微软nosql数据库,nosql数据库技术

目前哪些NoSQL数据库应用广泛，各有什么特点

特点：

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它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

它们击碎了性能瓶颈。

NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。

“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。

没有过多的操作。

虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。

Bootstrap支持

因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

优点：

易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

大数据量，高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

灵活的数据模型

NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。

高可用

NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

主要应用：

Apache HBase

这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。

Apache Storm

用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。

Apache Spark

该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。

Apache Drill

你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。

Apache Sqoop

也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapReduce一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。

Gephi

它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。

MongoDB

这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。

十大顶尖公司：

Amazon Web Services

Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Reduce），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。

Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。

Cloudera

Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。

IBM

当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”

Intel

和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。

Microsoft

微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。

微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。

Teradata

对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。

AMPLab

通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。

nosql怎么多表查询

sqlserver是微软旗下一款数据库软件，今天一起看一下如何使用sqlserver来实现多表连接查询。

设备：联想电脑

系统：win10

系统：sqlserver 2019

1、打开电脑后再开始界面中找到sqlserver 2019，双击打开sqlserver 2019。

2、可以看到当前有两个数据表，一个班级表，一个学生表。加下来要将两张表里面的数据查询出来。

3、在文本域中输入：select *  from banji select *  from student点击执行按钮。

4、这时就可以分别查询出班级和学生的信息，如图所示，只不过此时查询出的数据是分开的，多表查询就完成了。

科技公司钟爱的50款开源工具

大数据

1. Hadoop

Apache主持的这个项目是最广为人知的大数据工具。众多公司为Hadoop提供相关产品或商业支持，包括亚马逊网络服务、Cloudera、Hortonworks、IBM、Pivotal、Syncsort和VMware。知名用户包括：阿里巴巴、美国在线、电子港湾、Facebook、谷歌、Hulu、领英、Spotify、推特和雅虎。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：http：//hadoop.apache.org

2. Hypertable

Hypertable在互联网公司当中非常流行，它由谷歌开发，用来提高数据库的可扩展性。用户包括百度、电子港湾、Groupon和Yelp。它与Hadoop兼容，提供商业支持和培训。

支持的操作系统：Linux和OS X

相关网站：http：//

3. Mesos

Apache Mesos是一种资源抽象工具，有了它，企业就可以鼗整个数据中心当成一个资源池，它在又在运行Hadoop、Spark及类似应用程序的公司当中很流行。使用它的企业组织包括：Airbnb、欧洲原子核研究组织（CERN）、思科、Coursera、Foursquare、Groupon、网飞（Netflix）、推特和优步。

支持的操作系统：Linux和OS X

相关网站：http：//mesos.apache.org

4. Presto

Presto由Facebook开发，自称是“一款开源分布式SQL查询引擎，用于对大大小小（从GB级到PB级）的数据源运行交互式分析查询。”Facebook表示，它将Presto用于对300PB大小的数据仓库执行查询，其他用户包括Airbnb和Dropbox。

支持的操作系统：Linux

相关网站：https：//prestodb.io

5. Solr

这种“快若闪电”的企业搜索平台声称高度可靠、扩展和容错。使用它的公司包括：ATT、Ticketmaster、康卡斯特、Instagram、网飞、IBM、Adobe和SAP Hybris。

支持的操作系统：与操作系统无关

相关网站：http：//lucene.apache.org/solr/

6. Spark

Apache Spark声称，“它在内存中运行程序的速度比Hadoop MapReduce最多快100倍，在磁盘上快10倍。”Spark“支持”的企业组织包括：亚马逊、百度、Groupon、日立解决方案、IBM、MyFitnessPal、诺基亚和雅虎。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：http：//spark.apache.org

7. Storm

正如Hadoop用来处理批量数据，Apache Storm用来处理实时数据。官方网站上显示用户包括：天气频道、推特、雅虎、WebMD、Spotify、威瑞信（Verisign）、Flipboard和Klout。

支持的操作系统：Linux

相关网站：https：//storm.apache.org

云计算

8. Cloud Foundry

Cloud Foundry提供用于构建平台即服务的开源工具。它声称“由行业领袖为行业领袖构建”，其支持者包括IBM、 Pivotal、惠普企业、VMware、英特尔、SAP和EMC。

支持的操作系统：Linux

相关网站：https：//

9. CloudStack

这个交钥匙IaaS解决方案构成了许多公共云和私有云的基础。它的用户极多，包括阿尔卡特－朗讯、苹果、Autodesk、英国电信、冠群科技、思杰、Cloudera、戴尔、富士通、SAP和韦里逊。

