本文原创为freas_1990，转载请标明出处：http://blog.csdn.net/freas_1990/article/details/38831977   24岁以后博文更新逐渐减少了，因为守着“每篇文章都是思索所得”的原则，希望能对读者有所启发而坚持不发一篇垃圾文章。 24岁以前，一直信仰源代码实现，觉得所有的核心技术，都在于源代码实现（尤其是C源代码）。 直到24岁，学习之余，偶有所

简介 NoSQL，是一项全新的数据库革命性运动，NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性，而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。  但是NoSQL数据库之间的不同，远超过两 SQL数据库之间的差别。这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好

大数据挑战与NoSQL数据库技术 目录 1 概论 2 数据一致性理论 3 存储模型 4 分区与放置策略 5 海量数据处理 6 复制与容错 7 数据压缩 8 缓存 9 key-value 10 列向 11 文档 12 图 13 基于Hadoop 14 NewSQL 15 分布式缓存 16 企业应用 概论 数据一致性理论 CAP 最终一致性： 因果 读自己的写 会话 单调读 时间轴（单调写） ACID

本文是《实现键值对存储》系列译文的第二篇 原文来自Emmanuel Goossaert (CodeCapsule.com) 本文中，开头我会解释使用现有模型而非重头开始此项目的原因。我会阐述一系列选择键值对存储模型的标准。最后我将对一些广为人知的键值对存储项目做一个概述，并用这些标准选择其中一些作为模型。本文将包含： 1. 不重新发明轮子 2. 备选模型和选择标准 3. 选择的键值对存储的概述 4

   之前看过一本名叫<<大数据挑战的书>>，里面主要讲了NOSQL的内容，感觉讲得确实不错，今天来重新温习一下，我们大话NOSQL。说道NOSQL，我们肯定联想到的内容就是BigData大数据了，不错，当今的时代就是大数据的时代了。如果放在前几年，互联网还没有这么发达的情况下，也许谁也不会听过这个名词。在讲正题的时候，我做了张图来看看一般服务端架构在面对业务发展的需要时候，一般的演变趋势： 所以

1 简介 在大多数企业中，关系型数据库有着充分的理由长期占据着市场。支撑传统应用的关系型数据库能够满足当前的业务需求，这些关系型数据库有着广泛生态系统工具的支持，并且有大量有能力的人员来实现和维护这些产品。 但是现在，越来越多的企业正在考虑替换传统关系型数据库。在一些情况下，这种替换动机是技术性的，例如在现存系统的功能下需要扩展或提高性能；而在其他情况下，企业是则是由寻找可替代品来替换昂贵的专有软

目前图数据库软件七种较为流行：Neo4J, Infinite Graph, DEX,InfoGrid, HyperGraphDB, Trinity, AllegroGraph（http://tech.it168.com/a2012/0112/1302/000001302117_all.shtml） •       Neo4j - 开源的Java属性图形模型 •       AllegroGraph

来自：残阳似血的博客 http://qinxuye.me/article/introduction-to-neo4j/   现实中很多数据都是用图来表达的，比如社交网络中人与人的关系、地图数据、或是基因信息等等。RDBMS并不适合表达这类数据，而且由于海量数据的存在，让其显得捉襟见肘。NoSQL数据库的兴起，很好地解决了海量数据的存放问题，图数据库也是NoSQL的一个分支，相比于NoSQL中的其他

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">一、安装和配置Cassandra</span>1.下载Cassandra安装包 apache-cassandra-2.1.0-bin.tar 到路径/usr/local/目录下 2.解压安装包 [root@ev

15个nosql数据库 1、MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。主要解决的是海量数据的访问效率问题，为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。当数据量达到50GB以上的时候，MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上。MongoDB的并发读写效率不是特别出色，根据官方提供的性能测试表明，大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请

