- 1 数据库概述
- 1.1 DBMS 简史
- 1.2 数据库理论
- 1.3 事务 Transaction
- 1.4 SQL
- 1.5 数据库接口
- 本章参考
- 2 Relational 关系数据库
- 2.1 关系理论
- 2.2 Oracle
- 2.5 Microsoft SQL Server
- 2.6 DB2
- RDBS 比较
- 本章参考
- 3 NoSQL 非关系数据库
- 3.1 NoSQL 分类
- 3.2 键值 key-value 数据库
- 3.3 列存储数据库
- 3.4 图形数据库
- 本章参考
- 4 NewSQL
- 4.1 NewSQL 分类
- 4.2 分布式数据库 Distributed
- 本章参考
- 5 时序数据库 TSDB
- 5.1 简介
- 5.2 时序数据库比较
- 本章参考
- 6 SQL 引擎
- 6.1 SQL 引擎分类
- 6.2 SQL On Hadoop
- 本章参考
- 7 其它数据库
- 7.1 内存数据库 In-memory
- 7.2 嵌入式数据库 Embed
- 7.3 搜索引擎
- 本章参考
- 8 各种数据库分析比较
- 8.1 数据库排行 db-engines
- 8.2 数据库技术选型
- 8.3 DB 性能比较
- 8.4 国产数据库产品列表
- 8.5 DB 常用 SQL 比较
- 本章参考
- 9 SQL 调优
- 9.1 SQL JOIN
- 9.2 SQL 执行流程
- 10 数据库大型应用实例
- 10.1 负载均衡技术
- 10.2 数据库的高可用 HA
- 10.3 数据库的读写分离
- 10.4 数据库拆分(分布式)
- 10.5 跨库查询
- 本章参考
- 参考资料
- 附录
文章来源于网络收集而来,版权归原创者所有,如有侵权请及时联系!
8.2 数据库技术选型
支持模式 Schema 的数据库:Postgres、Hive、Impala、Oracle
8.2.1 基本信息
表格 39 商业数据库基本信息比较表
Database | Maintainer | First public release date | Latest stable version Latest release date | Software licens | website |
---|---|---|---|---|---|
Oracle | Oracle Corporation | 197911??November 1979 | 11g Release 2 September 2009 | Proprietary | www.oracle.com |
SQLBase | Unify Corp. | 1982 | 11.5 November | Proprietary 200811?? | |
SQL Server | Microsoft |
表格 40 开源存储系统比较表
softwareName | Desc | current version | Copyright(c) | License | Note |
---|---|---|---|---|---|
Berkeley DB | a high-performance embedded database | 5.0.21 | 1986-1994 UC; Sleepycat, later Oracle. | BSD, then Sleepycat License | http://www.oracle.com/database/berkeley-db/db/ |
MySQL | The most popular opensource database. | 5.1.46 201004062010-04-06 | 1995-2010 Sun Microsystems (now Oracle Corporation ) | GPL or Proprietary | www.mysql.com |
SQLite | D. Richard Hipp | 3.6.22 20100106 6 January 2010 | August 17, 2000 | Public domain | http://sqlite.org |
memcached | A high-performance, general-purposed, distributed memory object caching system. | 1.4.5 (2010-4-3) | 2003 Brad Fitzpatrick | BSD | http://memcached.org/ Memcached was originally developed by Brad Fitzpatrick for LiveJournal in 2003. Author: http://bradfitz.com/ |
CacheMoney Gem | an open-source write-through caching library. | Apache 2.0 | http://github.com/nkallen/cache-money | ||
MongoDB | a scalable, high-performance, open source , document-oriented database. | 1.4.4 6/29/2010 | 2009 10gen | GNU AGPL v3.0 (drivers: Apache license) | http://www.mongodb.org/ Author:Dwight Merriman(前 DoubleClick CEO/CTO) |
Redis | an open-source , networked, in-memory, persistent, journaled, key-value data store. | 1.2.6 / March 26, 2010 | 2009--2010 Salvatore Sanfilippo | BSD | http://code.google.com/p/redis/ |
