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hotWEB访问日志自动化剖析浅谈

1.概略最近经常需求剖析WEB访问日志,从中发现非法央求,然后做相应安全检查,为了便当,所以写了一个日志 详情

NoSQL数据库的四大分类及分析

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发表于 2018-1-20 17:05:44 | 显示全部楼层 |阅读模式

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NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
1 e) L3 k! ?% k4 b4 D        20160917170215326141.JPG 6 l$ J% r' r6 ~9 Y0 I
                NoSQL数据库分四大类:7 O1 D% G2 z4 {
          键值(Key-Value)存储数据库
( l4 a' ^: O8 @+ F0 ^; L1 }" {          这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.3 F$ q$ Y3 v4 q
          列存储数据库。
; v1 D5 J: c8 E9 s1 B          这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.% Z& w% L% Z$ g4 Q6 y
          文档型数据库
+ h5 f/ Z/ k! n# B! ^! a% w          文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB,目前已经开源。5 l+ C. ~. [1 T! c  s$ a8 r
          图形(Graph)数据库
! o' b/ g( X0 |# p. x/ m" r2 W          图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.  X( M! a, B9 S1 P" [. z
          因此,我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用:1、数据模型比较简单;2、需要灵活性更强的IT系统;3、对数据库性能要求较高;4、不需要高度的数据一致性;5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。* K4 s% ?6 x/ K9 m6 j+ V$ V0 s8 N
          NoSQL数据库的四大分类表格分析6 ?1 ], y5 A- m* W4 w* _& s3 C( j
                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。                以上内容摘自网上



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