【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生的海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中難以被高速有效地進行存儲和處理,各類No SQL數(shù)據(jù)庫可以有效存儲處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),但是對關(guān)系運算功能的弱化難以滿足應(yīng)用場景的需求。具備非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力的新型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫提供了適用多種應(yīng)用場景的高效存儲方式。為了能夠定量地比較關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和面向文檔的No SQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲與處理能力,比較了Postgre SQL的hstore數(shù)據(jù)類型和Mongo DB的內(nèi)嵌文檔對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的儲存方式,并通過非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的批量加載、磁盤占用、主鍵查詢、非主鍵查詢、地理空間坐標查詢等方面的對比來以分析性能特征與適用場景。
[Abstract]:With the development of Internet technology, it is difficult to store and process massive unstructured data in traditional relational databases, and all kinds of No SQL databases can store and process unstructured data effectively. However, the weakening of the function of relational operation is difficult to meet the needs of the application scene. New relational databases with unstructured data processing capabilities provide efficient storage for multiple application scenarios. In order to compare quantitatively the data storage and processing ability of relational database and document-oriented No SQL database, the hstore data type of Postgre SQL and the storage mode of unstructured data of embedded document of Mongo DB are compared. Through the comparison of unstructured data batch loading, disk occupation, primary key query, non-primary key query and geographical spatial coordinate query, the performance features and applicable scenarios are analyzed.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)海外教育學(xué)院;南京郵電大學(xué)計算機學(xué)院;
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2201248