MongoDB

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求。MongoDB还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储。

MongoDB也有一个Ruby的项目MongoMapper,是模仿Merb的DataMapper编写的MongoDB接口,使用起来非常简单,几乎和DataMapper一模一样,功能非常强大。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。

所谓“面向集合”(Collenction-Orented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定义任何模式(schema)。

模式自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

存储在集合中的文档,被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档,为字符串类型,而值则可以是各中复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON(Binary Serialized dOcument Format)。

MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台,支持32位和64位应用,默认端口为27017。推荐运行在64位平台,因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。

MongoDB把数据存储在文件中(默认路径为:/data/db),为提高效率使用内存映射文件进行管理。

它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。

主要功能特性有:

面向集合存储,易存储对象类型的数据。
基于文档的数据库系统,格式是以BSON(JSON,半结构化数据)存储。
性能的保证,基于C++研发,速度快。
支持完全索引(数据读取全靠索引)
不支持事务,意味每一个操作都是原子的且是强一致性。
操作在内存中进行,定义同步到磁盘。
支持很好的扩展性,比如复制,auto_sharding。
能基于复制自动完整故障转移。
支持文档的查询,可以返回一个文档也可以返回一个游标(结果集)。
支持查询性能分析。
支持动态查询,就是可以像MySQL那样自己书写查询条件,而有些NoSQL这不行。
支持使用Map Redure做分组聚合操作,处理大数据极强。
支持空间索引,用于地理数据表述的场景,如地图。
自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性。
Hbase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务,HBase利用Zookeeper作为对应。

HBase访问接口

Native Java API,最常规和高效的访问方式,适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据

HBase Shell,HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用

Thrift Gateway,利用Thrift序列化技术,支持C++,PHP,Python等多种语言,适合其他异构系统在线访问HBase表数据

REST Gateway,支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制

Pig,可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据,和Hive类似,本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据,适合做数据统计

Hive,当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持,但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase,可以使用类似SQL语言来访问HBase

主要功能特性有:

支持数十亿行X上百万列
采用分布式架构 Map/reduce
对实时查询进行优化
高性能 Thrift网关
通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判
支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
基于 Jruby( JIRB)的shell
对配置改变和较小的升级都会重新回滚
不会出现单点故障
堪比MySQL的随机访问性能
Redis

Redis是一个开源(BSD许可)的内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。由于Redis采用运行在内存中的数据集工作方式,其性能卓越,能支持超过100K+每秒的读写频率。它支持多种类型的数据结构,如字符串(strings), 散列(hashes),列表(lists),集合(sets),有序集合(sorted sets)与范围查询和地理空间(geospatial)索引半径查询。Redis内置了复制(replication), LUA脚本(Lua scripting),LRU淘汰机制,事务实现(transactions),发布订阅(publish/subscribe)和不同级别的磁盘持久化(persistence)等能力, 并通过Redis哨兵(Sentinel)和自动分区(Cluster)提供高可用性(high availability)。

Redis的主要功能都是基于单线程网络模型实现,也就是说Redis使用一个线程来服务所有的客户端请求,同时Redis采用了非阻塞式IO,并精细地优化各种命令的算法和时间复杂度,大部分命令的算法都是O(1)的,具体可以看Redis命令参考。

另外Redis的大部分操作都是原子性的(简单的单线程模型),同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。列如:字符串(strings)的append命令;散列(hashes)的hincrby命令;列表(lists)的lpush命令;集合(sets)计算交集sinter命令,计算并集union命令和计算差集sdiff命令;或者在有序集合(sorted sets)里面获取成员的最高排名zrangebyscore命令等。

官方站点:http://redis.io

Memcachedb

MemcacheDB是一个分布式、key-value形式的持久存储系统。它不是一个缓存组件,而是一个基于对象存取的、可靠的、快速的持久存储引擎。协议跟memcache一致(不完整),所以很多memcached客户端都可以跟它连接。MemcacheDB采用Berkeley DB作为持久存储组件,故很多Berkeley DB的特性的他都支持

