大家有用过什么好用的分布式存储数据库吗求推荐

我们公司去年用了YGData，我觉得还挺不错的。它是一个由多台X86服务器所组成的高效数据库运行平台，可支持Oracle、达梦、Mysql等多种当下主流数据库⌄非常实用！

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也能实现高带宽、低延迟，而且安全性高，将整合架构实现全架构冗余，避免单点故障。同时整个系统的处理能力和存储空间，都可以通过增加节点的方式实现几乎线性扩展，性能嗖嗖的提升。

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目前最主流的sql server、oracle、mysql、db2都是关系型数据库。随着社交网站、视频网站等互联网新业务模式的兴起，各种非关系数据库模型也在不断涌现。

以下是copy的：

数据模型概述

1关系模型

关系模型使用记录（由元组组成）进行存储，记录存储在表中，表由架构界定。表中的每个列都有名称和类型，表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言，提供相应的语法查找符合条件的记录，如表联接（Join）。表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。

表中的记录可以被创建和删除，记录中的字段也可以单独更新。

关系模型数据库通常提供事务处理机制，这为涉及多条记录的自动化处理提供了解决方案。

对不同的编程语言而言，表可以被看成数组、记录列表或者结构。表可以使用B树和哈希表进行索引，以应对高性能访问。

2键值存储

键值存储提供了基于键对值的访问方式。

键值对可以被创建或删除，与键相关联的值可以被更新。

键值存储一般不提供事务处理机制。

对不同的编程语言而言，键值存储类似于哈希表。对此，不同的编程语言有不同的名字（如，Java称之为“HashMap”，Perl称之为“hash”，Python称之为“dict”，PHP称之为“associative array”），C++则称之为“boost::unordered_map<>”。

键值存储支持键上自有的隐式索引。

键值存储看起来好像不太有用，但却可以在“值”上存储大量信息。“值”可以是一个XML文档，一个JSON对象，或者其它任何序列化形式。

重要的是，键值存储引擎并不在意“值”的内部结构，它依赖客户端对“值”进行解释和管理。

3文档存储

文档存储支持对结构化数据的访问，不同于关系模型的是，文档存储没有强制的架构。

事实上，文档存储以封包键值对的方式进行存储。在这种情况下，应用对要检索的封包采取一些约定，或者利用存储引擎的能力将不同的文档划分成不同的集合，以管理数据。

与关系模型不同的是，文档存储模型支持嵌套结构。例如，文档存储模型支持XML和JSON文档，字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和列值键。

与键值存储不同的是，文档存储关心文档的内部结构。这使得存储引擎可以直接支持二级索引，从而允许对任意字段进行高效查询。支持文档嵌套存储的能力，使得查询语言具有搜索嵌套对象的能力，XQuery就是一个例子。MongoDB通过支持在查询中指定JSON字段路径实现类似的功能。

4列式存储

如果翻转数据，列式存储与关系存储将会非常相似。与关系模型存储记录不同，列式存储以流的方式在列中存储所有的数据。对于任何记录，索引都可以快速地获取列上的数据。

Map-reduce的实现Hadoop的流数据处理效率非常高，列式存储的优点体现的淋漓极致。因此，HBase和Hypertable通常作为非关系型数据仓库，为Map-reduce进行数据分析提供支持。

关系类型的列标对数据分析效果不好，因此，用户经常将更复杂的数据存储在列式数据库中。这直接体现在Cassandra中，它引入的“column family”可以被认为是一个“super-column”。

列式存储支持行检索，但这需要从每个列获取匹配的列值，并重新组成行。

5图形数据库

图形数据库存储顶点和边的信息，有的支持添加注释。

图形数据库可用于对事物建模，如社交图谱、真实世界的各种对象。IMDB（Internet Movie Database）站点的内容就组成了一幅复杂的图像，演员与**彼此交织在一起。

图形数据库的查询语言一般用于查找图形中断点的路径，或端点之间路径的属性。Neo4j是一个典型的图形数据库。

选择哪一种数据模型？

数据模型有着各自的优缺点，它们适用于不同的领域。不管是选择关系模型，还是非关系模型，都要根据实际应用的场景做出选择。也许你会发现单一的数据模型不能满足你的解决方案，许多大型应用可能需要集成多种数据模型。

目前数据库的特点可以总结为以下几点：

数据共享：数据库可以让多个用户或应用程序同时访问数据，实现数据共享。

数据独立性：数据库可以将数据与应用程序相分离，使得应用程序不必考虑数据的物理存储和访问细节，从而实现数据独立性。

数据安全性：数据库提供了丰富的安全机制，包括用户认证、权限管理、数据加密等，保证数据的安全性。

数据一致性：数据库可以保证数据的一致性，即使在多用户并发访问的情况下也可以保证数据的正确性。

数据持久性：数据库可以将数据持久化存储在硬盘中，即使电脑断电或者系统崩溃，数据也不会丢失。

数据规模：数据库可以处理海量的数据，支持亿级别、万亿级别的数据处理。

数据查询：数据库支持高效的数据查询 *** 作，能够快速地检索出需要的数据。

数据备份与恢复：数据库可以进行数据备份，以防止数据丢失或损坏，同时还可以通过备份文件进行数据恢复。

1、超星电子图书馆：收录的电子图书内容丰富，包括经典理论、哲学、社科、经济、语言文字、文学、数理化、生物、工业技术、计算机等50余个学科门类，现拥有中文电子图书80万种，论文300万篇，全文总量4亿余业，并且每天仍在不断地更新与增加。

2，书生之家数字图书馆：主要收录1999年以后出版的新书，其收录量为每年中国出版的新书品种一半以上，目前拥有图书15万种，数量可观，学科门类齐全。

3，中国学术期刊全文数据库：该库的产品分为十大专辑：理工A、理工B、理工C、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。个专辑分为若干专题，共168个专题。

4，维普中文科技期刊数据库:按照《中国图书馆分类法》进行分类，所有文献被分为8个专辑：社会科学、自然科学、工程技术、医药卫生、农业科学、经济管理、教育科学和图书情报。8大专辑又被细分为36个专题。

5，万方数字化期刊收藏资源的特点：目前集纳了理、工、农、医、人文五大类70多个类目，2500多种科技类核心期刊，实现全文上网。该系统收录的期刊种类主要有7个：基础科学、农业科学、社会科学、哲学政法、医学卫生、教科文艺、经济财政。

扩展资料：

数据库主要特点：

（1）实现数据共享：

数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

（2）减少数据的冗余度：

同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

（3）数据的独立性：

数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的 逻辑结构和 应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。

（4）数据实现集中控制：

文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过 数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

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