1 简介 在大多数企业中，关系型数据库有着充分的理由长期占据着市场。支撑传统应用的关系型数据库能够满足当前的业务需求，这些关系型数据库有着广泛生态系统工具的支持，并且有大量有能力的人员来实现和维护这些产品。 但是现在，越来越多的企业正在考虑替换传统关系型数据库。在一些情况下，这种替换动机是技术性的，例如在现存系统的功能下需要扩展或提高性能；而在其他情况下，企业是则是由寻找可替代品来替换昂贵的专有软

一、Redis的简介：       NoSql 及No Only SQL，是高并发，超大数据存在，不同于关系型数据库。拥有：非关系型，分布式，开源的，可水平扩展。             Redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合

关系数据库价值 在学习NoSQL是我们肯定想到了现阶段数据库的主流————SQL 数据库。为什么sql数据库会成为现在的主流，主要基于它的如下优点： 获取持久化数据：主要因为计算机架构中的两个存储区域，主存储器和后备存储器。 并发：利用事务机制可以搞定 集成：采用共享数据库集成的方式实现多个应用程序公用同一个数据库 近乎标准的模型：基于以上优点，并且各种SQL dialect都相似，使之成为近乎标

背景 上篇博客已经对数据模型整体有了一个介绍，下面针对NoSQL中的四种数据模型进行详解的介绍。如下图： 概念 键值数据库是一张简单的hash table，主要用在所有数据库访问均通过主键来操作的情况下。讨论每一种NoSQL数据库的特征时，都要了解其”一致性“、”事务性“、查询特性、数据结构和可扩展性。 一致性 只有针对单个键的操作才局别“一致性”，因为这种操作只可能是“获取”、“设置”、或者“删

大家好，欢迎做客第120期名人堂，我是主持人皮皮。每年的双11促销，都是对几大电商的软硬件平台服务能力的一次大考。京东每天的库房记录在十亿个数量级，商品图片总共有几十亿张。这些文件基本上都是KB 级别的，很明显关系型数据库不太擅长处理这些海量小文件，那么京东幕后的数据库和存储到底是什么呢？当用户京东上疯狂的进行流畅浏览、搜索、下单的背后，究竟是什么样的设备与架构才能支撑住如此庞大的流量？京东又是如

数据库 开发语言 主要优点 许可证 支持协议 使用场景 应用举例 CouchDB Erlang 数据一致性,易用 Apache HTTP/REST 积累性的、较少改变的数据。或者是需要版本比较多的 CRM, CMS systems，允许多站部署 Cassandra Java 最好的BigTable和Dynamo Apache Custom, binary (Thrift) 写入比查询多,只支持Ja

系统概述（System Overview） Aerospike是一个分布式可扩展的NoSql数据库，为一下三个主要目标而构建： 创建一个满足当今网络平台应用的弹性，可扩展平台 提供与传统数据库一样的鲁棒性和可靠性（例如，ACID） 提供操作效率（最小人工参与） 最早发布于Proceedings of VLDB (Very Large Databases) in 2011，Aerospike架构包括

这学期修的数据库系统需要写一篇有关NoSQL数据库的文章。这两天查阅了不少资料，终于憋出了2000字来。虽然理解并不深入，但也算对这方面内容有所了解了。文章先介绍了NoSQL数据库兴起的动机，以及在哪些场合下推荐或不支持使用NoSQL数据库。之后介绍了NoSQL数据库中的几个基本的概念，包括NoSQL应该具备怎样的特点，数据模型的分类，还有一致性模型的区别。然后通过介绍 MongoDB 和 Goo

/**************************************************************/ NoSQl产生原因： 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应付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，暴露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

最近闲来无事就想梳理下自己了解的nosql的知识和所知道的一些nosql数据库。一来是加深自己对nosql的理解；二来是将自己所掌握的知识整理下，使其更有条理。 因此，我就开始做这件事了，因为自己也就是了解些HBase，redis，Cassandra，mongoDB等这些最常见的nosql数据库，起初还以为就跟关系型数据库一样就那常用的几种呢，然后就开始从网上找些相关的资料，搜罗资料中所有自己不知