MemcacheDB是一个分布式、key-value形式的持久存储系统。它不是一个缓存组件,而是一个基于对象存取的、可靠的、快速的持久存储引擎。 协议跟memcache一致(不完整),所以很多memcached客户端都可以跟它连接。MemcacheDB采用Berkeley DB作为持久存储组件,故很多Berkeley DB的特性的他都支持。我们是站在巨人的肩膀上的。MemcacheDB的前端缓存是Memcached 。

前端:memcached的网络层

后端:BerkeleyDB存储

写速度:从本地服务器通过memcache客户端(libmemcache)set2亿条16字节长的key,10字节长的Value的记录,耗时 16572秒,平均速度12000条记录/秒。

读速度:从本地服务器通过memcache客户端(libmemcache)get100万条16字节长的key,10字节长的Value的记录,耗 时103秒,平均速度10000条记录/秒。支持的memcache命令。

官方站点:http://memcachedb.org

Hypertable

Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库,它采用与Google的Bigtable相似的模型。在过去数年中,Google为在 PC集群 上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System(GFS),这是一个高可用的文件系统,提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器(和跨机架)的文件数据复制来达到高可用性,并因此免受传统 文件存储系统无法避免的许多失败的影响,比如电源、内存和网络端口等失败。第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架,它与GFS紧密协作,帮 助处理收集到的海量数据。第三个基础设施是Bigtable,它是传统数据库的替代。Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据,并实现高效的 查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现,并且根据我们的想法进行了一些改进。

主要功能特点:

负载均衡的处理
版本控制和一致性
可靠性
分布为多个节点
CouchDB

Apache CouchDB是一个面向文档的数据库管理系统。它提供以 JSON 作为数据格式的 REST 接口来对其进行操作,并可以通过视图来操纵文档的组织和呈现。 CouchDB 是 Apache 基金会的顶级开源项目。

CouchDB是用Erlang开发的面向文档的数据库系统,其数据存储方式类似Lucene的Index文件格式。CouchDB最大的意义在于它是一个面向Web应用的新一代存储系统,事实上,CouchDB的口号就是:下一代的Web应用存储系统

主要功能特性有:

CouchDB是分布式的数据库,他可以把存储系统分布到n台物理的节点上面,并且很好的协调和同步节点之间的数据读写一致性。这当然也得以于Erlang无与伦比的并发特性才能做到。对于基于web的大规模应用文档应用,然的分布式可以让它不必像传统的关系数据库那样分库拆表,在应用代码层进行大量的改动。

CouchDB是面向文档的数据库,存储半结构化的数据,比较类似lucene的index结构,特别适合存储文档,因此很适合CMS,电话本,地址本等应用,在这些应用场合,文档数据库要比关系数据库更加方便,性能更好。

CouchDB支持REST API,可以让用户使用JavaScript来操作CouchDB数据库,也可以用JavaScript编写查询语句,我们可以想像一下,用AJAX技术结合CouchDB开发出来的CMS系统会是多么的简单和方便。其实CouchDB只是Erlang应用的冰山一角,在最近几年,基于Erlang的应用也得到的蓬勃的发展,特别是在基于web的大规模,分布式应用领域,几乎都是Erlang的优势项目。
cassandra

Cassandra是一个混合型的非关系的数据库,类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynomite(分布式的Key-Value存储系统)更丰富,但支持度却不如文档存储MongoDB(介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。)Cassandra最初由Facebook开发,后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础,结合了Google BigTable基于列族(Column Family)的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0

特性和其他数据库比较,有几个突出特点:模式灵活 :使用Cassandra,像文档存储,你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升,特别是在大型部 署上。
真正的可扩展性 :Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量,可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程,改变应用查询,或手动迁移任何数据。
多数据中心识别 :你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火,一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。

一些使Cassandra提高竞争力的其他功能:

范围查询 :如果你不喜欢全部的键值查询,则可以设置键的范围来查询

列表数据结构 :在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引,这是非常方便的

分布式写操作 :有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败
Tokyo Cabinet/Tokyo Tyant