支持的操作系统：与操作系统无关

相关网站：http：//cloudstack.apache.org

10. OpenStack

这种很受欢迎的云计算平台声称，“世界上成百上千个大品牌”每天依赖它。支持者包括：ATT、Ubuntu、惠普企业、IBM、英特尔、Rackspace、红帽、SUSE、思科、戴尔、EMC、赛门铁克及另外许多知名科技公司。

支持的操作系统：与操作系统无关

相关网站：http：//

11. Scalr

这种云管理平台备受市场研究公司的好评，它简化了管理多个云环境的过程。知名用户包括Expedia、三星、美国宇航局喷气推进实验室、埃森哲、索尼和Autodesk。

支持的操作系统：Linux

相关网站：http：//

容器

12. Docker

Docker在相对新兴的容器领域迅速确立起了主导平台这一地位。科技界的许多大牌公司在构建或提供扩展或使用Docker技术的产品，包括亚马逊、微软、IBM、惠普企业、红帽、Rackspace和Canonical。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：https：//

输入标题 内容管理

13. DNN

这款内容管理解决方案之前名为DotNetNuke，承诺构建丰富的交互式网站时，只要花较少的精力，就能收到显著的成效。用户包括佳能、时代华纳有线电视、德州仪器和美国银行。

支持的操作系统：Windows

相关网站：http：//

14. Drupal

Drupal声称，98000多个开发人员在为这个极其流行的内容管理系统积极贡献代码。支持者包括微软、Zend、Fastly和New Relic，其内容市场有数百家公司参与其中，它们提供了相关的产品和服务。

支持的操作系统：与操作系统无关

相关网站：https：//

15. Joomla

Joomla为数百万个网站提供平台，其下载量超过了5000万人次。许多用户当中就有这些公司：电子港湾、巴诺书店、MTV和标致。

支持的操作系统：与操作系统无关

相关网站：https：//

16. MediaWiki

MediaWiki以维基百科使用的软件而出名，它还为百度、Vistaprint、Novell、英特尔和美国宇航局支持网站。它是构建可编辑网页的不错选择，许多企业组织用它来构建内部知识库。

支持的操作系统：Windows、Linux/Unix和OS X

相关网站：https：//

数据库

17. Cassandra

这种NoSQL数据库由Facebook开发，其用户包括苹果、欧洲原子核研究组织（CERN）、康卡斯特、电子港湾、GitHub、GoDaddy、Hulu、Instagram、Intuit、网飞、Reddit及其他科技公司。它支持极其庞大的数据集，声称拥有非常高的性能和出色的耐用性和弹性。可通过第三方获得支持。

支持的操作系统：与操作系统无关

相关网站：http：//cassandra.apache.org

18. CouchDB

CouchDB为Web而开发，这种NoSQL数据库将数据存储在JSON文档中，这类文档可通过HTTP来加以查询，并用JavaScript来处理。Cloudant现在归IBM所有，它提供一款专业人员支持的软件版本，用户包括：三星、Akamai、Expedia、微软游戏工作室及其他公司。

支持的操作系统：Windows、Linux、OS X和安卓

相关网站：http：//couchdb.apache.org

19. MongoDB

MongoDB是一种NoSQL数据库，声称“针对关键任务型部署环境进行了优化”，用户包括Foursquare、《福布斯》、Pebble、Adobe、领英、eHarmony及其他公司。提供收费的专业版和企业版。

支持的操作系统：Windows、Linux、OS X和Solaris

相关网站：http：//

20. MySQL

MySQL自称是“世界上最流行的开源数据库”，备受众多互联网公司的青睐，比如YouTube、贝宝、谷歌、Facebook、推特、电子港湾、领英、优步和亚马逊。除了免费社区版外，它还有多款收费版。最新更新版声称速度比老版本快三倍。

支持的操作系统：Windows、Linux、Unix和OS X

相关网站：http：//

21. Neo4j

Neo4J自诩为“世界上领先的图形数据库”，用于欺诈检测、推荐引擎、社交网站、主数据管理及更多领域。用户包括电子港湾、沃尔玛、思科、惠普、埃森哲、CrunchBase、eHarmony、Care.com及另外许多企业组织。

