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MongoDB（基于文档）、HBase（基于列）和 Neo4j（对象图）的优缺点是什么？

我特别有兴趣了解每个案例的一些典型用例。

图可以比其他方法更好地解决问题的好例子有哪些？

也许任何 Slideshare 或 Scribd 值得演示？

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6 回答 6

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MongoDB

可扩展性：高度可用且一致，但在关系和许多分布式写入方面很糟糕。它的主要好处是存储和索引无模式文档。文档大小上限为 4mb，索引仅对有限的深度有意义。见http://www.paperplanes.de/2010/2/25/notes_on_mongodb.html

最适合：深度有限的树结构

用例：不同类型层次结构、生物系统学、图书馆目录

Neo4j

可扩展性：高度可用但不是分布式的。强大的遍历框架，用于节点空间中的高速遍历。仅限于数十亿个节点/关系的图表。请参阅http://highscalability.com/neo4j-graph-database-kicks-buttox

最适合：具有无限深度和周期性加权连接的深度图

用例：社交网络、拓扑分析、语义 Web 数据、推理

HBase

可扩展性： PB 级及以上的可靠、一致的存储。支持具有一组有限稀疏属性的大量对象。与 Hadoop 协同工作以进行大型数据处理作业。http://www.ibm.com/developerworks/opensource/library/os-hbase/index.html

最适合：有向无环图

用例：日志分析、语义 Web 数据、机器学习

于 2011-01-04T07:40:25.910 回答
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签出此 NoSQL dbs 的一目了然比较：

http://kkovacs.eu/cassandra-vs-mongodb-vs-couchdb-vs-redis

于 2013-03-30T15:16:08.427 回答
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我知道这似乎是一个奇怪的地方，但是，Heroku 最近对他们的 noSQL 产品发疯了，并且对许多当前项目有一个很好的概述。它绝不是 Slideshare 新闻，但它会帮助您开始比较过程：

http://blog.heroku.com/archives/2010/7/20/nosql/?utm_medium=email&utm_source=EmailBlast&utm_content=619506254&utm_campaign=HerokuSeptemberNewsletter-VersionB&utm_term=NoSQLHerokuandYou

于 2010-09-17T13:51:42.553 回答
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您还可以评估多模型DBMS，作为第二代 NoSQL 产品。使用多模型，您不会只选择一种模型，而是选择一种以上的模型。

第一个多模型 NoSQL 是OrientDB。

于 2014-11-20T20:58:26.077 回答
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MongoDB：

MongoDB是与关系数据库不同的文档数据库。该文档存储半结构化数据，如 JSON 对象（无模式）

主要特征：

  1. 模式可以随着应用程序的演变而改变
  2. 全索引
  3. 负载均衡和数据分片
  4. 数据复制
  5. CAP 理论中的 Consistency & Partitioning (Consistency-Availability-Partitioning)

何时使用：

  1. 实时分析
  2. 高速测井
  3. 半结构化数据管理

何时不使用：

  1. 具有强 ACID 属性（原子性、一致性、隔离性和持久性）的高度事务性应用程序。在此用例中首选 RDBMS。
  2. 对涉及关系的数据集进行操作 - 外键等

HBASE：

HBase 是一个开源的、非关系的、分布式的列族数据库

主要特征：

  1. 它提供了一种容错方式来存储大量稀疏数据（在大量空或不重要数据中捕获的少量信息，例如在 20 亿条记录中查找 50 个最大的项目，或查找非零个项目代表不到一个庞大集合的 0.1%）
  2. 支持每行不同的可变模式
  3. 可以作为 MapReduce 作业的输入和输出
  4. 压缩、内存中操作和每列上的 Bloom 过滤器（一种数据结构，旨在快速且高效地告诉您一个元素是否存在于集合中） 5.Achieve CP on CAP

何时使用 HBase：

  1. 如果您正在按键加载数据，按键（或范围）搜索数据，按键提供数据，按键查询数据
  2. 按不符合模式（可变模式）的行存储数据

何时不使用 HBase：

  1. 对于关系分析
  2. 全表扫描
  3. 要聚合的数据，按行而不是按列分析

Neo4j：

Neo4j 是使用属性图数据模型的图数据库（数据存储为图和节点以及与属性的关系）

主要特征：

  1. 支持完整的 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）规则
  2. 使用 Apache Lucence 支持索引
  3. 无模式、自下而上的数据模型设计
  4. 由于可用于图形的紧凑存储和内存缓存，实现了高可扩展性

何时使用：

  1. 主数据管理
  2. 网络和 IT 运营
  3. 实时推荐
  4. 欺诈识别
  5. 社交网络（如脸书）

何时不使用：

  1. 批量查询/扫描
  2. 如果您的应用程序需要对数据进行分区和分片

看看本文中各种 NoSQL 技术的比较

资料来源：

维基，幻灯片共享，Cloudera，教程点，Neo4j

于 2015-11-11T17:07:00.233 回答
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关于 MongoDB 和 NoRM（MongoDB 的 .net 扩展）的相当不错的文章 http://lukencode.com/2010/07/09/getting-started-with-mongodb-and-norm/

于 2010-09-17T13:44:29.673 回答