Tokyo Cabinet / Tyrant | lightweight database library | tc-1.4.45 tt-1.1.40 | 2006-- Mikio Hirabayashi | LGPL | http://1978th.net/ nice talk » , slides » , mailto:mhirarin@gmail.com example: http://mixi.jp/ |
Voldemort | Open-Source implementation of Amazons Dynamo Key-Value Store. | Release 0.81 2010-06-16 | 2008-2009 LinkedIn, Inc | Apache 2.0 | http://project-voldemort.com/ |
Cassandra | a highly scalable second-generation distributed database. | 0.6.3 (released on 2010-06-29 | Facebook in 2008, Apache committers now. | Apache 2.0 | http://cassandra.apache.org/ Brief: bringing together Dynamo's fully distributed design and Bigtable's ColumnFamily-based data model. example: facebook, twitter, digg… |
hypertable | An Open Source, High Performance, Scalable Database | 0.9.3.4aAlpha / June 23, 2010 | Zvents Inc. | GPL2 | http://hypertable.org/ In January 2009, Baidu , the leading Chinese language search engine, became a project sponsor. |
Hadoop / HBase | a software framework that supports data-intensive distributed applications under a free license .[ | 0.20.2 / February 26, 2010 | 2005- Apache Software Foundation | Apache 2.0 | http://hadoop.apache.org/ |
说明 :满足高读写性能需求可选用 Redis, Tokyn Cabinet/Tyrant, Flare; 满足海量数据存储和访问可选用 MongoDB, CouchDB 等;满足高可扩展性和可用性可用 Cassandra, Voldemont.
8.2.2 整体比较
表格 41 常见数据库比较表
数据库名称 | 简介 | 功能 | 性能 |
---|---|---|---|
FastDb | 关系型内存数据库系统。 | 具备实时能力及便利的 C++接口。FastDB 针对应用程序通过控制读访问模式作了优化。通过降低数据传输的开销和非常有效的锁机制提供了高速的 查询。对每一个使用数据库的应用数据库文件被影射到虚拟内存空间中。因此查询在应用的上下文中执行而不需要切换上下文以及数据传输。fastdb 中并发访 问数据库的同步机制通过原子指令实现,几乎不增加查询的开销。 | |
Memcached | K-V(纯内存)。 | 主要用做数据库的数据高速缓冲,并不能完全称为数据库。 | 整体性能最好。 |
Redis | 高性能的 key-value 数据库 | Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言 编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库 ,并提供多种语言的 API。单进程单线程模型,多核不能充分使用。 | 读性能更佳。 |
SSDB | K-V DB | 一个高性能的支持丰富数据结构的 NoSQL 数据库,用于替代 Redis. C/C++ 开发。和 Redis 兼容。 | 对内存的需求小 |
H2 | 关系型数据库。 | ||
PostgreSQL | NewSQL | 复杂查询、外键、触发器、试图、事务完整性、MVCC(多版本并发控制) |
8.2.3 存储引擎比较
表格 存储引擎比较列表
MySQL InnoDB | MySQL NDB | Oracle | MongoDB MAPI | MongoDB WiredTiger | |
---|---|---|---|---|---|
事务 | YES | YES | ES | NO | NO |
锁粒度 | ROW-level | ROW-level | ROW-level | Collection-level | Document-level |
Geospatial | YES | YES | YES | YES | YES |
MVCC | YES | NO | YES | NO | NO |
Replication | YES | YES | YES | YES | YES |
外键 | YES | YES(From 7.3) | YES | NO | NO |
数据库集群 | NO | YES | YES | YES | YES |
B-TREE 索引 | YES | YES | YES | YES | YES |
全文检索 | YES | NO | YES | YES | YES |
数据压缩 | YES | NO | YES | NO | YES |
存储限制 | 64TB | 384EB | NO | NO | NO |
表分区 | YES | YES | YES | YES (分片) | YES (分片) |
如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱,如果其他用户或者作者回复了您的评论,将不能在第一时间通知您!
发布评论