各類檔案應該存在哪種資料庫中

2021-10-10 09:26:21 字數 1315 閱讀 2869

#1、商品的基本資訊

名稱、**、商家資訊;

關係型資料庫就可以解決了! mysql / oracle(**早年就去toe了! -王堅:推薦文章:阿里雲的這群瘋子:40分鐘重要!

)**內部的mysql不是大家用的mysql

文件型資料庫中,mongodb

# 3、

分布式檔案系統 fastdfs

– **自己的 tfs

- gooale的 gfs

- hadoop hdfs

-阿里雲的 oss

#4、商品的關鍵字(搜尋)

– 搜尋引擎solr elasticsearch

- iserach: 多隆(阿里雲)

#5、商品熱門的波段資訊

-記憶體資料庫

- redis tair、memache. .

.#6、商品的交易,外部的支付介面

-三方應用

examples

tokyo cabinet/tyrant, redis, voldemort, oracle bdb

典型應用場景

內容快取,主要用於處理大量資料的高訪問負載,也用於一些日誌系統等等。

資料模型

key 指向 value 的鍵值對,通常用hash table來實現

強項查詢速度快

弱項資料無結構化,通常只被當作字串或者二進位制資料

examples

cassandra, hbase, riak

典型應用場景

分布式的檔案系統

資料模型

以列簇式儲存,將同一列資料存在一起

強項查詢速度快,可擴充套件性強,更容易進行分布式擴充套件

弱項功能相對侷限

examples

couchdb, mongodb

典型應用場景

web應用(與key-value類似,value是結構化的,不同的是資料庫能夠了解value的內容)

資料模型

key-value對應的鍵值對,value為結構化資料

強項資料結構要求不嚴格,表結構可變,不需要像關係型資料庫一樣需要預先定義表結構

弱項查詢效能不高,而且缺乏統一的查詢語法。

examples

neo4j, infogrid, infinite graph

典型應用場景

社交網路,推薦系統等。專注於構建關係圖譜

資料模型

圖結構強項

利用圖結構相關演算法。比如最短路徑定址,n度關係查詢等

弱項很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的資訊,而且這種結構不太好做分布式的集群方案。

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