不同的数据模型赋予特殊数据库不同的存储和操作能力:
1. 图数据库
图数据库采用节点和边的结构,表达复杂的关系网络。例如,社交网络中的好友关系、供应链中的物流关系都可以用图数据库高效存储和查询。它们支持图遍历、邻居查询、路径搜索等操作,广泛应用于推荐系统、金融风控等领域。常用的图数据库有Neo4j、JanusGraph等。
2. 时序数据库
主要存储时间戳和对应的数值信息,用于监控、金 海外数据 融市场、传感器数据等。它们优化了连续写入、多维时间窗口查询、压缩存储等性能指标。典型代表有InfluxDB、TimescaleDB。
3. 文档数据库
以文档为单位存储半结构化或非结构化数据,如JSON、XML。它们支持灵活的模式演变,易于扩展,适合内容管理和大数据分析。MongoDB是典型代表。
4. 键值数据库
将数据存储为键值对,提供极快的读写速度,多用于缓存、会话管理、分布式存储。Redis和Riak是常用的键值数据库。
列存数据库
将数据按列存储,极大提升分析查询性能,适合数据仓库和多维分析。例如,商业智能工具常用列存数据库进行大规模数据分析。
2. 行存数据库
按行存储,便于事务处理和单记录的快速访问。适合OLTP(联机事务处理)场景,如银行交易系统、电子商务平台。
3. 图结构数据库
以图的形式存储数据,支持复杂关系和路径查询。常用于社交网络、推荐系统、网络安全等,支持复杂的图算法。