2022-06-30 19:08:37 9阅读
列式数据库是相对于行式存储的数据库,Oracle、MySQL、SQL Server 等数据库都是采用的行式存储,而列式数据库是将数据按照列存储到数据库中,这样做的好处是可以大量降低系统的 I/O,适合于分布式文件系统,不足在于功能相对有限。
HBase
HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的非关系型数据库,利用 Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)提供分布式数据存储,一个表可以有上十亿行,上百万列。在实时读写、随机访问超大规模数据集方面十分优秀,多用于数据分析、数据挖掘。
图形数据库
图形数据库,利用了图这种数据结构存储了实体(对象)之间的关系。图形数据库最典型的例子就是社交网络中人与人的关系,数据模型主要是以节点和边(关系)来实现,特点在于能高效地解决复杂的关系问题。如社交网络中人物之间的关系,如果用关系型数据库则非常复杂,用图形数据库将非常简单。
Neo4J
Neo4j是一款强健的,可伸缩的基于Java语言编写的高性能图数据库。能够高效的解决复杂的数据关系。比如好友推荐、商品推荐等就是使用了基于Neo4j的智能推荐引擎。
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版权声明:本文为CSDN博主「〖雪月清〗」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_52595134/article/details/122045628
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列式数据库是相对于行式存储的数据库,Oracle、MySQL、SQL Server 等数据库都是采用的行式存储,而列式数据库是将数据按照列存储到数据库中,这样做的好处是可以大量降低系统的 I/O,适合于分布式文件系统,不足在于功能相对有限。
HBase
HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的非关系型数据库,利用 Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)提供分布式数据存储,一个表可以有上十亿行,上百万列。在实时读写、随机访问超大规模数据集方面十分优秀,多用于数据分析、数据挖掘。
图形数据库
图形数据库,利用了图这种数据结构存储了实体(对象)之间的关系。图形数据库最典型的例子就是社交网络中人与人的关系,数据模型主要是以节点和边(关系)来实现,特点在于能高效地解决复杂的关系问题。如社交网络中人物之间的关系,如果用关系型数据库则非常复杂,用图形数据库将非常简单。
Neo4J
Neo4j是一款强健的,可伸缩的基于Java语言编写的高性能图数据库。能够高效的解决复杂的数据关系。比如好友推荐、商品推荐等就是使用了基于Neo4j的智能推荐引擎。
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