键值存储数据库应对什么数据

⑴ 键值存储四大要素

数据，计算机，顺序，链式。
键值数据库就类似传统语言中使用的哈希表。可以通过key来添加、查询或者删除数据库，因为使用key主键访问，所以会获得很高的性能及扩展性。键值数据库主要使用一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。

⑵ 在键值数据库中键和值分别表示

键值数据库是一种非关系数据库,它使用简单的键值方法来存储数据。键值数据库将数据存储为键值对集合,其中键作为唯一标识符。键和值都可以是从简单对象到复杂复合对象的任何内容。

⑶ 常用的数据库有哪几种试着阐述每种数据库的特点和使用范围

关系数据库、非关系型数据库。

1、关系数据库

特点：数据集中控制；减少数据冗余等。

适用范围：对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询。

2、非关系数据库

特点：易扩展；大数据量，高性能；灵活的数据模型等。

使用范围：据模型比较简单；需要灵活性更强的IT系统；对数据库性能要求较高。

(3)键值存储数据库应对什么数据扩展阅读：

非关系数据库的分类：

1、列存储数据库

这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra， HBase， Riak。

2、文档型数据库

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB， MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。

⑷ 实现键值对存储（一）：什么是键值对存储，为什么

键值对存储是数据库最简单的组织形式。基本上全部的编程语言都带有应用在内存中的键值对存储。C++STL的映射容器（map container）和Java的HashMap以及Python的字典类型都是键值对存储。键值对存储通常都有例如以下接口：

Get( key ):获取之前存储于某标示符“key”之下的一些数据，或者“key”下没有数据时报错。

Set( key, value ):将“value”存储到存储空间中某标示符“key”下。使得我们能够通过调用同样的“key”来访问它。

假设“key”下已经有了一些数据，旧的数据将被替换。

Delete( key ):删除存储在“key”下的数据。

大部分低层实现都是使用哈希表或者某种自平衡树（比如B-树或者红黑树）。有时候数据太大而不装不进内存，或者必须维持数据谨防系统由于未知原因而崩溃。在这些情况下。就必须使用到文件系统。

键值对存储是Nosql运动的一部分。NoSQL将全部不使用基于关系型数据库概念的数据库系统组合在一起。

维基网络上的NoSQL词条非常好的总结了这些数据库的特征。

• 不使用SQL查询语言

• 可不全面支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）。

• 可提供分布式、容错强的结构

⑸ nosql数据库的四种类型

一般将NoSQL数据库分为四大类：键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。
键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对，通常用hash表来实现查找速度快数据无结构化(通常只被当作字符串或者二进制数据)内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等。
列存储数据库，以列簇式存储，将同一列数据存在一起查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展功能相对局限分布式的文件系统。
文档型数据库，Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据，数据结构要求不严格，表结构可变(不需要像关系型数据库一样需预先定义表结构)，查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法，Web应用。
图形(Graph)数据库，图结构，利用图结构相关算法(如最短路径寻址，N度关系查找等)，很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案，社交网络，推荐系统等。