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怎么进行MongoDB和Cassandra以及HBase三种NoSQL数据库比较

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这篇文章是关于如何比较三个NoSQL数据库，MongoDB，Cassandra和HBase 。边肖觉得很实用，所以想分享给大家学习 。希望大家看完这篇文章能有所收获 。我不多说 。让我们和边肖一起看看 。Hadoop已经获得了很多大数据应用的美誉，但事实是NoSQL数据库是一项部署越来越广泛、发展越来越广泛的 。尽管选择Hadoop作为应用程序存储，但它相对简单明了 。但是，使用什么样的NoSQL数据库值得考虑 。毕竟，有100多个NoSQL数据库 。我们应该选择哪一个？选择倾向
“任何像样的规模企业都会使用各种类型的数据存储技术来应对各种类型的数据 。”马丁福勒认为，现实是你没有足够的精力去学习更多的存储技术 。幸运的是，它更容易选择，因为市场主要围绕三个NoSQL数据库：MongoDB、Cassandra(主要由DataStax开发，诞生于脸书)和HBase(与Hadoop密切相关，由同一社区开发) 。补充一下，我故意排除了Redis 。与大数据存储相比，它主要用于在高速内存中缓存数据 。根据LinkedIn的451研究数据，MongoDB、Cassandra和HBase是市场上最具吸引力的：这是领英的个人资料 。我们认为它是一个数据存储引擎，通过收集工作、搜索等数据来了解数据库的普及程度 。而Oracle、SQL Server和MySQL占据主导地位，MongoDB(第5)、Cassandra(第9)和HBase(第15) 。为了更好地解释为什么这三种数据库技术如此耀眼，我请每一位有代表性的人来确定它们成功的关键因素：MongoDB的产品总监Kelly Stirman数据税的首席福音传道者帕特里克麦克法丁；以及Cloudera的高级主管贾斯汀凯斯特林 。但是首先，我们需要理解为什么使用NoSQL 。00-1010我们生活在一个数据越来越丰富的世界，但是这些数据不能整齐地显示在关系数据库管理系统(RDBMS)的行和列中 。移动、社交和云计算催生了大量数据 。据估计，世界上90%的数据是在过去两年中创建的，80%的业务数据是非结构化的 。更重要的是，非结构化数据的增长率是结构化数据的两倍 。随着世界的变化，数据管理的需求开始超出传统关系数据库的有效范围 。最早关注这一问题解决方案的组织包括网络技术的先驱、政府机构和从事信息技术服务的公司 。目前，越来越多的各类公司希望使用类似的NoSQL和Hadoop作为替代品：通过NoSQL建立业务运营应用，通过Hadoop创建数据挖掘应用，帮助公司提供强大的业务数据研究 。00-1010在众多的NoSQL方案中，MongoDB的Stirman指出，MongoDB旨在提供一种适用于各种应用的平衡方法 。它的功能接近于传统的关系数据库 。MongoDB用户不仅可以利用其横向扩展机器云基础设施的优势，还可以支持不同类型的数据集存储，因为它可以轻松定义各种灵活的数据模型 。MongoDB通常是开发人员尝试的第一个NoSQL数据库，因为它很容易学习 。蒙古数据库服务提供商蒙古实验室的首席执行官威尔舒尔曼说：MongoDB的成功很大程度上归功于其数据结构存储的创新，这使得在我们的应用程序中定义数据模型变得更加容易和更具表现力 。在一般的开发应用场景中，拥有与原数据库相同的基础数据模型大有裨益，一方面简化了应用开发的任务，另一方面消除了复杂的数据格式代码转换层 。当然，像任何其他技术一样，MongoDB也有它的优点和缺点 。MongoDB是专门为OLTP(在线事务处理)模式设计的 。如果你需要复杂的事务处理，这不是一个好的选择 。然而，MongoDB的简单性使其成为一个优秀的存储 。(注意：MongoDB以文档的形式存储数据，不支持事务和表连接 。因此，编写、理解和优化查询要容易得多 。)从010到1010的三个数据库中，至少有两个具有简单的特点：开发简单，操作容易 。MongoDB之所以赢得人们的心，是因为开发和应用简单，而Cassandra之所以赢得人们的心，是因为其易于管理的规模 。DataStax的McFadin告诉我，用户倾向于使用Cassandra 。

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