Tokyo Cabinet(TC)和Tokyo Tyrant(TT)的开发者是日本人Mikio Hirabayashi,主要用于日本最大的SNS网站mixi.jp。TC出现的时间最早,现在已经是一个非常成熟的项目,也是Key-Value数据库领域最大的热点,现在广泛应用于网站。TC是一个高性能的存储引擎,而TT提供了多线程高并发服务器,性能也非常出色,每秒可以处理4万~5万次读写操作。

TC除了支持Key-Value存储之外,还支持Hashtable数据类型,因此很像一个简单的数据库表,并且还支持基于Column的条件查询、分页查询和排序功能,基本上相当于支持单表的基础查询功能,所以可以简单地替代关系数据库的很多操作,这也是TC受到大家欢迎的主要原因之一。有一个Ruby项目miyazakiresistance将TT的Hashtable的操作封装成和ActiveRecord一样的操作,用起来非常高效

TC/TT在Mixi的实际应用当中,存储了2000万条以上的数据,同时支撑了上万个并发连接,是一个久经考验的项目。TC在保证了极高的并发读写性能的同时,还具有可靠的数据持久化机制,同时还支持类似关系数据库表结构的Hashtable以及简单的条件、分页和排序操作,是一个很优越的NoSQL数据库。

TC的主要缺点是,在数据量达到上亿级别以后,并发写数据性能会大幅度下降,开发人员发现在TC里面插入1.6亿条2KB~20KB数据的时候,写入性能开始急剧下降。即当数据量达到上亿条的时候,TC性能便开始大幅度下降,从TC作者自己提供的Mixi数据来看,至少上千万条数据量的时候还没有遇到这么明显的写入性能瓶颈

Flare

TC是日本第一大SNS网站mixi.jp开发的,而Flare是日本第二大SNS网站green.jp开发的。简单地说,Flare就是给TC添加了scale(可扩展)功能。它替换了TT部分,自己另外给TC写了网络服务器。Flare的主要特点就是支持scale能力,它在网络服务端之前添加了一个Node Server,用来管理后端的多个服务器节点,因此可以动态添加数据库服务节点、删除服务器节点,也支持Failover。如果你的使用场景必须让TC可以scale,那么可以考虑Flare。

flare唯一的缺点就是他只支持memcached协议,因此当你使用flare的时候,就不能使用TC的table数据结构了,只能使用TC的key-value数据结构存储。

Berkeley DB

Berkeley DB (DB)是一个高性能的,嵌入数据库编程库,和C语言,C++,Java,Perl,Python,PHP,Tcl以及其他很多语言都有绑定。Berkeley DB可以保存任意类型的键/值对,而且可以为一个键保存多个数据。Berkeley DB可以支持数千的并发线程同时操作数据库,支持最大256TB的数据,广泛 用于各种操作系统包括大多数Unix类操作系统和Windows操作系统以及实时操作系统。

Berkeley DB最初开发的目的是以新的HASH访问算法来代替旧的hsearch函数和大量的dbm实现(如AT&T的dbm,Berkeley的 ndbm,GNU项目的gdbm),Berkeley DB的第一个发行版在1991年出现,当时还包含了B+树数据访问算法。在1992年,BSD UNIX第4.4发行版中包含了Berkeley DB1.85版。基本上认为这是Berkeley DB的第一个正式版。在1996年中期,Sleepycat软件公司成立,提供对Berkeley DB的商业支持。在这以后,Berkeley DB得到了广泛的应用,成为一款独树一帜的嵌入式数据库系统。2006年Sleepycat公司被Oracle 公司收购,Berkeley DB成为Oracle数据库家族的一员,Sleepycat原有开发者继续在Oracle开发Berkeley DB,Oracle继续原来的授权方式并且加大了对Berkeley DB的开发力度,继续提升了Berkeley DB在软件行业的声誉。Berkeley DB的当前最新发行版本是4.7.25。

Memlink

Memlink 是天涯社区开发的一个高性能、持久化、分布式的Key-list/queue数据引擎。正如名称中的memlink所示,所有数据都建构在内存中,保证了 系统的高性能 (大约是redis几倍),同时使用了redo-log技术保证数据的持久化。Memlink还支持主从复制、读写分离、List过滤操作等功能。

