Nosql數據庫使用廣泛的原因有以下這些:
易擴展性:可以在最小化系統開銷和不停機的情況下,線性增加系統的存儲容量和計算能力,系統可以自動地進行負載均衡,同時能夠利用新的硬件資源,適應數據的不斷增長。
高效的隨機讀:雖然應用級Cache層被廣泛使用在應用服務器和數據庫之間,大數據規模應用的大量訪問仍然無法命中Cache,需要訪問后端存儲系統,NoSQL可以解決這一問題。
寫吞吐率高:大數據規模的應用需要很高的寫吞吐率。
高效低延遲的強一致性:實現一個全局的分布式強一致性系統是很難的,但是一個至少能在單個數據中心內部提供這種強一致性的NoSQL數據庫系統已經可以提供較好的用戶體驗。
高可用性和容災恢復:可提供HA,能夠容忍某個數據中心的失敗并最小化數據丟失,同時能夠在合理的時間窗口內通過另一個數據中心提供數據服務。
故障隔離性:能有效地對磁盤系統上的故障進行容錯和隔離,單個磁盤的故障只會影響很小的一部分數據,同時系統可以很快地從故障中恢復。
大數據分析的支持:可利用分布式編程模型進行數據分析,無須做任何的數據遷移。
回答所涉及的環境:聯想天逸510S、Windows 10。
Nosql數據庫使用廣泛的原因有以下這些:
易擴展性:可以在最小化系統開銷和不停機的情況下,線性增加系統的存儲容量和計算能力,系統可以自動地進行負載均衡,同時能夠利用新的硬件資源,適應數據的不斷增長。
高效的隨機讀:雖然應用級Cache層被廣泛使用在應用服務器和數據庫之間,大數據規模應用的大量訪問仍然無法命中Cache,需要訪問后端存儲系統,NoSQL可以解決這一問題。
寫吞吐率高:大數據規模的應用需要很高的寫吞吐率。
高效低延遲的強一致性:實現一個全局的分布式強一致性系統是很難的,但是一個至少能在單個數據中心內部提供這種強一致性的NoSQL數據庫系統已經可以提供較好的用戶體驗。
高可用性和容災恢復:可提供HA,能夠容忍某個數據中心的失敗并最小化數據丟失,同時能夠在合理的時間窗口內通過另一個數據中心提供數據服務。
故障隔離性:能有效地對磁盤系統上的故障進行容錯和隔離,單個磁盤的故障只會影響很小的一部分數據,同時系統可以很快地從故障中恢復。
大數據分析的支持:可利用分布式編程模型進行數據分析,無須做任何的數據遷移。
回答所涉及的環境:聯想天逸510S、Windows 10。