属于nosql系列,属于nosql数据库的有

当前主流nosql系列数据库产品有哪些

MySQL SQLSERVER Oracle DB2 PostgreSQL 这些都是最常见的,哦,还有一些NoSQL的数据库,就是非关系型数据库

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什么是nosql非关系型数据库

对此，前Google工程师，Milo（本地商店搜索引擎）创始人Ted Dziuba最近发表标题惊人的博客“I Can't Wait for NoSQL to Die”，对NoSQL的适用范围进行了分析。他认为，

NoSQL也会带来一连串的新问题，并不会成为主流，无法取代关系型数据库。

他的理由是：Cassandra等NoSQL数据库在使用上并不方便，比如，修改column family定义时就需要重启。而且NoSQL更适合Google那样的规模，而一般的互联网公司都不是Google，早早地去考虑Google那样的规模的可扩展性，纯粹是浪费时间，存在巨大的商业风险。

他还透露，即使在Google，AdWords这样的关键产品也是基于MySQL实现的。

他在文中最后表示，NoSQL当然死不了，但是

它最终会被边缘化，就像Rails被NoSQL边缘化一样

Dziuba的文章因为言辞激烈，在社区里引起了强烈反应。

SQL数据库阵营赞同者大有人在。craigslist工程师、著名的MySQL专家Jeremy Zawodny表示，在读此文的时候，不时会心一笑。他说，

NoSQL运动只是软件不断进化进程中的正常现象

。关系型数据库也会继续发展，MySQL社区不断推出的XtraDB或InnoDB插件, PBXT, Drizzle都是证据。各种技术竞争的结果是，我们获得了更多解决问题的选择。

drizzle项目开发者Eric Day也表示，NoSQL有很多值得学习的，但是目前大部分实际项目的最佳选择还是关系型数据库。

NoSQL阵营当然不会坐视不理，Cassandra项目组的Eric Evans表示，Dziuba提到Cassandra修改column family定义的问题其实很容易解决。而且，NoSQL并不是要取代MySQL，事实上Twitter仍然在用MySQL。如果关系型数据库能够承担负荷，那就用好了；如果不行，请考虑NoSQL。

而德国知名博客Code Monkeyism则嘲笑Dziuba看起来并没有用MySQL做过真实项目，因为MySQL如果没有memcache，基本上无法应付网站项目。他认为，NoSQL将使SQL数据库边缘化，而且一个重要理由恰恰是可以节省DBA的开销。

digg的前任首席架构师现在也在创业的Joe Stump说，自己现在的创业项目就是用NoSQL，而且列举了一系列问题挑战SQL阵营。

哪个属于Nosql数据库

NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现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。

常见的Nosql数据库有：

一、Redis数据库

Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key－Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。

二、MongoDB数据库

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

扩展资料：

对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：

一、易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

二、大数据量，高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。

三、灵活的数据模型

NoSQL无须事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。

四、高可用

NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

参考资料来源：百度百科-NoSQL

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