导读：无论是关系型数据库还是非关系型数据库，都是某种数据模型的实现。本文将为大家简要介绍5种常见的数据模型，让我们来追本溯源，窥探现在流行的数据库解决方案背后的神秘世界。
什么是数据模型？
访问数据库中的数据取决于数据库实现的数据模型。数据模型会影响客户端通过API对数据的操作。不同的数据模型可能会提供或多或少的功能。一般而言，数据模型不会直接提供过多的功能，许多功能必须由客户端自行实现。
数据模型决定了客户端如何对数据进行编码存储。应用程序需要某种域模型与存储技术支持的特性进行映射。
迄今为止，主导的数据模型仍然是关系模型。在这里，我们主要想为大家介绍一下非关系模型，作为对比，本文也会简要介绍一下关系模型。
数据模型概述
1.关系模型
关系模型使用记录（由元组组成）进行存储，记录存储在表中，表由架构界定。表中的每个列都有名称和类型，表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言，提供相应的语法查找符合条件的记录，如表联接（Join）。表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。
表中的记录可以被创建和删除，记录中的字段也可以单独更新。
关系模型数据库通常提供事务处理机制，这为涉及多条记录的自动化处理提供了解决方案。
对不同的编程语言而言，表可以被看成数组、记录列表或者结构。表可以使用B树和哈希表进行索引，以应对高性能访问。
2.键值存储
键值存储提供了基于键对值的访问方式。
键值对可以被创建或删除，与键相关联的值可以被更新。
键值存储一般不提供事务处理机制。
对不同的编程语言而言，键值存储类似于哈希表。对此，不同的编程语言有不同的名字（如，Java称之为“HashMap”，Perl称之为“hash”，Python称之为“dict”，PHP称之为“associative array”），C++则称之为“boost::unordered_map<…>”。
键值存储支持键上自有的隐式索引。
键值存储看起来好像不太有用，但却可以在“值”上存储大量信息。“值”可以是一个XML文档，一个JSON对象，或者其它任何序列化形式。
重要的是，键值存储引擎并不在意“值”的内部结构，它依赖客户端对“值”进行解释和管理。
3.文档存储
文档存储支持对结构化数据的访问，不同于关系模型的是，文档存储没有强制的架构。
事实上，文档存储以封包键值对的方式进行存储。在这种情况下，应用对要检索的封包采取一些约定，或者利用存储引擎的能力将不同的文档划分成不同的集合，以管理数据。
与关系模型不同的是，文档存储模型支持嵌套结构。例如，文档存储模型支持XML和JSON文档，字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和列值键。
与键值存储不同的是，文档存储关心文档的内部结构。这使得存储引擎可以直接支持二级索引，从而允许对任意字段进行高效查询。支持文档嵌套存储的能力，使得查询语言具有搜索嵌套对象的能力，XQuery就是一个例子。MongoDB通过支持在查询中指定JSON字段路径实现类似的功能。
4.列式存储
如果翻转数据，列式存储与关系存储将会非常相似。与关系模型存储记录不同，列式存储以流的方式在列中存储所有的数据。对于任何记录，索引都可以快速地获取列上的数据。
Map-reduce的实现Hadoop的流数据处理效率非常高，列式存储的优点体现的淋漓极致。因此，HBase和Hypertable通常作为非关系型数据仓库，为Map-reduce进行数据分析提供支持。
关系类型的列标对数据分析效果不好，因此，用户经常将更复杂的数据存储在列式数据库中。这直接体现在Cassandra中，它引入的“column family”可以被认为是一个“super-column”。
列式存储支持行检索，但这需要从每个列获取匹配的列值，并重新组成行。
(列式数据库InfoBright 数据仓库性能很不错)
5.图形数据库
图形数据库存储顶点和边的信息，有的支持添加注释。
图形数据库可用于对事物建模，如社交图谱、真实世界的各种对象。IMDB（Internet Movie Database）站点的内容就组成了一幅复杂的图像，演员与电影彼此交织在一起。
图形数据库的查询语言一般用于查找图形中断点的路径，或端点之间路径的属性。Neo4j是一个典型的图形数据库。
选择哪一种数据模型？
数据模型有着各自的优缺点，它们适用于不同的领域。不管是选择关系模型，还是非关系模型，都要根据实际应用的场景做出选择。也许你会发现单一的数据模型不能满足你的解决方案，许多大型应用可能需要集成多种数据模型。（张志平/编译）
图形数据库是一种非关系型数据库，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的一个例子，就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储“关系型”数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。
Google的图形计算系统名为Pregel，下面让我们来为您介绍几个流行的图形数据库。
