須彌零一

數(shù)據(jù)庫（系統(tǒng)）分類簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)庫是“按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉庫”。是一個(gè)長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)的、有組織的、可共享的、統(tǒng)一管理的大量數(shù)據(jù)的集合。

因?yàn)閮?nèi)存中數(shù)據(jù)斷電易失，因此在我們絕大部分的項(xiàng)目中，或多或少都會(huì)用到數(shù)據(jù)庫來持久化數(shù)據(jù)。當(dāng)然，也有一些項(xiàng)目用到了 In-Memery 數(shù)據(jù)庫。之前有聽到有些朋友覺得 In-Memery 就是NoSQL 數(shù)據(jù)庫，其實(shí)這個(gè)理解是不對(duì)的。所以本篇就來科普一下數(shù)據(jù)庫的分類。

NoSQL的由來

在數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史上，數(shù)據(jù)庫先后經(jīng)歷了層次數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫等各個(gè)階段的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)在各個(gè)方面的快速的發(fā)展。特別是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為目前數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中最重要的一員，80年代以來，幾乎所有的數(shù)據(jù)庫廠商新出的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品都支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，即使一些非關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品也幾乎都有支持關(guān)系數(shù)據(jù)庫的接口。這主要是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以比較好的解決管理和存儲(chǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)的問題。

隨著云計(jì)算的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫越來越無法滿足需要，這主要是由于越來越多的半關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)需要用數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)管理，以此同時(shí)，分布式技術(shù)等新技術(shù)的出現(xiàn)也對(duì)數(shù)據(jù)庫的技術(shù)提出了新的要求，于是越來越多的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就開始出現(xiàn)，這類數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有了很大的不同，它們更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)庫一般被稱為NoSQL（Not only SQL）數(shù)據(jù)庫。而傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在一些傳統(tǒng)領(lǐng)域依然保持了強(qiáng)大的生命力。

通過上面的介紹，我想您已經(jīng)豁然開朗。NoSQL數(shù)據(jù)庫只是區(qū)別于層次數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫、關(guān)系數(shù)據(jù)庫的一種順勢(shì)而生的數(shù)據(jù)庫形態(tài)。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生是當(dāng)前IT技術(shù)發(fā)展的必然趨勢(shì)。而由于Oracle、MySQL、DB2等關(guān)系數(shù)據(jù)庫的深入人心，所以很多人對(duì)NoSQL的理解僅僅只停留在了聽過的階段，而產(chǎn)生了一些誤解。

注：如果您想更多的了解NoSQL，建議先了解一下什么是SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言，Structured Query Language）。對(duì)比理解，您將會(huì)有一個(gè)很深的感悟，這里就不展開講解了。

In-Memery數(shù)據(jù)庫

In-Memery數(shù)據(jù)庫又稱為內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，是指一種將全部?jī)?nèi)容存放在內(nèi)存中，而非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫那樣存放在外部存儲(chǔ)器中的數(shù)據(jù)庫。

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫指的是所有的數(shù)據(jù)訪問控制都在內(nèi)存中進(jìn)行，這是與磁盤數(shù)據(jù)庫相對(duì)而言的。磁盤數(shù)據(jù)庫雖然也有一定的緩存機(jī)制，但都不能避免從外設(shè)到內(nèi)存的交換，而這種交換過程對(duì)性能的損耗是致命的。由于內(nèi)存的讀寫速度極快（雙通道DDR3-1333可以達(dá)到9300 MB/s，一般磁盤約150 MB/s），隨機(jī)訪問時(shí)間更是可以納秒計(jì)（一般磁盤約10 ms，雙通道DDR3-1333可以達(dá)到0.05 ms），所以這種數(shù)據(jù)庫的讀寫性能很高，主要用在對(duì)性能要求極高的環(huán)境中，但是在服務(wù)器關(guān)閉后會(huì)立刻丟失全部?jī)?chǔ)存的數(shù)據(jù)。

注：一些內(nèi)存數(shù)據(jù)庫也會(huì)有持久化機(jī)制，并不能因?yàn)樗灿玫搅舜疟P存儲(chǔ)而不認(rèn)為它是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。

NoSQL數(shù)據(jù)庫和In-Memery數(shù)據(jù)庫

通過上面兩個(gè)小章節(jié)的講解，是不是明白了NoSQL數(shù)據(jù)庫和In-Memery數(shù)據(jù)庫并不是一回事。

NoSQL數(shù)據(jù)庫是一種基于數(shù)據(jù)庫引擎或者數(shù)據(jù)庫工作方式分類，尤其是區(qū)別于關(guān)系數(shù)據(jù)庫。而In-Memery數(shù)據(jù)庫則重點(diǎn)是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)不同而劃分出來的一種數(shù)據(jù)庫。這兩個(gè)名詞是從不同維度來對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類。

