四种NoSQL数据库，应该选择那个

这篇文章简单介绍下四种NoSQL类型的数据库，每种NoSQL类型解决特定场景的问题。

• 文档数据库：可以认为其是一个更灵活的“近”关系数据库
• K/V数据库：提供K/V的快速查询场景
• 列式数据库：特别适合大数据场景下的聚合查询
• 图数据库：挖掘图节点之间的关系

1：文档数据库

存储数据非常灵活，半结构化的数据，你可以想象存储的就是JSON数据，同一个表中，每个文档记录的数据结构都可以不一样。

特性：

• 查询非常快
• 由于它结构性的原因，能够处理大量数据
• 索引非常灵活

优点：

• 模型简单且灵活
• 可扩展
• 存储格式开放
• 无需外键设计

缺点：

• 不适合存储关系数据
• 查询的键如果不是索引，则查询性能会下降
• 如果需要处理复杂的查询，可能需要使用MapReduce技术

2：K/V数据库

理论上是最简单的NoSQL数据库类型，数据以键/值对的形式存储。每个键都有一个值。

一些K/V数据库可能更偏向于使用内存进行数据存储和访问，以提供更快的读写性能，而另一些则可能更倾向于将数据持久化到磁盘存储，以降低成本并支持大规模数据存储。

特性：

• 一致性
• 事务
• 数据结构化
• 可扩展
• 查询特性

优点：

• 模型简单
• 可扩展
• 值可以是非常灵活的结构化内容
• 适合存储关联度不高的数据

缺点：

• 没有关系和外键的概念
• 不适合处理复杂的数据
• 缺乏扫描功能
• 不适合CRUD操作

典型的K/V数据库是Redis。

3：列式数据库

也叫宽表数据库，是一种以列而不是行存储数据的非关系型数据库。如果想对少量列进行分析时，可以直接读取这些列，而不需要消耗内存中的多余数据。它强调高效读取和检索数据。

优点：

• 支持存储半结构数据
• 可扩展
• 天然具备索引功能，因为它是按列存储数据的

缺点：

• 不适合存储关系数据

比如Cassandra就是非常优秀的列式数据库。

4：图数据库

图数据库存储面向图形的数据结构，主要包含节点，以及连接节点之间的边，具备很强的图算法能力，挖掘节点之间潜在的关系。

写过《图数据库neo4j简介》这篇文章，介绍典型的图数据库neo4j。

优点：

• 节点之间就包含了关系，所以原生支持索引
• 支持ACID
• 查询实时性很好，结构很灵活

缺点：

• 很难横向扩展，只能纵向扩展

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