与Memcached不同的是,它的value是一个list/queue。并且提供了诸如持久化,分布式的功能。听起来有点像Redis,但它号称比Redis更好,在很多Redis做得还不好的地方进行了改进和完善。提供的客户端开发包包括 c,python,php,java 四种语言

特点:

内存数据引擎,性能极为高效
List块链结构,精简内存,优化查找效率
Node数据项可定义,支持多种过滤操作
支持redo-log,数据持久化,非Cache模式
分布式,主从同步
db4o

“利用表格存储对象,就像是将汽车开回家,然后拆成零件放进车库里,早晨可以再把汽车装配起来。但是人们不禁要问,这是不是泊车的最有效的方法呢。” – Esther Dyson   db4o 是一个开源的纯面向对象数据库引擎,对于 Java 与 .NET 开发者来说都是一个简单易用的对象持久化工具,使用简单。同时,db4o 已经被第三方验证为具有优秀性能的面向对象数据库, 下面的基准测试图对 db4o 和一些传统的持久方案进行了比较。db4o 在这次比较中排名第二,仅仅落后于JDBC。通过图 1 的基准测试结果,值得我们细细品味的是采用 Hibernate/HSQLDB 的方案和 JDBC/HSQLDB 的方案在性能方面有着显著差距,这也证实了业界对 Hibernate 的担忧。而 db4o 的优异性能,让我们相信: 更 OO 并不一定会牺牲性能。

同时,db4o 的一个特点就是无需 DBA 的管理,占用资源很小,这很适合嵌入式应用以及 Cache 应用, 所以自从 db4o 发布以来,迅速吸引了大批用户将 db4o 用于各种各样的嵌入式系统,包括流动软件、医疗设备和实时控制系统。   db4o 由来自加州硅谷的开源数据库公司 db4objects 开发并负责商业运营和支持。db4o 是基于 GPL 协议。db4objects 于 2004 年在 CEO Christof Wittig 的领导下组成,资金背景包括 Mark Leslie 、 Veritas 软件公司 CEO 、 Vinod Khosla ( Sun 公司创始人之一)、 Sun 公司 CEO 在内的硅谷高层投资人组成。毫无疑问,今天 db4objects 公司是硅谷炙手可热的技术创新者之一

db4o 的目标是提供一个功能强大的,适合嵌入的数据库引擎,可以工作在设备,移动产品,桌面以及服务器等各种平台。主要特性如下:开源模式。与其他 ODBMS 不同,db4o 为开源软件,通过开源社区的力量驱动开发 db4o 产品。原生数据库。db4o 是 100% 原生的面向对象数据库,直接使用编程语言来操作数据库。程序员无需进行 OR 映射来存储对象,大大节省了程序员在存储数据的开发时间。高性能。 下图为 db4o 官方公布的基准测试数据,db4o 比采用 Hibernate/MySQL 方案在某些测试线路上速度高出 44 倍之多!并且安装简单,仅仅需要 400Kb 左右的 .jar 或 .dll 库文件。在接下来的系列文章中,我们将只关注在 Java 平台的应用,但是实际上 db4o 毫无疑问会很好地在 .NET平台工作

易嵌入,使用 db4o 仅需引入 400 多 k 的 jar 文件或是 dll 文件,内存消耗极小。零管理。使用 db4o 无需 DBA,实现零管理。支持多种平台。db4o 支持从 Java 1.1 到 Java 5.0,此外还支持 .NET 、 CompactFramework 、 Mono 等 .NET 平台,也可以运行在 CDC 、 PersonalProfile 、 Symbian 、 Savaje 以及 Zaurus 这种支持反射的 J2ME 方言环境中,还可以运行在 CLDC 、 MIDP 、 RIM/Blackberry 、 Palm OS 这种不支持反射的 J2ME 环境中。 或许开发者会问,如果现有的应用环境已经有了关系型数据库怎么办?没关系,db4o 的 dRS(db4o Replication System)可实现 db4o 与关系型数据库的双向同步(复制),如图 3 。 dRS 是基于 Hibernate 开发,目前的版本是 1.0 ,并运行在 Java 1.2 或更高版本平台上,基于 dRS 可实现 db4o 到 Hibernate/RDBMS 、 db4o 到 db4o 以及 Hibernate/RDBMS 到 Hibernate/RDBMS 的双向复制。dRS 模型如图

