基于文档和基于键/值的数据库之间的区别？答案

【问题标题】：Difference between Document-based and Key/Value-based databases?基于文档和基于键/值的数据库之间的区别？
【发布时间】：2011-04-03 00:31:10
【问题描述】：

我知道有三种不同的流行类型的非 SQL 数据库。

我已经阅读了关于它的长篇博客，但并不了解。

我了解关系数据库，并且熟悉 MongoDB/CouchDB 等基于文档的数据库。

谁能告诉我这些和列表中的前两个之间的主要区别是什么？

【问题讨论】：

一共有五种：（1）Key-Value Stores：Oracle Coherence、Redis、Kyoto Cabinet（2）BigTable风格的数据库：Apache HBase、Apache Cassandra（3）文档数据库：MongoDB、CouchDB（ 4)全文搜索引擎：Apache Lucene、Apache Solr (5)图形数据库：neo4j、FlockDB，见nosql-data-modeling-techniques

【解决方案1】：

主要区别在于数据模型和查询功能。

键值对存储

第一种很简单，大概不需要解释了。

虽然 Cassandra 等数据库的正确名称上有 some debate，但我想将它们称为 列族存储。尽管键值对是 Cassandra 的重要组成部分，但不仅限于此。它允许您嵌套键值对，因此一个键可以引用多个子键值对。

您不能无限期地嵌套键值对。您仅限于三个级别（列族）或四个级别的嵌套（超级列族）。如果术语列族没有响起，请参阅WTF is a SuperColumn 文章，它很好地解释了 Cassandra 的数据模型。

文档数据库，如 CouchDB 和 MongoDB 以JSON objects 的形式存储整个文档。您可以将这些对象视为嵌套的键值对。与 Cassandra 不同的是，您可以随意嵌套键值对。 JSON 还支持数组并理解不同的数据类型，例如字符串、数字和布尔值。

我相信列族存储只能通过键查询，或者通过编写 map-reduce 函数。您不能像在 SQL 数据库中那样查询值。如果您的应用程序需要更复杂的查询，您的应用程序必须创建和维护索引才能访问所需的数据。

文档数据库也支持 key 查询和 map-reduce 功能，但也允许您进行基本的 value 查询，例如“给我所有超过 10 个帖子的用户”。文档数据库以这种方式更加灵活。

【讨论】：

所以像 redit 这样的键值存储不允许你存储嵌套的 key:values？根据您的描述，将整个数据库（来自 RDBMS）存储到 Cassandra 中听起来不是很聪明，因为它不允许灵活查询并且嵌套深度有限，对吗？
@ajsie：正确，键值存储不支持嵌套键值对。不过，它们中的大多数确实支持专门的值，例如列表。 Cassandra 与 RDBMS 非常不同，因为两者都旨在解决非常不同的问题。 RDBMS 系统针对需要复杂查询的关系数据，而 Cassandra 旨在处理大量非关系数据。当然，可能将 RDBMS 数据库移动到 Cassandra，但确实不是很聪明。他们每个人都有自己的用途。
所以每个文档数据库也是一个键值存储，其中值只是一个 JSON，例如 { value: base64(val) } ？
@GroovyDotCom：是的，您可以使用文档数据库来存储简单的键/值对象。

【解决方案2】：

Ayende 已经很好地解释了 Key-Value 和 Document 数据库之间的区别：

文档数据库的核心是具有一个主要功能的键/值存储例外。 一个文档数据库，而不是仅仅在其中存储任何 blob 要求数据以数据库可以使用的格式存储 理解（即 JSON、XML 等）。在大多数 doc dbs 中，这意味着我们现在可以允许查询文档数据。

【讨论】：