五類數據存儲模型行、列、鍵值對、文檔、圖

一、行存儲

        定義：關係模型使用記錄（行或者元組）進行存儲，記錄存儲在表中，表由架構界定。表中的每一個列都有名稱和類型，表中的全部記錄都要符合表的定義。SQL是專門的查詢語言，提供相應的語法查找符合條件的記錄，如表聯接（Join）。表聯接能夠基於表之間的關係在多表之間查詢記錄。
        存儲格式：行式數據庫把一行中的數據值串在一塊兒存儲起來（行頭信息，列長，列值），而後再存儲下一行的數據，以此類推。
        特色：據以行相關的存儲體系架構進行空間分配，主要適合與小批量的數據處理，經常使用於聯機事務型數據處理。不能知足後面三個需求：對數據庫高併發讀寫要求，對海量數據的高效率存儲和訪問需求，對數據庫高可擴展性和高可用性。 一句話不適合分佈式、高併發和海量。

二、列存儲

        定義：什麼是列式數據庫?列式數據庫是以列相關存儲架構進行數據存儲的數據庫。列式存儲以流的方式在列中存儲全部的數據，主要適合與批量數據處理和即席查詢。
        存儲格式 ：列式數據庫把一列中的數據值串在一塊兒存儲起來，而後再存儲下一列的數據，以此類推。
        特色：包括查詢快，因爲查詢須要讀取的blocks少；數據壓縮比高，正由於同一類型的列存儲在一塊兒。Load快。 簡化數據建模的複雜性。可是插入更新慢，不太適合數據總是變化，它是按列存儲的。這時候你就知道它適作DSS（決策支持系統），BI的優秀選擇，數據集市，數據倉庫，它不適合OLTP。
        列式存儲： 每一列單獨存放，數據便是索引。

行式與列式比較

Ø  Row-based storage stores atable in a sequence of rows.
Ø  Column-based storage storesa table in a sequence of columns.

        

        

關係型數據庫理論- 選擇(Selection)和投影(Projection)

        

Speedup和Scaleup

        Speedup指用兩倍的硬件換來一半的執行時間。Scaleup指兩倍的硬件換來同等時間內執行兩倍的任務。但每每事情不是那麼簡單，兩倍的硬件也會帶來其餘問題：更多CPU帶來的長啓動時間和通訊開銷，以及並行計算帶來的數據傾斜問題。

       

多處理器架構

        共享內存：任意CPU都能訪問任意的內存(全局共享)和磁盤。優勢是簡單，缺點是擴展性差，可用性低。

        

        共享磁盤：任意CPU都能訪問任何的磁盤，可是隻能訪問本身的主存。優勢是可用性和擴展性比較好，缺點是實現複雜以及潛在的性能問題。

        

        不共享：任意CPU都只能訪問本身的主存和磁盤。優勢也是擴展性和可用性，缺點是實現複雜以及複雜均衡。

        

        混合型：系統總體上是shared nothing架構，但結點內部多是其餘架構。這樣就混合了多種架構的優勢。

        

數據分區

        數據分區的目的就是：讓數據庫可以並行地讀寫數據，最大程度地挖掘I/O的潛力。常見的分區算法有：round-robin、範圍索引、哈希。

       

三、鍵值存儲

        即Key-Value存儲，簡稱KV存儲。它是NoSQL存儲的一種方式。它的數據按照鍵值對的形式進行組織，索引和存儲。KV存儲很是適合不涉及過多數據關係業務關係的業務數據，同時能有效減小讀寫磁盤的次數，比SQL數據庫存儲擁有更好的讀寫性能。
        典型例子 Sorted String Table即SSTable。其實STL 庫中map和hash_map, Java中hash_table, hash_map就是鍵值存儲。 可是他們值只支持內存操做，並且map的查詢效率過低，關鍵是他們只是簡單的數據結構，不能實現較大規模存儲和分佈式,並且數據的修改效率比較低。 而          SSTalbe就解決了這些問題。
        鍵值存儲實際是分佈式表格系統的一種。

四、文檔存儲

        文檔存儲支持對結構化數據的訪問，不一樣於關係模型的是，文檔存儲沒有強制的架構。
        事實上，文檔存儲以封包鍵值對的方式進行存儲。在這種狀況下，應用對要檢索的封包採起一些約定，或者利用存儲引擎的能力將不一樣的文檔劃分紅不一樣的集合，以管理數據。
        與關係模型不一樣的是，文檔存儲模型支持嵌套結構。例如，文檔存儲模型支持XML和JSON文檔，字段的「值」又能夠嵌套存儲其它文檔。文檔存儲模型也支持數組和列值鍵。
        與鍵值存儲不一樣的是，文檔存儲關心文檔的內部結構。這使得存儲引擎能夠直接支持二級索引，從而容許對任意字段進行高效查詢。支持文檔嵌套存儲的能力，使得查詢語言具備搜索嵌套對象的能力，XQuery就是一個例子。MongoDB經過支持在查詢中指定JSON字段路徑實現相似的功能。
        對SQL 和ACID 支持的比較全面的數據庫了。不過，比較多的仍是介紹日誌的採集和存儲，小文件的分佈式存儲，相似互聯網微博應用的數據存儲等方面的內容。

五、圖形數據

        圖形數據庫存儲頂點和邊的信息，有的支持添加註釋。         圖形數據庫可用於對事物建模，如社交圖譜、真實世界的各類對象。IMDB（Internet MovieDatabase）站點的內容就組成了一幅複雜的圖像，演員與電影彼此交織在一塊兒。         圖形數據庫的查詢語言通常用於查找圖形中斷點的路徑，或端點之間路徑的屬性。Neo4j是一個典型的圖形數據庫。