支持的操作系统：Windows和Linux

相关网站：http：//neo4j.com

开发工具

22. Bugzilla

Bugzilla是开源社区的宠儿，用户包括Mozilla、Linux基金会、GNOME、KDE、Apache、LibreOffice、Open Office、Eclipse、红帽、Novell及其他公司。这款软件缺陷追踪系统（bugtracker）的重要功能包括：高级搜索功能、电子邮件通知、预定报告、时间追踪、出色的安全及更多特性。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：https：//

23. Eclipse

Eclipse项目最为知名的是，它是一种大受欢迎的面向Java的集成开发环境（IDE），它还提供面向C/C++和PHP的IDE，此外提供另外一大批开发工具。主要支持者包括冠群科技、谷歌、IBM、甲骨文、红帽和SAP。

支持的操作系统：与操作系统无关

相关网站：http：//

24. Ember.js

这种框架用于“构建野心勃勃的Web应用程序”，旨在为JavaScript开发人员提高工作效率。官方网站上显示用户包括雅虎、Square、Livingsocial、Groupon、Twitch、TED、网飞、Heroku和微软。

支持的操作系统：与操作系统无关

相关网站： http：//emberjs.com

25. Grunt

Grunt是一种JavaScript任务运行工具，有助于自动处理重复性的开发任务。使用它的知名科技公司包括：Adobe、推特、Mozilla、Cloudant和WordPress。

支持的操作系统：与操作系统无关

相关网站：http：//gruntjs.com

26. LoopBack

这个Node.js框架旨在让用户很容易构建REST API，并连接到后端数据存储区。知名用户包括GoDaddy、美国能源部和赛门铁克。

支持的操作系统：Windows、Linux、OS X、安卓和iOS

相关网站：http：//loopback.io

27. Node.js

Node.js的成名之处在于，它让开发人员可以使用JavaScript，编写服务器端应用程序。开发工作之前由Joyent管控，现在交由Node.js基金会监管。用户包括IBM、微软、雅虎、SAP、领英、贝宝和网飞。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：https：//nodejs.org/en/

28. PhoneGap

Apache Cordova是一种开源框架，让开发人员可以使用HTML、CSS和JavaScript等Web技术，构建移动应用程序。PhoneGap是最受欢迎的Cordova发行版。使用某一种Cordova发行版的科技公司包括：维基百科、Facebook、 Salesforce、IBM、微软、Adobe和黑莓。

支持的操作系统：Window、Linux和OS X

相关网站：http：//phonegap.com

29. React Native

React Native由Facebook开发，这种框架可用于使用JavaScript和React JavaScript库（同样由Facebook开发），构建原生移动应用程序。其他用户包括：《探索》频道和CBS体育新闻网。

支持的操作系统：OS X

相关网站：http：//facebook.github.io/react-native/

30. Ruby on Rails

这个Web开发框架在开发人员当中极其流行，它声称“为确保编程员满意和持续高效地工作进行了优化”。用户包括Basecamp、推特、Shopify和GitHub等公司。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：http：//rubyonrails.org

31. Sencha Touch

Sencha Touch自称是“一种用于构建通用移动应用程序的领先的跨平台移动Web应用程序框架，基于HTML5和JavaScript”。它既有开源许可证版本，也有商业许可证版本。据官方网站声称，《财富》100强中60%使用它。

支持的操作系统：与操作系统无关

相关网站：https：//

32. ZK

索尼、Sun、IBM、Adobe、电子港湾、富士通、梦工厂和优利系统等公司使用这种Java Web框架来构建Web和移动应用程序。提供收费支付及相关工具。

支持的操作系统：与操作系统无关

相关网站：http：//

中间件

33. JBoss

红帽的JBoss中间件包括各种轻量级、对云计算友好的工具，同时结合、集成和自动化各个企业应用程序和系统。用户包括：橡树岭国家实验室、日产、思科、冠群科技、AMD及其他公司。

支持的操作系统：Linux

相关网站：http：//

操作系统

34. 红帽企业版Linux

红帽最知名的产品就是其旗舰Linux发行版，这需要付费订购。据该公司声称，《财富》全球500强公司中超过90%在使用红帽产品。

相关网站：http：//

35. SUSE Linux企业版

这款面向企业的Linux发行版同样备受大企业的追捧，它也需要付费订购。该公司声称，它有13000多个企业用户，包括伦敦证券交易所、SAP、天睿（Teradata）和沃尔格林连锁药店（Walgreens）。