Versant

Versant Object Database (V/OD) 提供强大的数据管理,面向 C++, Java or .NET 的对象模型,支持大并发和大规模数据集合。

Versant对象数据库是一个对象数据库管理系统(ODBMS:Object Database Management System)。它主要被用在复杂的、分布式的和异构的环境中,用来减少开发量和提高性能。尤其当程序是使用Java和(或)C++语言编写的时候,尤其有用。

它是一个完整的,电子基础设施软件,简化了事务的构建和部署的分布式应用程序。

作为一个卓越的数据库产品,Versant ODBMS在设计时的目标就是为了满足客户在异类处理平台和企业级信息系统中对于高性能、可量测性、可靠性和兼容性方面的需求。

Versant对象数据库已经在为企业业务应用提供可靠性、完整性和高性能方面获得了建树,Versant ODBMS所表现出的高效的多线程架构、internal parallelism 、平稳的Client-Server结构和高效的查询优化,都体现了其非常卓越的性能和可扩展性。

Versant对象数据库包括Versant ODBMS,C++和Java语言接口,XML工具包和异步复制框架

Versant Object Database8.0,适用于应用环境中包含复杂对象模型的数据库,其设计目标是能够处理这些应用经常需要的导航式访问,无缝的数据分发,和企业级的规模。

对于很多应用程序而言,最具挑战性的方面是控制业务模型本身的内在复杂性。 电信基础设施,交通运输网络,仿真,金融工具以及其它领域的复杂性必须得到支持, 而且这种支持复杂性的方式还要能够随着环境和需求变化而不断地改进应用程序。 这些应用程序的重点是领域和这些领域的逻辑。 复杂的设计应当以对象模型为基础。将技术需求例如持久性(和SQL)与领域模型混合在一起的架构会带来灾难性的后果。

Versant对象数据库使您可以使用那些只含有域行为信息的对象,而不用考虑持久性。同时,Versant对象数据库还能提供跨多个数据库的无缝的数据分发,高并发性,细粒度锁,顶级性能, 以及通过复制和其它技术提供的高可用性。现代Java中的对象关系映射工具已经简化了很多映射的问题, 但是它们还不能提供Versant所能提供的无缝数据分发的功能和高性能

主要特性

C++、Java及.NET 的透明对象持久

支持对象持久标准,如JDO

跨多数据库的无缝数据分发

企业级的高可用性选项

动态模式更新

管理工作量少(或不需要)

端到端的对象支持架构

细粒度并发控制

多线程,多会话

支持国际字符集

高速数据采集

Neo4j

Neo4j是一个嵌入式,基于磁盘的,支持完整事务的Java持久化引擎,它在图像中而不是表中存储数据。Neo4j提供了大规模可扩展性,在一台机器上可以处理数十亿节点/关系/属性的图像,可以扩展到多台机器并行运行。相对于关系数据库来说,图形数据库善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据,这些数据变化迅速,需要频繁的查询——在关系数据库中,这些查询会导致大量的表连接,因此会产生性能上的问题。Neo4j重点解决了拥有大量连接的传统RDBMS在查询时出现的性能衰退问题。通过围绕图形进行数据建模,Neo4j会以相同的速度遍历节点与边,其遍历速度与构成图形的数据量没有任何关系。此外,Neo4j还提供了非常快的图形算法、推荐系统和OLAP风格的分析,而这一切在目前的RDBMS系统中都是无法实现的。

Neo是一个网络——面向网络的数据库——也就是说,它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络上而不是表中。网络(从数学角度叫做图)是一个灵活的数据结构,可以应用更加敏捷和快速的开发模式。