所以，您可以說某一個(gè)指定的數(shù)據(jù)庫是NoSQL數(shù)據(jù)庫并且也是In-Memery數(shù)據(jù)庫。但是并不能得出結(jié)論NoSQL數(shù)據(jù)庫就是In-Memery數(shù)據(jù)庫，或者In-Memery數(shù)據(jù)庫就是NoSQL數(shù)據(jù)庫這樣的結(jié)論。

OK！下面就來介紹一下當(dāng)前主流的數(shù)據(jù)庫分類，以及代表數(shù)據(jù)庫。

主流數(shù)據(jù)庫分類

Relational DBMS （關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）

簡(jiǎn)述

關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）支持關(guān)系數(shù)據(jù)模型。表的架構(gòu)由表名稱和具有固定數(shù)據(jù)類型的固定數(shù)量的屬性定義。記錄對(duì)應(yīng)于表中的一行，并由每個(gè)屬性的值組成。因此，一個(gè)關(guān)系由一組統(tǒng)一的記錄組成。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	Oracle	1321.73
2	MySQL	1254.83
3	Microsoft SQL Server	1015.30
4	PostgreSQL	549.29
5	IBM DB2	156.01

Key-value Stores（鍵-值數(shù)據(jù)庫）

簡(jiǎn)述

鍵值存儲(chǔ)可能是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的最簡(jiǎn)單形式。它們只能存儲(chǔ)成對(duì)的鍵和值，以及在已知鍵時(shí)檢索值。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	Redis	154.15
2	Amazon DynamoDB	68.89
3	Microsoft Azure Cosmos DB	32.41
4	Memcached	25.40
5	Hazelcast	9.09

Document Stores（文檔數(shù)據(jù)庫）

簡(jiǎn)述

文檔存儲(chǔ)，也稱為面向文檔的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，其無模式的數(shù)據(jù)組織是它的顯著特征。其文檔存儲(chǔ)區(qū)經(jīng)常使用內(nèi)部表示法，可以直接在應(yīng)用程序（主要是JSON）中進(jìn)行處理。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	MongoDB	462.39
2	Amazon DynamoDB	68.89
3	Microsoft Azure Cosmos DB	32.41
4	Couchbase	31.00
5	Firebase Realtime Database	16.95

Time Series DBMS（時(shí)序數(shù)據(jù)庫）

簡(jiǎn)述

時(shí)間序列DBMS是為處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)而優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)：每個(gè)條目都與時(shí)間戳關(guān)聯(lián)。

例如，時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以由所謂的物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器，智能儀表或RFID生成，或者可以描述高頻股票交易系統(tǒng)的股票報(bào)價(jià)器。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	InfluxDB	26.87
2	Kdb+	7.76
3	Prometheus	5.90
4	Graphite	4.67
5	RRDTool	2.90

Graph DBMS（圖數(shù)據(jù)庫）

簡(jiǎn)述

圖DBMS，也稱為面向圖的DBMS或圖數(shù)據(jù)庫，將圖結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)表示為節(jié)點(diǎn)和邊，即節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。它們?cè)试S輕松處理該形式的數(shù)據(jù)，并且可以簡(jiǎn)單地計(jì)算圖形的特定屬性，例如從一個(gè)節(jié)點(diǎn)到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)所需的步驟數(shù)。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	Neo4j	52.32
2	Microsoft Azure Cosmos DB	32.41
3	ArangoDB	5.05
4	OrientDB	4.71
5	Virtuoso	2.88

Object Oriented DBMS（對(duì)象數(shù)據(jù)庫）

簡(jiǎn)述

面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（通常稱為對(duì)象數(shù)據(jù)庫）是在1980年代開發(fā)的，其動(dòng)機(jī)是面向?qū)ο蟮木幊陶Z言的普遍使用。目的是能夠以與編程語言中的對(duì)象表示相對(duì)應(yīng)的方式將對(duì)象簡(jiǎn)單地存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，而無需進(jìn)行轉(zhuǎn)換或分解。另外，對(duì)象之間的關(guān)系（例如繼承）也應(yīng)在數(shù)據(jù)庫中維護(hù)。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	InterSystems Caché	3.42
2	InterSystems IRIS	1.67
3	Actian NoSQL Database	1.59
4	Db4o	1.58
5	ObjectStore	1.47

Search Engines（搜索引擎）

簡(jiǎn)述

搜索引擎是NoSQL 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，專用于搜索數(shù)據(jù)內(nèi)容。除了針對(duì)此類應(yīng)用程序的常規(guī)優(yōu)化之外，該專業(yè)化還包括通常提供以下功能：

