Tag: 非关系数据库

关系数据库与非关系数据库有什么区别？: 我知道像MySQL，PostgreSQL和MS SQL Server这样的解决scheme是关系型数据库系统，而NoSQL，MongoDB等是非关系型DBMS。但是，这两种系统有什么区别呢？外行条件是可取的。谢谢。

基于文档和基于键/值的数据库之间的区别？: 我知道有三种不同的stream行types的非sql数据库。重点/价值：Redis，东京内阁，Memcached Column Family：Cassandra，HBase 文档：MongoDB，CouchDB 我读了很长一段时间的博客，却没有太多的理解。我知道关系数据库，并且可以像MongoDB / CouchDB那样处理基于文档的数据库。有人能告诉我这两个人之间的主要区别是什么？

存储时间序列数据，关系还是非关系？: 我正在创build一个系统，使用SNMP以（可能）5分钟的时间间隔轮询设备以获取不同指标（如CPU利用率，磁盘利用率，温度等）上的数据。最终目标是以时间序列图的forms向系统的用户提供可视化。过去我使用RRDTool进行了研究，但是由于无限期地存储捕获的数据对于我的项目非常重要，所以我想要更高级别，更灵活地访问捕获的数据。所以我的问题是：在查询数据进行绘制时，关系数据库（如MySQL或PostgreSQL）或非关系数据库或NoSQL数据库（如MongoDB或Redis）的性能更好。相关的给定一个关系数据库，我会使用一个data_instances表，其中将存储为所有设备测量的每个度量捕获的每个数据实例，其中包含以下字段：字段： id fk_to_device fk_to_metric metric_value timestamp 当我想在特定设备上为特定度量标准绘制图表时，我必须查询此单一表格以筛选出其他设备，并分析此设备的其他度量标准： SELECT metric_value, timestamp FROM data_instances WHERE fk_to_device=1 AND fk_to_metric=2 这个表中的行数是： d * m_d * f * t 其中d是设备的数量， m_d是所有设备logging的累计度量数， f是数据被轮询的频率， t是系统已经收集数据的总时间。对于每5分钟logging一次3个设备的10个指标的用户，我们只有不到500万条logging。索引没有fk_to_device和fk_to_metric扫描的索引，这个不断扩展的表将花费太多时间。因此索引上述字段和timestamp （用于创build具有本地化时间段的图）是一项要求。非关系（NoSQL） MongoDB具有集合的概念，与表格不同，这些可以在没有设置的情况下以编程方式创build。有了这些，我可以将每个设备的数据存储分区，甚至每个设备的每个数据分区。我对NoSQL没有经验，也不知道他们是否提供了任何查询性能增强function，如索引，但是前面的段落提出了在NoSQL中存储数据的结构中执行大部分传统的关系查询工作。未定具有正确索引的关系解决scheme是否会在一年内减less爬行？还是NoSQL的基于集合的结构方法（与我存储的数据的心智模型相匹配）提供了明显的好处？