1. Neo4j
Neo4j是一个流行的图形数据库，它是开源的。
2. FlockDB
FlockDB是Twitter为进行关系数据分析而构建的。FlockDB迄今为止还没有稳定的版本，对于它是否是一个真正的图形数据库，尚有争议。
3. AllegroGraph
AllegroGraph是一个基于W3c标准的为资源描述框架构建的图形数据库。它为处理链接数据和Web语义而设计，支持SPARQL、RDFS++和Prolog。
4. GraphDB
GraphDB是德国sones公司在.NET基础上构建的。GraphDB托管在Windows Azure平台上。
5. InfiniteGraph
InfiniteGraph基于Java实现，它的目标是构建“分布式的图形数据库”，已被美国国防部和美国中央情报局所采用。
在上周的Strata大会上，与会者透露出有关下代Hadoop的消息。包括对6000节点的支持、配备高可用性的HDFS以及下一代MapReduce的特性等。而未来Hadoop替代操作系统的大胆想法也让我们充满无限遐想。
在Strata会议上Hortonworks创始人和Apache Hadoop项目VP Arun Murthy透露新版Hadoop的相关特性。下一代的Hadoop将支持6000节点，同时配备高可用性的HDFS（Hadoop Distributed File System）。
而下一代MapReduce框架则被命名为YARN或MRv2（MapReduce version 2）。新框架已经不再是传统的MapReduce框架，甚至与MapReduce无关，YARN可被看做是通用的运行时框架，用户可以编写自己的计算框架，在该运行环境中运行。经过改良的MapReduce将分离HDFS中块和命名空间的管理，提高数据的可伸缩性。最重要的是改良后的MapReduce将对非MapReduce应用进行支持，这使得更多类型应用将具备在MapReduce工作的能力。
谷歌搜索演进
作为全球使用最广泛的搜索引擎，谷歌算法一直有一层神秘面纱。近日谷歌工程总监斯科特·霍夫曼向腾讯科技讲述谷歌算法幕后故事，称2011年有520多项改进，自2003年到现在，Google搜索已解决4500亿个搜索请求。
斯科特还透露，谷歌一个搜索请求平均往返于电脑和数据中心单程距离是750英里，这也意味着一次搜索请求平均往返需要1500英里，约合2400公里。
RavenDB：基于Windows/.NET平台的NoSQL数据库
众所周知，NoSQL运动旨在成为大数据时代传统关系数据库管理系统的替代品。如今Microsoft对开源的态度有所转变，RavenDB就是很好的例子。Microsoft对RavenDB（NoSQL数据库）的认可令很多人感到惊讶。RavenDB可以轻易的替代关系数据库管理系统并兼容以往的.NET应用。
RavenDB是针对Windows/.NET平台而设计的文档数据库。RavenDB的出现将.NET应用与非关系数据库连接到一起。数据以Shcema-less方式存储，并直接通过HTTP、RESTful API或更方便的.NET客户端API连接。.NET客户端API使用LINQ操作RavenDB数据库文档存储。
亚马逊对用户推出的Web服务，使它成为迄今为止最大的云服务提供商。就像大多数的大型云供应商一样，亚马逊并没有就当前或计划中的数据中心透露太多。
埃森哲分析师Huan Liu的最新研究结果显示，亚马逊的Elastic Compute Cloud（EC2）在高达45万台服务器上运行。亚马逊没有公布AWS的营收，但有人表示它可能已经是一项10亿美元的业务。
本文预计Rackspace、Google、微软、IBM、惠普、VMware、Facebook这七家公司将成为亚马逊的云对手。
由于在云环境中，IT团队缺乏对数据安全的直接控制，所以数据迁移到云环境将会给IT团队带来新的复杂的安全问题。此外，云供应商认为数据安全是需要共同承担责任，即服务供应商保证物理安全，用户必须保护其服务器和数据的安全。这将需要新的加密策略和密钥管理策略，将密钥存储在云环境外部，而不是云环境中。
初创安全公司Porticor刚刚推出了一个解决方案，专门解决云环境中静态数据安全问题。Porticor公司提供了一种分离密钥加密解决方案，云客户是唯一知道主密钥的人。另外，Porticor公司解决了所有与加密数据有关的复杂问题，客户几乎不要去想这些问题。这种独特的密钥管理解决方案既提供了安全性，也提供了便利性。
微软上周下调了其Azure云存储服务和Windows Azure Extra Small计算服务的价格。此举是微软在亚马逊下调其Web服务价格几天之后采取的行动。
这一切意味着什么？对于IT买主来说，云计算价格正在迅速下降并且已经与电费水平一样。考虑到电费受天然气价格、季节和其它可变因素的影响，云计算的价格可能更便宜。
转自：http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/12521597
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