?支持復(fù)雜的搜索表達(dá)式?全文搜索?詞干（減少詞干變化）?搜索結(jié)果的排名和分組?分布式搜索以實(shí)現(xiàn)高可擴(kuò)展性

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	Elasticsearch	152.34
2	Splunk	86.93
3	Solr	50.21
4	MarkLogic	9.64
5	Algolia	7.64

RDF Stores （資源描述框架數(shù)據(jù)庫，Resource Description Framework）

簡(jiǎn)述

資源描述框架（RDF）是一種信息描述方法，最初是為描述IT資源的元數(shù)據(jù)而開發(fā)的。如今，它已被更廣泛地使用，通常與語義網(wǎng)結(jié)合使用，但也用于其他應(yīng)用程序中。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	MarkLogic	9.64
2	Apache Jena - TDB	3.12
3	Virtuoso	2.88
4	GraphDB	2.27
5	Amazon Neptune	1.86

Wide Column Stores（寬列數(shù)據(jù)庫）

簡(jiǎn)述

寬列存儲(chǔ)（也稱為可擴(kuò)展記錄存儲(chǔ)）將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在記錄中，并且能夠容納大量動(dòng)態(tài)列。由于列名和記錄鍵不是固定的，并且一條記錄可以包含數(shù)十億列，因此寬列存儲(chǔ)可以看作是二維鍵值存儲(chǔ)。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	Cassandra	113.63
2	HBase	44.69
3	Microsoft Azure Cosmos DB	32.41
4	Datastax Enterprise	8.27
5	Microsoft Azure Table Storage	4.88

Multivalue DBMS（多值數(shù)據(jù)庫）

簡(jiǎn)述

多值DBMS是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，類似于關(guān)系系統(tǒng)（RDBMS），該系統(tǒng)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在表中。但是，除了RDBMS之外，它們還可以為記錄的屬性分配多個(gè)值。由于這與第一范式矛盾，因此有時(shí)將這些系統(tǒng)稱為NF2（非第一范式）系統(tǒng)。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	Adabas	4.58
2	UniData,UniVerse	4.01
3	jBASE	1.84
4	D3	1.43
5	Model 204	1.32

Native XML DBMS（原生XML數(shù)據(jù)庫）

簡(jiǎn)述

原生XML DBMS（有時(shí)縮寫為NXD）也是一種數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，其內(nèi)部數(shù)據(jù)模型與XML文檔相對(duì)應(yīng)。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	MarkLogic	9.64
2	Oracle Berkeley DB	3.12
3	Virtuoso	2.88
4	BaseX	1.78
5	Sedna	0.98

Event Stores（事件數(shù)據(jù)庫）

簡(jiǎn)述

事件存儲(chǔ)是實(shí)現(xiàn)事件來源概念的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。它們將對(duì)象的所有狀態(tài)更改事件與時(shí)間戳一起保留，從而為單個(gè)對(duì)象創(chuàng)建時(shí)間序列?？梢酝ㄟ^重播該對(duì)象從時(shí)間0到當(dāng)前時(shí)間的所有事件來推斷該對(duì)象的當(dāng)前狀態(tài)。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	EventStoreDB	0.65
2	IBM Db2 Event Store	0.39
3	NEventStore	0.23

Content Stores（內(nèi)容存儲(chǔ)庫）

簡(jiǎn)述

內(nèi)容存儲(chǔ)庫，也稱為內(nèi)容存儲(chǔ)庫，是專門用于管理數(shù)字內(nèi)容（例如文本，圖片或視頻，包括其元數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	Jackrabbit	5.09
2	ModeShape	0.41

Navigational DBMS（導(dǎo)航數(shù)據(jù)庫）

簡(jiǎn)述

導(dǎo)航DBMS一詞描述了一類數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)僅允許通過鏈接記錄訪問數(shù)據(jù)集。

DB-Engines排名（2021-03）

Rank	DBMS	DB-Engines Score
1	IMS	2.79
2	IDMS	1.17

最后

本篇文章借由NoSQL數(shù)據(jù)庫和In-Memery數(shù)據(jù)庫概念混淆為契機(jī)，介紹了當(dāng)前時(shí)下的幾種數(shù)據(jù)庫分類，以及每種分類本月在DB-Engine上排名前五的數(shù)據(jù)庫。

不過作者在整理這些的時(shí)候才發(fā)現(xiàn)，原來很多類型的分類平時(shí)聽都沒聽過。不過存在即合理！這些小眾的數(shù)據(jù)庫都是在一些特定領(lǐng)域上才能發(fā)揮最大的作用。平時(shí)的項(xiàng)目中沒有這些業(yè)務(wù)的話，一般也不會(huì)去想到用這些。

真是感慨！世界很大，知識(shí)很多。少裝逼，多讀書！(●ˇ?ˇ●)

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