分类 | Examples举例 | 典型应用场景 | 数据模型 | 优点 | 缺点 |
键值(key-value) |
Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB |
内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载,也用于一些日志系统等等。 |
Key 指向 Value 的键值对,通常用hash table来实现 |
查找速度快 |
数据无结构化,通常只被当作字符串或者二进制数据 |
列存储数据库 |
Cassandra, HBase, Riak |
分布式的文件系统 |
以列簇式存储,将同一列数据存在一起 |
查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展 |
功能相对局限 |
文档型数据库 |
CouchDB, MongoDb |
Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的,不同的是数据库能够了解Value的内容) |
Key-Value对应的键值对,Value为结构化数据 |
数据结构要求不严格,表结构可变,不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构 |
查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法。 |
图形(Graph)数据库 |
Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph |
社交网络,推荐系统等。专注于构建关系图谱 |
图结构 |
利用图结构相关算法。比如最短路径寻址,N度关系查找等 |
很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息,而且这种结构不太好做分布式的集群方案。 |