你可以把Neo看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟和健壮的数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。

由于使用了“面向网络的数据库”,人们对Neo充满了好奇。在该模型中,以“节点空间”来表达领域数据——相对于传统的模型表、行和列来说,节点空间是很多节点、关系和属性(键值对)构成的网络。关系是第一级对象,可以由属性来注解,而属性则表明了节点交互的上下文。网络模型完美的匹配了本质上就是继承关系的问题域,例如语义Web应用。Neo的创建者发现继承和结构化数据并不适合传统的关系数据库模型:

1.对象关系的不匹配使得把面向对象的“圆的对象”挤到面向关系的“方的表”中是那么的困难和费劲,而这一切是可以避免的。

2.关系模型静态、刚性、不灵活的本质使得改变schemas以满足不断变化的业务需求是非常困难的。由于同样的原因,当开发小组想应用敏捷软件开发时,数据库经常拖后腿。

3.关系模型很不适合表达半结构化的数据——而业界的分析家和研究者都认为半结构化数据是信息管理中的下一个重头戏。

4.网络是一种非常高效的数据存储结构。人脑是一个巨大的网络,万维网也同样构造成网状,这些都不是巧合。关系模型可以表达面向网络的数据,但是在遍历网络并抽取信息的能力上关系模型是非常弱的。

虽然Neo是一个比较新的开源项目,但它已经在具有1亿多个节点、关系和属性的产品中得到了应用,并且能满足企业的健壮性和性能的需求:

完全支持JTA和JTS、2PC分布式ACID事务、可配置的隔离级别和大规模、可测试的事务恢复。这些不仅仅是口头上的承诺:Neo已经应用在高请求的24/7环境下超过3年了。它是成熟、健壮的,完全达到了部署的门槛

Neo4j是一个用Java实现、完全兼容ACID的图形数据库。数据以一种针对图形网络进行过优化的格式保存在磁盘上。Neo4j的内核是一种极快的图形引擎,具有数据库产品期望的所有特性,如恢复、两阶段提交、符合XA等。

Neo4j既可作为无需任何管理开销的内嵌数据库使用;也可以作为单独的服务器使用,在这种使用场景下,它提供了广泛使用的REST接口,能够方便地集成到基于PHP、.NET和JavaScript的环境里。但本文的重点主要在于讨论Neo4j的直接使用。

Neo4j的典型数据特征:

数据结构不是必须的,甚至可以完全没有,这可以简化模式变更和延迟数据迁移。

可以方便建模常见的复杂领域数据集,如CMS里的访问控制可被建模成细粒度的访问控制表,类对象数据库的用例、TripleStores以及其他例子。

典型使用的领域如语义网和RDF、LinkedData、GIS、基因分析、社交网络数据建模、深度推荐算法以及其他领域。

围绕内核,Neo4j提供了一组可选的组件。其中有支持通过元模型构造图形结构、SAIL – 一种SparQL兼容的RDF TripleStore实现或一组公共图形算法的实现。

高性能?

要给出确切的性能基准数据很难,因为它们跟底层的硬件、使用的数据集和其他因素关联很大。自适应规模的Neo4j无需任何额外的工作便可以处理包含数十亿节点、关系和属性的图。它的读性能可以很轻松地实现每毫秒(大约每秒1-2百万遍历步骤)遍历2000关系,这完全是事务性的,每个线程都有热缓存。使用最短路径计算,Neo4j在处理包含数千个节点的小型图时,甚至比MySQL快1000倍,随着图规模的增加,差距也越来越大。

这其中的原因在于,在Neo4j里,图遍历执行的速度是常数,跟图的规模大小无关。不象在RDBMS里常见的联结操作那样,这里不涉及降低性能的集合操作。Neo4j以一种延迟风格遍历图 – 节点和关系只有在结果迭代器需要访问它们的时候才会被遍历并返回,对于大规模深度遍历而言,这极大地提高了性能。

写速度跟文件系统的查找时间和硬件有很大关系。Ext3文件系统和SSD磁盘是不错的组合,这会导致每秒大约100,000写事务操作

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