相关网站：https：//

36. Ubuntu

Ubuntu提供广受欢迎的Linux发行版，有多个版本：桌面版、服务器版、云版、手机版、平板电脑版和物联网版。声称用户包括亚马逊、IBM、维基百科和英伟达。

相关网站：http：//

项目管理

37. Project Libre

这个屡获奖项的项目是微软Project的替代者，下载量已有近200万人次。它有一大批用户，包括IBM、埃森哲、美国能源部、思科、ATI和AMD。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：http：//

存储

38. FreeNAS

这款开源网络附加存储（NAS）软件声称，它备受联合国、迪士尼互动媒体集团、路透社和Dr. Phil等用户的“喜爱”。它可以安装到几乎任何硬件上，而TrueNAS提供的预先构建的设备就基于该技术。

支持的操作系统：FressBSD

相关网站：http：//

39. Gluster

Gluster是一种可高度扩展的网络文件系统，适合云计算环境。红帽提供一款基于该技术的收费产品，用户包括卡西欧和Intuit。

支持的操作系统：Linux

相关网站：http：//

40. Lustre

Lustre是另一种可高度扩展的文件系统，旨在支持高性能计算（HPC）环境。一些最早采用它的用户包括美国的几大国家实验室：劳伦斯·利物莫尔国家实验室、桑迪亚国家实验室、橡树岭国家实验室和洛斯阿拉莫斯国家实验室。

支持的操作系统：Linux

相关网站：http：//lustre.org

系统管理工具

41. Ansible

Ansible现在归红帽所有，它自称是“一种异常简单的IT自动化引擎，可以使云服务配置、配置管理、应用程序部署、服务内部的编排以及其他许多IT操作实现自动化。”使用它的科技公司包括：思科、瞻博网络、Evernote、推特、威瑞信、GoPro、EA Sports、Atlassian和韦里逊。它既有免费版，也有收费版。

支持的操作系统：Linux

相关网站：http：//

42. Chef

作为另一款自动化工具，Chef支持开发运维方法，同时改善了速度、协作和安全性。拥有免费版和收费版。官方网站上显示用户包括：塔吉特（Target）、诺德斯特龙（Nordstrom）、Facebook、Etsy、IGM、雅虎和彭博社。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：https：//

43. Hudson

Hudson在使用敏捷和开发运维方法的企业当中很流行，它是一种可扩展的持续集成服务器系统，可以监控重复作业的执行。这个项目得到了Eclipse基金会、甲骨文、Atlassian和YourKit的支持。

支持的操作系统：与操作系统无关

相关网站：http：//hudson-ci.org

44. Puppet

Puppet号称“使用最广泛的开源IT管理系统”，它包括40多个基础设施管理方面的开源项目。除了开源版本外，它还有一款收费的企业版本。它声称，用户包括25000多家企业，比如迪士尼、沃尔玛、1-800-Flowers.com、Heartland Payment Systems、盖蒂图片社（Getty Images）和Yelp。

支持的操作系统：Windows、Linux、Unix和OS X

相关网站：https：//puppetlabs.com/puppet/open-source-projects

版本控制

45. Bazaar

Bazaar由Canonical管理，被许多开源项目所使用，包括Ubuntu、 GNU基金会、Linux基金会、MySQL、Bugzilla、 Debian和Maria DB。它简单易学，支持任何工作流程和工作区间模式，承诺存储效率很高、速度很快。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：http：//bazaar.canonical.com/en/

46. Git

这个版本控制系统已变得极受欢迎，这一方面归功于GitHub服务的使用日益广泛。使用它的公司和项目包括：谷歌、Facebook、微软、推特、领英、网飞、Perl、PostgreSQL、安卓、Rails、QT、Gnome和Eclipse。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：http：//git-scm.com

47. Mercurial

Mercurial是一种分布式源代码控制管理工具，专注于帮助团队更轻松、更快速地协同工作。用户包括OpenJDK和NetBeans等各大项目。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：https：//

48. Subversion

这个企业级版本控制系统得到Apache的支持，首次发布于2000年。使用它的企业组织包括Apache软件基金会自己、Hobby Lobby、Mono、Plone和GNU Enterprise。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：http：//subversion.apache.org

Web服务器

49. Apache HTTP Server

Apache至今已有20年多的历史，专利是自1996年以来互联网上最受欢迎的Web服务器系统。据W3Techs声称，目前所有网站中55.3%是由Apache支持的。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：http：//httpd.apache.org

