大数据用什么数据库

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库,关系型数据库的优势到现在也是无可替代的,比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库。
通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库,关系型数据库的优势到现在也是无可替代的,比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库,这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制,适合小量数据读写场景;但是到了大数据时代,人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。
大数据时代初期,随着数据请求并发量大不断增大,一般都是采用的集群同步数据的方式处理,就是将数据库分成了很多的小库,每个数据库的数据内容是不变的,都是保存了源数据库的数据副本,通过同步或者异步方式保证数据的一致性,每个库设定特定的读写方式,比如主数据库负责写操作,从数据库是负责读操作,等等根据业务复杂程度以此类推,将业务在物理层面上进行了分离,但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题,企业数据在不断的扩增中,后面就采用分库分表的方式解决,对读写负载进行分离,但是这种实现依旧存在不足,且需要不断进行数据库服务器扩容。
所以到了大数据时代,业务更多的数据和物联网采集的数据已经超出了关系数据库的承载范围。本文着重介绍一下NoSQL(Not Only SQL)数据库。
NoSQL数据库大致分为5种类型
1、列族数据库:BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等,下面简单介绍几个
(1)Cassandra:Cassandra是一个列存储数据库,支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引,log-structured修改,支持反规范化,实体化视图和嵌入超高速缓存。
(2)HBase:Apache Hbase源于Google的Bigtable,是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。
(3)Amazon SimpleDB:Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储,它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项
(4)Apache Accumulo:Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储,基于Google的BigTable设计,建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。
(5)Hypertable:Hypertable是一个开源、可扩展的数据库,模仿Bigtable,支持分片。
(6)Azure Tables:Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别,能通过REST和Managed API访问。
2、键值数据库:Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等,下面简单介绍几个
(1)Riak:Riak是一个开源,分布式键值数据库,支持数据复制和容错。(2)Redis:Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务,Pub/Sub、Lua脚本,还支持给Key添加时限。
(3)Dynamo:Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现;在亚马逊S3产品中使用。
(4)Oracle NoSQL Database:来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID(原子性、一致性、持久性和独立性)和JSON。
(5)Oracle NoSQL Database:具备数据备份和分布式键值存储系统。
(6)Voldemort:具备数据备份和分布式键值存储系统。
(7)Aerospike:Aerospike数据库是一个键值存储,支持混合内存架构,通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。
3、文档数据库:MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等,下面简单介绍几个
(1)MongoDB:开源、面向文档,也是当下最人气的NoSQL数据库。
(2)CounchDB:Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库,使用Java做MapReduce查询,以及一个使用HTTP的API。
(3)Couchbase:NoSQL文档数据库基于JSON模型。
(4)RavenDB:RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。
(5)MarkLogic:MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息,支持灵活的模式。
4、图数据库:Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB,下面简单介绍几个
(1)Neo4j:Neo4j是一个图数据库;支持ACID事务(原子性、独立性、持久性和一致性)。
(2)InfiniteGraph:一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系,支持分布式数据存储。
(3)AllegroGraph:AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘,提供了高可扩展性,支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。
