“NOSQL”将如何实现?为消费者应用程序设计的数据库(例如社交书签)

发布于 2024-08-14 12:35:51 字数 1832 浏览 3 评论 0 原文

我阅读了很多关于非关系数据库、整个 NOSQL 运动的文章,并且围绕它有很多新鲜的活动。这似乎是构建高度可扩展的 Web 应用程序的一种非常有趣的方法,但不幸的是(但在这个新生阶段也是一件好事)目前还没有一个明确的领导者/标准。

我的背景是 LAMP 堆栈(以 MySQL 作为 dB),我想了解其中会有哪些差异和限制 - 但要使用现实生活中的 Web 应用程序示例。有大量关于 RDBMS 与非 RDBMS 优缺点理论的好文章,但我还没有找到任何示例来说明如何构建现有的 Web 应用程序(例如社交书签)。新的 DB 结构的优点以及必须忽略哪些功能(如果有) - NOSQL DB 可以是键值或以文档为中心或图形。

是否有人愿意尝试对现实世界的 Web 应用程序的 NOSQL 与 RDBMS 模型/架构进行高级比较(例如社交书签或任何其他可以很好地解释这些概念的示例)?< /strong>

为了供其他人参考,以下是我遇到的一些文章:

I've been reading up on a lot of posts about non-relational databases, the whole NOSQL movement, and there's a lot of fresh new activity around it. It seems like a very interesting approach to building highly scalable web applications but unfortunately (but also a good thing at this nascent stage) there isn't quite a clear leader/standard at the moment.

My background is in the LAMP stack (with MySQL as the dB) and I wanted to understand what differences and limitations there would be - but with using the example of real life web applications out there. There's a ton of good articles about the theory of pros/cons of RDBMS vs non-RDBMS, but I haven't found anything that walks through an example of how an existing web app (for example social bookmarking) would be built different to take advantage of the new dB structure and what features one would have to leave out if any - where the NOSQL dB could be key-value or document-centric or graphs.

Would anyone be willing to take a stab at a high-level comparison of a NOSQL vs RDBMS model/architecture of a real-world web app (such as social bookmarking or any other example that might explain the concepts well)?

For reference to others, here are a few of the articles I have come across:

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。

扫码二维码加入Web技术交流群

发布评论

需要 登录 才能够评论, 你可以免费 注册 一个本站的账号。

评论(1

薄荷梦 2024-08-21 12:35:51

主要原因是规模(Facebook、MySpace)

查看这些文章:

Facebook 的 Cassandra -大型分布式存储

MySpace Qizmt - MySpace 的 Mapreduce 框架

由于您已经在使用 Lucene,这可能感兴趣:

Katta - 云中的 Lucene

The main reason is scale (Facebook, MySpace)

Check out these articles:

Facebook's Cassandra - A Massive Distributed Store

MySpace Qizmt - MySpace's Mapreduce Framework

As you are already using Lucene, this may be of interest:

Katta - Lucene in the cloud

~没有更多了~
我们使用 Cookies 和其他技术来定制您的体验包括您的登录状态等。通过阅读我们的 隐私政策 了解更多相关信息。 单击 接受 或继续使用网站,即表示您同意使用 Cookies 和您的相关数据。
原文