50. Nginx

Nginx的人气也极旺，它被互联网上所有网站中的大约四分之一所使用。除了俄罗斯许多访问量很大的网站外，用户还包括网飞和WordPress.com。

支持的操作系统：Windows、Linux和OS X

相关网站：http：//nginx.org

全球最具影响力的大数据企业排行榜

全球最具影响力的大数据企业排行榜

目前全球大数据企业主要分为两大阵营。一部分属于单纯以大数据技术为核心的新兴企业，希望为市场带来创新方案并推动技术发展。另有一些原本打理数据库/数据仓储业务的老牌厂商，他们打算利用自身优势地位冲击大数据领域，将现有安装基础及产品线口碑推广到新一轮技术浪潮当中。下面我们就一起来看今天的十五家大数据企业名单，其中十家早已名满天下、另外五家则属初来乍到。

1、IBM

根据Wikibon发布的报告，作为2012年大数据业务营收成绩最好的公司，IBM过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。在IBM围绕大数据开发出的产品中，DB2、Informix与InfoSphere数据库平台、Cognos与SPSS分析应用可谓最为知名。IBM同时也为Hadoop开源数据分析平台提供支持。

2、惠普

惠普在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商还提供与之相关的硬件、软件以及服务，其最为知名的方案当数Vertica分析平台。

3、Teradata

Teradata在2012年获得全球第三大大数据厂商头衔，其营收总额达4.35亿美元。Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。

4、甲骨文

尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、Cloudera Hadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。2012年甲骨文名列大数据企业榜单第五位，营收总额为4.15亿美元。

5、SAP

SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。2012年该公司在大数据企业竞争中位居第六，营收总额为3.68亿美元。

6、EMC

EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊“营销科学实验室”的所在地——这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。Pivotal将对Hadoop与EMC的Greenplum数据库与HAWQ查询工具进行整合。EMC在2012年的大数据企业排行榜中位列第七，营收总额为3.36亿美元。

7、Amazon

Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的Elastic MapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与Amazon Web Services顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。

8、微软

微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工具。微软的SQL Server数据库也颇具知名度，且于2012年的大数据企业比拼之中位列第九，营收总额为1.96亿美元。

9、谷歌

谷歌公司推出的大数据产品包括BigQuery——一款基于云的大数据分析平台。该公司在过去一年中拿下3600万美元大数据营收。

10、VMware

VMware向来以云计算及虚拟化解决方案著称，不过近来也开始逐步踏入大数据领域。今年六月虚拟巨头公布的VMware vSphere大数据扩展版就很说明问题，这套方案使得vSphere能够控制Hadoop部署并帮助企业用户简化大数据项目启动流程。VMware在过去一年中获得3200万美元大数据营收，几乎与谷歌公司持平。

11、业界新生代：Cloudera

相信目前已经没人敢在列举顶级大数据供应商时漏掉Cloudera。这家新兴企业获得1.41亿美元风险投资，支持阵营中甚至包括谷歌、Facebook、甲骨文以及雅虎等在大数据领域赫赫有名的老将。该公司于2008年首次为企业客户带来Apache Hadoop平台。

12、Hortonworks

Hortonworks是另一家Hadoop供应商，并在2011年从雅虎公司分离出来之后获得超过7000万美元的风险投资支持。它在发展中将矛头直指Cloudera，这位年轻选手背后则站着微软、Rackspace、红帽、Teradata等多家战略合作伙伴。

13、Splunk

根据WIkibon的统计，Splunk是目前纯大数据供应商中占据市场份额最大的企业，2012年全年营收总额达1.86亿美元。该公司主要关注机器数据分析业务。

14、10Gen

10Gen最具影响力的得意佳作要数其开源MongoDB——一款业界领先的NoSQL数据库。该公司的战略投资伙伴包括英特尔、红帽以及In-Q-Tel。10Gen去年在纯Hadoop及NoSQL业务企业中名列第三，营收总额为3600万美元。

15、MapR

大家想必听说过MapR推出的NoSQL数据库M7，这家公司与Amazon的云平台及谷歌计算引擎达成了协作关系。去年MapR在纯Hadoop与NoSQL业务企业中位列第四，营收总额为2300万美元。

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NoSQL 数据库：何时使用 NoSQL 与 SQL？

NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。

NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。

“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。

在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。

NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。

一些流行的 NoSQL 数据库包括：

随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。

传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。

有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。

一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：

许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。

内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。

例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。

大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。

Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。

拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。

数据库有哪几种？

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

1、关系数据库

包括：MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基百科从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。

FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。

2、非关系型数据库（NoSQL）

包括：BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB、键值（key-value）数据库、Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。

扩展资料：

数据库的作用

数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。

数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话。

或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。

参考资料来源：百度百科--数据库