5、内存数据网格:Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces,下面简单介绍几个
(1)Hazelcast:Hazelcast CE是一个开源数据分布平台,它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。
(2)Oracle Coherence:Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力,一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。
(3)Terracotta BigMemory:来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。
(5)Infinispan:Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储,和分布式数据节点平台,支持事务,peer-to-peer 及client/server 架构。
(6)GridGain:分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。
(7)GigaSpaces:GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统,并支持各种各样的高速缓存场景。
延伸阅读:
NoSQL数据库一直以性能、可扩展性、灵活的模式和分析能力聚焦着人们的注意力。尽管关系型数据库对于某些用例来说仍是一个不错的选择,就像结构数据和要求ACID事务的应用。
1、存储的数据实质上是半结构化或者松散的;
2、要求一定的等级的性能和扩展性;
3、存取该数据的应用与最终的一致性相吻合;
4、灵活的模式;
5、无共享架构;
6、分片作为数据存储模型的一部分;
7、异步复制;
8、使用BASE替代ACID事务。
最后建议,企业在引入信息化系统初期,切记要合理有效地运用好工具,这样一来不仅可以让公司业务高效地运行,还能最大程度保证团队目标的达成。同时还能大幅缩短系统开发和部署的时间成本。特别是有特定需求功能需要定制化的企业,可以采用我们公司自研的企业级低代码平台:织信Informat。 织信平台基于数据模型优先的设计理念,提供大量标准化的组件,内置AI助手、组件设计器、自动化(图形化编程)、脚本、工作流引擎(BPMN2.0)、自定义API、表单设计器、权限、仪表盘等功能,能帮助企业构建高度复杂核心的数字化系统。如ERP、MES、CRM、PLM、SCM、WMS、项目管理、流程管理等多个应用场景,全面助力企业落地国产化/信息化/数字化转型战略目标。 版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们微信:Informat_5 处理,核实后本网站将在24小时内删除。版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系邮箱:hopper@cornerstone365.cn 处理,核实后本网站将在24小时内删除。
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织信低代码开发“核心引擎”与“拓展能力”介绍
低代码平台不能只看表单、流程和页面。真正进入企业管理场景后,更重要的是底层能不能承载数据、权限、流程、集成、自动化和AI能力。
织信低代码平台的能力,可以分成两部分:核心引擎和拓展能力。核心引擎决定系统能不能搭起来、跑起来;拓展能力决定系统能不能接入更多业务场景,持续扩展。
一、核心引擎:支撑企业应用运行
1、数据建模引擎
织信以数据模型为基础,支持数据表、字段、记录、关联关系等能力。企业可以围绕客户、供应商、项目、合同、物料、设备、工单、库存等业务对象搭建系统,而不是只做一张张孤立表单。
它的价值在于:先把业务数据结构建清楚,再承接流程、权限、报表、接口和AI能力。这是织信区别于轻量表单工具的重要特点。
2、流程自动化引擎
织信提供工作流能力,支持审批、任务、变量、事件、子流程、多实例、多版本等机制。企业可以用它搭建采购审批、合同审批、项目立项、设备维修、费用报销、异常处理等流程。
流程自动化的价值,不只是线上审批,更是把责任、状态、节点和处理记录留在系统里,让业务可追踪、可复盘。
3、权限治理引擎
织信支持组织、部门、用户、角色、应用成员、应用角色等权限管理能力,可以根据岗位、部门和业务场景配置访问范围和操作权限。
企业系统里,不同部门看到的数据、能修改的字段、能审批的节点都不同。权限治理做细,系统才能既安全,又能正常协同。
4、自动化与脚本引擎
织信支持自动化、定时任务、监听器、脚本、HTTP请求等能力,可以在数据变化、流程变化或时间条件满足时自动触发动作。
例如自动提醒、自动校验、自动同步、自动生成记录、自动调用接口。这样系统不只是记录工具,也能参与业务执行。
二、拓展能力:支撑复杂场景扩展
1、系统集成能力
织信支持WebAPI、开放接口、HTTP、JDBC、消息队列、第三方集成、单点登录等能力,可以连接ERP、MES、CRM、OA、财务系统、钉钉、企业微信、飞书、LDAP、数据库等系统。
这让织信既能搭建新应用,也能作为企业系统之间的协同层。
2、界面与组件拓展能力
织信提供表单设计器、组件设计器、自定义组件字段、自定义视图、仪表盘、网站页面等能力,可以根据不同业务场景设计页面、看板和操作入口。
这使企业既能快速搭建标准应用,也能针对复杂需求做个性化扩展。
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更重要的是,织信的AI能力建立在数据、流程、权限和系统集成之上。这样AI进入企业系统时,能明确数据范围、操作边界和审批要求。
三、织信的独特之处
织信不是单点工具,而是企业信息化AI开发底座。
它既有低代码平台常见的表单、流程、权限、报表和自动化能力,也具备企业级系统需要的集成、部署、运维、SSO、信创适配、私有化部署等能力,同时把AI Agent纳入应用建设过程。
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