sql与各个nosql数据库使用场景的讲解

sql为主干为什么我这样理解:

单从技术角度来说

  • 关系型网格 充分的体现了现实事务
  • 对事务,审计,闪存等等对数据的重视所以如何一些特别主要的数据,一定要放到sql里面。一个系统里面至少有用户信息是重要的数据。
  • 所以sql必须有,而且数据存储的主干

什么时候引入nosql

先看看sql - > sql + nosql的过程。

这些nosql?

对java语言而言:

  • redis:用于缓存 - 读速度极快(内存中)
  • mongoDb - 读写事务都是均衡的.node.js开发的json
  • Neo4j - .java的的比较像SQL但查询更快,可惜高级功能收费… - 社交(图像数据库)
  • Cassandra - 写数据比读快.-用于日志的存放。
  • HBase 离线分析

我的设想:

java语言而言:

  • - redis用于缓存(值里面存javabean)和不需要存储的热数据
  • - mongoDb用于不太重要的但要储的内容.
  • - Cassandra 用于管理 日志强烈建议(把日志放到数据库里面。)
  • - HBASE 离线分析,大数据
  • - solr,ES - 站内搜索和代替里面的SQL等
  • - 或者用neo4j代替sql数据库 , 有对事务要求的时候,单独起一个优先级为2的线程存到sql里面.

NoSQL纪元

当下已经存在很多的NoSQL数据库,比如MongoDB、Redis、Riak、HBase、Cassandra等等。每一个都拥有以下几个特性中的一个:

  • 不再使用SQL语言,比如MongoDB、Cassandra就有自己的查询语言
  • 通常是开源项目
  • 为集群运行而生
  • 弱结构化――不会严格的限制数据结构类型

适用的场景

储存用户信息,比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID(键)挂钩,这种情景下键值数据库是个很好的选择。

不适用场景

1)取代通过键查询,而是通过值来查询。Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。

2)需要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。

3)事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。

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