列存储数据库?什么是列式存储数据库
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什么是列式存储数据库
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合与批量数据处理和即席查询。
GBase 8a分析型数据库的独特列存储格式,对每列数据再细分为“数据包”。这样可以达到很高的可扩展性:无论一个表有多大,数据库只操作相关的数据包,性能不会随着数据量的增加而下降。通过以数据包为单位进行 I/O操作提升数据吞吐量,从而进一步提高I/O效率。
由于采用列存储技术,还可以实现高效的透明压缩。
数据库是什么
数据库,可视为电子化的文件柜,即存储电子文件的处所。
所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。在数据库中,用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。
因为使用io流文件存储数据有很多弊端如文件存储数据存储效率低、不管存还取操作都较麻烦、一般只能保存小量字符串数据等。为了解决这些弊端,才有数据库的出现,使用数据库存储数据就可以很好的解决这些弊端。
扩展资料:
数据库的结构:
一个数据库由一个或一组数据表组成。每个数据库都以文件的形式存放在磁盘上,即对应于一个物理文件。不同的数据库,与物理文件对应的方式也不一样。
对于dBASE,FoxPro和Paradox格式的数据库来说,一个数据表就是一个单独的数据库文件,而对于Microsoft Access、Btrieve格式的数据库来说,一个数据库文件可以含有多个数据表。
数据库中的数据是以表为单位进行组织的。一个表是一组相关的按行排列的数据;每个表中都含有相同类型的信息。表实际上是一个二维表格,例如,一个班所有学生的考试成绩,可以存放在一个表中,表中的每一行对应一个学生,这一行包括学生的学号,姓名及各门课程成绩。
参考资料来源:百度百科-数据库
数据库有哪几种
数据库有两种类型,分别是关系型数据库与非关系型数据库。
1、关系数据库
包括:MySQL、MariaDB(MySQL的代替品,英文维基百科从MySQL转向MariaDB)、Percona Server(MySQL的代替品)、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。
FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接(ODBC)驱动程序,令各个数据库之间得以互相集成。
2、非关系型数据库(NoSQL)
包括:BigTable(Google)、Cassandra、MongoDB、CouchDB、键值(key-value)数据库、Apache Cassandra(为Facebook所使用):高度可扩展、Dynamo、LevelDB(Google)。
扩展资料:数据库的作用
数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统,一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。
数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类,例如关系式、XML;或依据所支持的计算机类型来作分类,例如服务器群集、移动电话。
或依据所用查询语言来作分类,例如SQL、XQuery;或依据性能冲量重点来作分类,例如最大规模、最高运行速度;亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式,一些DBMS能够跨类别,例如,同时支持多种查询语言。
参考资料来源:百度百科--数据库
大数据常用哪些数据库
通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库,关系型数据库的优势到现在也是无可替代的,比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库,这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制,适合小量数据读写场景;但是到了大数据时代,人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。
大数据时代初期,随着数据请求并发量大不断增大,一般都是采用的集群同步数据的方式处理,就是将数据库分成了很多的小库,每个数据库的数据内容是不变的,都是保存了源数据库的数据副本,通过同步或者异步方式保证数据的一致性,每个库设定特定的读写方式,比如主数据库负责写操作,从数据库是负责读操作,等等根据业务复杂程度以此类推,将业务在物理层面上进行了分离,但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题,企业数据在不断的扩增中,后面就采用分库分表的方式解决,对读写负载进行分离,但是这种实现依旧存在不足,且需要不断进行数据库服务器扩容。
NoSQL数据库大致分为5种类型
1、列族数据库:BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等,下面简单介绍几个
(1)Cassandra:Cassandra是一个列存储数据库,支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引,log-structured修改,支持反规范化,实体化视图和嵌入超高速缓存。
(2)HBase:Apache Hbase源于Google的Bigtable,是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。
(3)Amazon SimpleDB:Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储,它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项
(4)Apache Accumulo:Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储,基于Google的BigTable设计,建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。
(5)Hypertable:Hypertable是一个开源、可扩展的数据库,模仿Bigtable,支持分片。
(6)Azure Tables:Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别,能通过REST和Managed API访问。
2、键值数据库:Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等,下面简单介绍几个
(1)Riak:Riak是一个开源,分布式键值数据库,支持数据复制和容错。(2)Redis:Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务,Pub/Sub、Lua脚本,还支持给Key添加时限。
(3)Dynamo:Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现;在亚马逊S3产品中使用。
(4)Oracle NoSQL Database:来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID(原子性、一致性、持久性和独立性)和JSON。
(5)Oracle NoSQL Database:具备数据备份和分布式键值存储系统。
(6)Voldemort:具备数据备份和分布式键值存储系统。
(7)Aerospike:Aerospike数据库是一个键值存储,支持混合内存架构,通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。
3、文档数据库:MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等,下面简单介绍几个
(1)MongoDB:开源、面向文档,也是当下最人气的NoSQL数据库。
(2)CounchDB:Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库,使用Javascript做MapReduce查询,以及一个使用HTTP的API。
(3)Couchbase:NoSQL文档数据库基于JSON模型。
(4)RavenDB:RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。
(5)MarkLogic:MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息,支持灵活的模式。
4、图数据库:Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB,下面简单介绍几个
(1)Neo4j:Neo4j是一个图数据库;支持ACID事务(原子性、独立性、持久性和一致性)。
(2)InfiniteGraph:一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系,支持分布式数据存储。
(3)AllegroGraph:AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘,提供了高可扩展性,支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。
5、内存数据网格:Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces,下面简单介绍几个
(1)Hazelcast:Hazelcast CE是一个开源数据分布平台,它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。
(2)Oracle Coherence:Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力,一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。
(3)Terracotta BigMemory:来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。
(4)GemFire:Vmware vFabric GemFire是一个分布式数据管理平台,也是一个分布式的数据网格平台,支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。
(5)Infinispan:Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储,和分布式数据节点平台,支持事务,peer-to-peer及client/server架构。
(6)GridGain:分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。
(7)GigaSpaces:GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统,并支持各种各样的高速缓存场景。
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