大数据存储的三种方式：三款NoSQL数据库对比

在大数据当中，需要解决的首要一个问题就是存储的问题，面对更大量级、类型多样的“大数据”，传统的关系型数据库已经不能很好地解决大数据存储的问题，于是NoSQL数据库开始成为解决大数据存储的主要选择。关于大数据存储的三种方式，下面我们从三款NoSQL数据库对比来看。

面对互联网高速发展下的“大数据”，数据规模呈指数级正常，并且随着时间的累积，大数据的规模还是继续扩大，数据类型格式也将更加多样。NoSQL数据库是目前解决大数据存储比较好的数据库选择之一，其中代表性的选择包括MongoDB、Redis、hbase等。


MongoDB数据库

MongoDB数据库主要是文档型数据库，适用于文档化格式的存储及查询，通过C++语言编程，在大数据场景下，替代传统的关系型数据库或键/值存储方式非常高效。

在MongoDB中，WiredTiger是默认的存储引擎，最大限度地利用可用内存作为缓存来减少I/O瓶颈。另外，MongoDB还提供全索引支持，查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划，这样对于大大提高了数据查询的效率问题。

Redis数据库

Redis数据库主要适用于数据变化快且数据库大小可预见的数据存储场景，因为Redis数据库基于内存进行存储，所以在数据查询处理上的速度非常快，面对快速增长的大数据，也能给出很好的解决方案。

Redis数据库，由ANSI C语言编程，由于是基于内存存储，所以单台机器存储数据的容量跟机器本身的内存大小有很大的关系，如果数据增速过快，那么就需要定期去清理来提高后续的数据处理效率。

HBase数据库

说道大数据储存的三种方式，那么基于Hadoop大数据处理框架的HBase自然也是一个比较主流的选择。HBase基于Hadoop的分布式文件系统HDFS作为最基本存储基础单元，所以也可以被称作是分布式数据库。

HBase通过Java语言来实现，在Hadoop框架当中，HBase的表能够作为MapReduce任务的输入和输出数据源，可以通过Java API来访问数据，因此基于Hadoop进行数据处理时，能够具有很高的效率。

关于大数据存储的三种方式，相信大家看完以上的三款NoSQL数据库对比也都有一定的了解了。大数据存储为大数据处理提供关键性的底层技术支持，因此得到广泛的重视，NOSQL数据库作为主流选择，也是大家需要掌握的重点。成都加米谷大数据，专业大数据人才培养，大数据培训班2020春季开班，详情可联系客服了解！