NoSQL数据库面面观

　　文档存储

　　文档存储指的是用于存储、搜索与管理面向文档的信息（半结构化数据）的程序，其中心概念就是文档。具体的面向文档数据库的实现是不同的，不过总的来说，他们都会以各种标准化格式对数据（文档）进行封装与加密，主要格式有XML、YAML、JSON、BSON、PDF等等。

　　优点：

• 足够灵活的查询语言。
• 易于水平扩展。

　　缺点：

在很多时候原子性是得不到保障的。

　　典型代表：

• MongoDB
• Couchbase
• CouchDB
• RethinkDB

　　图型数据库

　　图型数据库指的是使用图结构的数据库，通过结点、边与属性来表示和存储数据。根据定义，图型数据库是一种提供了无需索引而彼此邻接的存储系统。这意味着每个元素都包含了直接指向邻接元素的指针，因此没必要再通过索引进行查找了。

　　优点：

• 对于关联数据集的查找速度更快。
• 可以很自然地扩展为更大的数据集，因为他们无需使用代价高昂的连接运算符。

　　缺点：

• RDBMS可以用在更为通用的场景下，图型数据库只适合类似于图的数据。

　　典型代表：

• Neo4j
• FlockDB
• InfoGrid
• OrientDB

　　多模数据库

　　这些数据库包含了多种数据库的特性。

　　有两种不同的产品分组可以认为是多模的：

• 支持多种数据模型和用例的多模数据库。 比如说，ArangoDB宣称它拥有键值存储的好处，同时还提供了面向文档以及图型数据库的支持。
• 支持多种模式的通用目的的数据库。 比如说，Oracle的MySQL 5.6支持SQL方式的访问，也可以通过Memcached API实现键值访问。

　　典型代表：

• ArangoDB
• Aerospike
• Datomic

　　对象数据库

　　数据库中的数据都建模为对象、属性、方法以及类。面向对象的数据库通常适合于需要高性能数据处理的应用，这种应用一般都有非常复杂的结构。

　　优点：

• 相比于关系元组来说，对象模型最适合于展现现实世界，对于复杂、多方位的对象来说尤为如此。
• 使用层次特性来组织数据。
• 访问数据时并不需要专门的查询语言，因为访问是直接面向对象的。然而，有时也是需要使用查询的。

　　缺点

• 在RDBMS中，由于表的创建、修改或是删除而导致的模式修改通常并不依赖于应用。在使用对象数据库的应用中，模式修改类通常意味着还要对与当前类关联的其他应用类进行修改。这会导致对整个系统进行修改。
• 对象数据库通常会通过单独的API与特定的语言绑定，只有通过该API才能查询数据。在这方面，RDBMS就做得很好，这要归功于它所使用的通用查询语言。

　　典型代表：

• VelocityDB
• Objectivity
• ZODB
• Siaqodb
• EyeDB

　　多维数据库

　　这是针对在线分析处理的一种数据库，它可以从各种关系型数据库中检索数据，并且以某种方式将信息组织为类别和段当中。

　　典型代表：

• GlobalsDB
• Intersystems Cache
• SciDB
• Rasdaman

　　多值数据库

　　多维数据库的变种。主要的特性是支持使用属性来存储值的列表。

　　典型代表：

• Rocket U2
• OpenInsight
• Reality

　　总结

　　NoSQL的发展速度异常迅猛，不过这并不意味着关系型数据库就没落了。他们还会在很多场景下发挥着巨大的作用，并且与NoSQL数据库共存。我们 现在处在多种持久化存储共存的时代，并不存在处于垄断地位的关系型数据库与NoSQL数据库。架构师们对数据库的选择将会基于数据存储本身的特性，以及所 预估的数据量。