键值数据库 什么叫键值数据库
各位老铁们好，相信很多人对键值数据库都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于键值数据库以及什么叫键值数据库的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
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。
键值数据库中键和值是分开存储的吗
在键值数据存储中，键和值是分开存储的。键（key）是用于唯一标识一个数据项的字符串或二进制数据，而值（value）则是与该键相关联的数据。键和值通常是以不同的数据结构分别存储在存储介质中。
通常情况下，键值数据库使用哈希表或者B树等数据结构来实现。在哈希表中，键和值通常是以键值对（key-value pair）的形式存储在哈希桶（hash bucket）中。而在B树中，键和值通常是以键值对的形式存储在B树的节点中。
无论是哈希表还是B树，它们都是通过根据键来查找值的方式来提高数据的访问效率，从而满足键值数据存储的高效性需求。
关于数据库存储键值对的问题
这是前端（应用端）和后端（服务端）的问题，这个应该是每个用户的单独配置，那么应该放在前端而是不是放在后端，如果放在后端，那么每个用户都要读取，那么体验一定不好。
对于前端来说，只要加一个“配置文件”（其实就是一段代码）就可以，然后通过服务端的程序读取这个“配置文件”，就知道相应的顺序了，这样总比，连通服务器读取相应的表，来的要快。
如果非要用数据库解决，那我们做一个假设，有100项，某人将所有的项目变成了从后往前倒着写的，也就是第100项与第1项位置互换，第99项与第2项位置互换，这样，那么最后是第50项与第51项调换，也就是100项完全变换了位置，那么不管你怎么存储，怎么读取，这些项都必须全部保存起来，因为每一项的顺序都变了，所以这个方案并不是十分好。
当然，如果非要这么做的话，那么有一个稍微简单一点的办法，不过也需要前端的配合而且，很可能出现征用的情况，使用效果也不一定能太好。
我的办法是建立userid 10001 10002 10003这样一张表，说白了就是一张以默认顺序ModuleID（个人觉得这个可能是你的表头代码，如果不是不要介意）为字段名的表，然后每条用户id，对应一组编号比如（默认编号为1,2,3,4）：
userid 10001 10002 10003 10004
1 4 3 1 2
2 2 1 4 3
3 1 2 3 4
类似于这样就能直接得到用户的编号顺序了，不过这种还是不如在前端一个配置文件来的舒服（用户修改配置文件后，服务端也会备份（类似于上表这种也可以作为一个客户端配置的备份），但是这种备份比直接修改数据库要要省事不少，至少节省了数据库的资源），而且可能出现征用的问题，比如两个人或更多的人同时修改代码，那么一张表不可能让这么多人同时update，肯定要出现征用，那么服务体验就不会太好（备份的话，不用那么及时，所以征用的可能性不大，即使出现也是发生在后端，用户的体验并没有什么影响）。
以上均为个人理解，共同探讨。
什么叫键值数据库
首先
文档数据库
和
键值数据库
都是
nosql
第二
文档数据库
最典型的是
mongodb
而
键值数据库
最典型的是
redis
第三
文档数据库
提供嵌入式文档
这对于非规范化非常有用
文档数据库将经常查询的数据存储在同一个文档中
而不是存储在表中
如果一个应用程序需要存储不同的属性
以及大量的数据
那么文档数据库将会是一个很好的选择
第四
键值数据库
适用于那些频繁读写
拥有简单数据模型的应用
键值数据库中存储的值
可以是简单的标量值
如整数或布尔值
也可以是结构化数据类型
比如列表和
json
结构
键值数据库通常具有简单的查询功能
允许通过键来查找一个值
OK，关于键值数据库和什么叫键值数据库的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。