一种半结构化数据，而传统的关系数据库对于类似网页内容这类半结构化数据无法进行有效的管理。第二，提供对标签和路径的操作。传统数据库语言允许对数据元素的值进行操作，不能对元素名称操作，半结构化数据库提供了对标签名称的操作，还包括了对路径的操作。第三，当数据本身具有层次特征时，由于XML数据格式能够清晰表达数据的层次特征，因此XML数据库便于对层次化的数据进行操作。XML数据库适合管理复杂数据结构的数据集，如果己经以XML格式存储信息，则XML数据库利于文档存储和检索;可以用方便实用的方式检索文档，并能够提供高质量的全文搜索引擎。另外XML数据库能够存储和查询异种的文档结构，提供对异种信息存取的支持。
大数据中有哪些数据库
大数据领域常用数据库主要分为关系型、非关系型（NoSQL）、分布式及专用型四大类，各类型因数据模型和场景适配性不同而广泛应用于不同业务。
一、关系型数据库（传统核心型）
1.核心特征：基于关系模型，以表格（行+列）存储，通过主键/外键关联数据，支持ACID事务（原子性、一致性、隔离性、持久性）。
2.典型代表：
• MySQL/Oracle：企业级应用首选，适用于金融、ERP等数据结构稳定、事务要求高的场景；
• PostgreSQL：开源且支持复杂查询，适合数据仓库辅助分析。
3.大数据场景限制：单节点性能瓶颈明显，需配合分库分表或分布式扩展。
二、非关系型数据库（NoSQL，灵活扩展型）
按数据模型细分四大类，适配半结构化/非结构化数据、高并发读写场景：
1.键值存储（KV Store）：
•代表：Redis、Memcached；
•特点：以“键-值”对存储，读写速度极快（内存优先），适合实时缓存、会话管理（如电商秒杀场景）。
2.文档数据库：
•代表：MongoDB、CouchDB；
•特点：以JSON/BSON文档存储，支持嵌套结构，适合内容管理、用户画像（如社交媒体用户数据）。
3.列族/宽列数据库：
•代表：Apache Cassandra、HBase；
•特点：按列族（Column Family）存储，支持水平扩展，适合海量结构化数据的分布式存储（如物联网时序数据、日志分析）。
4.图数据库：
•代表：Neo4j、JanusGraph；
•特点：以节点（实体）、边（关系）存储，擅长复杂关系分析（如社交网络、知识图谱、金融风控）。
三、分布式数据库（扩展能力型）
1.核心特征：数据分散存储在多节点，通过一致性协议（如Paxos、Raft）保证数据可靠性，支持线性扩展。
2.典型代表：
•分布式关系型：TiDB（兼容MySQL，支持分布式事务）、OceanBase；
•分布式NoSQL：Cassandra（线性扩展无单点）、MongoDB分片集群。
3.大数据优势：解决单节点容量/性能瓶颈，适合PB级数据存储、高并发读写（如互联网用户行为分析）。
四、专用型数据库（场景定制型）
1.内存数据库：
•代表：Redis（内存优先）、SAP HANA（混合内存）；
•场景：实时分析、高频交易（如股票行情系统，毫秒级响应）。
2.数据仓库：
•代表：Apache Hive（基于Hadoop）、ClickHouse（列式分析）、Snowflake（云原生）；
•场景：离线/近实时数据分析（如电商销售报表、用户行为趋势），支持复杂SQL查询和大规模聚合。
3.时序数据库：
•代表：InfluxDB、Prometheus；
•场景：物联网设备数据、监控指标（如服务器CPU使用率、传感器数据），支持高效时间范围查询。
五、选择核心逻辑
1.数据结构：固定结构选关系型，半结构化/嵌套选文档型，关系复杂选图数据库；
2.性能需求：实时读写选内存/KV，海量数据选分布式/列族；
3.扩展需求：需线性扩展优先分布式NoSQL，事务要求高选分布式关系型。
正确性标签:
云计算和大数据之间有什么区别
云计算和大数据的区别是什么？关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware(其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系)，开源的云平台较有活力的就是Openstack了。
大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化较强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。
关于本次四大开源分布式数据库和四大权威数据库的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。