前言

今天我们来介绍一下工作开发中常见的一些NoSQL数据库及其基本特点。欢迎在评论区留下文章中没有介绍且好用的​NOSQL数据库 。

什么是NOSQL数据库

非关系型数据库又被称为 NoSQL（Not Only SQL )，意为不仅仅是 SQL。指的是与传统关系型数据库（RDBMS）相对应的一类数据库管理系统。与关系型数据库不同的是非关系型数据库不使用传统的表格和行列结构来存储数据，而是采用更灵活的数据模型，例如键值对、文档、列族、图形等形式。

NoSQL数据库的特点

1. 非结构化数据模型：NoSQL数据库不需要严格定义数据的结构，可以接受各种类型和格式的数据，包括非结构化数据和半结构化数据。
2. 分布式架构：NoSQL数据库通常具备良好的分布式架构，可以水平扩展以处理大规模数据集和高并发访问。
3. 高性能和可伸缩性：由于去掉了一些传统数据库的复杂特性和约束条件，NoSQL数据库能够提供更高的读写性能和更好的可伸缩性。
4. 弱一致性和灵活性：为了提高性能，一些NoSQL数据库对数据一致性要求较低，允许更灵活的数据操作，适用于某些场景下的高速度数据处理。
5. 适应多种数据类型：NoSQL数据库广泛支持不同的数据模型，包括键值对、文档型、列族型、图形型等，以满足不同应用场景的需求。

键值数据库

Redis

Redis是一种基于内存的开源键值数据库，支持丰富的数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。它具有高速读写性能和丰富的功能，被广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等场景。

Amazon DynamoDB

DynamoDB是亚马逊云服务（AWS）提供的一种全托管的键值数据库。它具有自动扩展、高可用性和低延迟的特点，适合处理大规模分布式数据集。

Riak

Riak是一种分布式键值数据库，具有高可用性和容错性。它支持数据复制和分片，可以存储大规模的结构化和半结构化数据。

Memcached

Memcached是一种开源的高性能分布式内存对象缓存系统，也是一种以键值对的形式存储数据的NoSQL数据库。

ArangoDB

ArangoDB 原生多模型数据库，指的是兼有图 (graph)、文档 (document) 和键 / 值对 (key/value) 三种数据模型存储软件。其快捷灵活之处在于，它有适用于全部三种数据模型(图形数据、文档数据和键值对数据)的统一内核和统一数据库查询语言 ——AQL (ArangoDB Query Language)。其可以涵盖全部三种数据模型，还允许在单个查询中混合使用三种数据模型。ArangoDB具有高性能、横向扩展和强大的事务特性，适用于复杂的关联数据和分析场景。

文档数据库

MongoDB

MongoDB是一个广泛使用的文档数据库，它使用JSON格式的文档来存储数据。它具有灵活的架构，支持复杂的查询、索引和地理定位功能。MongoDB也提供了高可用性和自动分片的特性。

CouchDB

CouchDB是一个面向文档的NoSQL数据库，采用了分布式架构。它使用JSON文档来存储数据，并支持在线和离线同步、复杂查询和数据复制等功能。CouchDB具有易用性和可靠性的特点。

Couchbase

Couchbase是一种面向文档的NoSQL数据库，它提供高性能、可扩展和灵活的数据存储和管理解决方案。它使用JSON文档格式来存储数据，并支持强大的查询功能，使开发人员能够轻松地存储、检索和操作半结构化数据。

ArangoDB

ArangoDB 原生多模型数据库，指的是兼有图 (graph)、文档 (document) 和键 / 值对 (key/value) 三种数据模型存储软件。其快捷灵活之处在于，它有适用于全部三种数据模型(图形数据、文档数据和键值对数据)的统一内核和统一数据库查询语言 ——AQL (ArangoDB Query Language)。其可以涵盖全部三种数据模型，还允许在单个查询中混合使用三种数据模型。ArangoDB具有高性能、横向扩展和强大的事务特性，适用于复杂的关联数据和分析场景。

列族数据库

HBase

HBase是一个开源的、分布式的列族数据库，它在Hadoop文件系统（HDFS）之上构建。它旨在存储大量结构化和半结构化数据，并提供实时读写访问。HBase采用了一种基于列族的模型，数据以行键（row key）和列族（column family）的形式组织。

Cassandra

Cassandra是一个高度可扩展的、分布式的列族数据库。它设计用于处理大规模数据集和高并发读写操作。Cassandra具有去中心化架构，采用一致性哈希算法来分区数据和复制数据到多个节点。它具有高可用性、故障容忍和线性可扩展性的特点。Cassandra使用CQL（Cassandra Query Language）进行数据操作和查询，支持范围查询、分片和复杂的数据模型。

BigTable

Bigtable是一个分布式的、高性能的列族数据库，由Google开发。它旨在处理大规模结构化数据，并具有快速读写访问的能力。Bigtable的数据模型类似于稀疏的多维排序映射表，数据以行键、列族和时间戳的形式进行组织。它具有高可伸缩性、自动负载平衡和数据复制的特点。

图形数据库

Neo4j

Neo4j是一个广泛使用的图形数据库。它使用图形结构来存储数据，并提供了灵活的查询语言Cypher来进行高性能的图形查询。Neo4j具有强大的可扩展性和事务支持，适用于社交网络分析、推荐系统、知识图谱等应用领域。

ArangoDB

ArangoDB 原生多模型数据库，指的是兼有图 (graph)、文档 (document) 和键 / 值对 (key/value) 三种数据模型存储软件。其快捷灵活之处在于，它有适用于全部三种数据模型(图形数据、文档数据和键值对数据)的统一内核和统一数据库查询语言 ——AQL (ArangoDB Query Language)。其可以涵盖全部三种数据模型，还允许在单个查询中混合使用三种数据模型。ArangoDB具有高性能、横向扩展和强大的事务特性，适用于复杂的关联数据和分析场景。

InfoGrid

InfoGrid是一个基于图形模型的开源NoSQL数据库。它专注于存储和处理图形结构的数据，提供了强大的图形查询和分析功能。