mongodb,redis,hbase区别和定位

Redis定位在"快",HBase定位于"大",mongodb定位在"灵活"。

在一般使用情况下,mongodb可以当作简单场景下的但是性能高数倍的MySQL, Redis基本只会用来做缓存,HBase用来做离线计算。

mongodb:我觉得定位是取代关系型数据库,想当一个主流数据库。因为他有非结构化、方便扩充字段、写性能优于mysql。万事万物有利有弊,mongodb的内存型缓存内容,让其速度飞快,带来内存率多,掉电数据问题等,加上自身代码还有很多bug带来不如老牌关系型数据库稳定,特别是在主从等分布式环境,其设计也带来诸多问题。

redis:是一个小而美的数据库,主要用在key-value 的内存缓存,读写性能极佳,list,set,hash等几种简单结构使得使用也很简单。缓存与简单是其定位,分布式redis架构的出现,让redis更加广泛的使用,稳坐缓存第一把交椅。

hbase:定位非结构化大数据,可伸缩性好,并不是完全高可用,底层依靠hadoop提供的HDFS,使用时有一整套zookeeper,pig,hive的生态系统。Cassandra可以算一个竞争对手,但Cassandra去中心化的自适应结构又跟Hbase中心化的生态系统完全不同。hbase支持强一致性,cassandra一致性差一些。

1.HBase(列存储)

两大用途:

特别适用于简单数据写入(如“消息类”应用)和海量、结构简单数据的查询(如“详单类”应用)。特别地,适合稀疏表。(个人觉得存个网页内容是极好极好的)

作为MapReduce的后台数据源,以支撑离线分析型应用。

场景:Facebook的消息类应用,包括Messages、Chats、Emails和SMS系统,用的都是HBase;淘宝的WEB版阿里旺旺,后台是HBase;小米的米聊用的也是HBase;移动某省公司的手机详单查询系统。(单次分析,只能scan全表或者一个范围内的)

2.MongoDB

是一个介于关系型和非关系型之间的一个产品吧,类SQL语言,支持索引

MongoDb在类SQL语句操作方面目前比HBase具备更多一些优势,有二级索引,支持相比于HBase更复杂的集合查找等。

BSON的数据结构使得处理文档型数据更为直接。支持复杂的数据结构

MongoDb也支持mapreduce,但由于HBase跟Hadoop的结合更为紧密,Mongo在数据分片等mapreduce必须的属性上不如HBase这么直接,需要额外处理。

3.Redis

Redis为内存型KV系统,处理的数据量要小于HBase与MongoDB

Redis很适合用来做缓存,但除此之外,它实际上还可以在一些“读写分离”的场景下作为“读库”来用,特别是用来存放Hadoop或Spark的分析结果。

Redis的读写性能在100,000 ops/s左右,时延一般为10~70微妙左右;而HBase的单机读写性能一般不会超过1,000ops/s,时延则在1~5毫秒之间。

Redis的魅力还在于它不像HBase只支持简单的字符串,他还支持集合set,有序集合zset和哈希hash。


mongodb,redis,hbase 根据CAP分布式理论,三者都是CP型分布式数据库,能够保证数据的强一致性和分区容忍性 ,从适用场景来看:

mongodb是文档存储数据库,支持二级索引,但比较消耗内存,查询功能强大,类似json格式存储,一般可以用来存放评论等半结构化数据

redis是KV数据库,不支持二级索引,读写性能高,支持list,set等多种数据格式,适合读多写少的业务场景,可以用来做缓存系统

hbase是列数据库,不支持二级索引,写性能高,适合写多读少的业务场景,可用来存储BI数据。

redis特点是k-v,适合存储全局变量,比如微信token每两小时刷新一次,就比较适合用redis存储,读也比较方便。

mongodb 适合存储json类型数据,不经常变化,比如排行榜,每天刷新一次,remove一次再从db更新过去。

我的理解就是,mongodb主要是做社交这一类的应用。redis是个in memory cache,主要作为软件里一个部件来提升整体性能的。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,529评论 5 475
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,015评论 2 379
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,409评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,385评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,387评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,466评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,880评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,528评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,727评论 1 295
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,528评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,602评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,302评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,873评论 3 306
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,890评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,132评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,777评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,310评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容