非关系型数据库应用场景

2022-11-30 投稿:卢木仲 分享

主要有四种缺点:

1、无法存储数据结构

2、按行存储,即使只操作一列也需要整行读入内存

3、表结构扩展不方便,schema是固定的

4、全文搜索功能支持弱

针对上述四种缺点,分别提供不同的数据库来解决。

1、K-V存储解决无法存储数据结构

以Redis为例,value可以是数据结构,比如string、hash、list、set、sortedset、bitmap等

2、列式存储解决操作一列也需要整行读入内存导致IO高

以HBase为代表

3、文档存储解决表结构扩展不方便的问题

以MongoDB为代表

4、全文搜索引擎解决全文搜索功能问题

以ElasticSearch为例

虽然,上面几种方案解决了关系型数据库的缺点,但是并不能很好的支持ACID特性。而关系型数据库在某些场景还是很好的选择,所以说这些数据库只是关系型数据库的一个很好的补充,而不能替换关系型数据库。

现在的NewSQL也是一种大数据时代的发展趋势,即可以支持事务,也有良好的扩展性能支持大数据。以OceanBase、TiDB、Spanner / F1为例。

就是国庆节的时候,中国蚂蚁金服自主研发的金融级分布式关系数据库OceanBase,在被誉为“数据库领域世界杯”的TPC-C基准测试中,打破了由美国公司Oracle(甲骨文)保持了9年之久的世界记录,成为首个登顶该榜单的中国数据库产品。

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