数据库选型指南不含 MySQL 25字中文文章标题（mysql 不含）

数据库选型指南：不含 MySQL

随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，数据库的重要性越来越被人们所重视。面对众多数据库的选择，选择适合自己业务需求的数据库是至关重要的。本文将介绍几种不含 MySQL 的数据库选型指南。

1. MongoDB

MongoDB 是一种基于分布式文件存储的数据库。它由 C++ 语言编写，支持 Linux、Windows 和 OS X 等多种操作系统。MongoDB 具有高可扩展性、高性能、高可靠性等优点，尤其适用于海量数据的存储和高并发读写的场景。

2. Redis

Redis 是一种基于内存的高性能 key-value 数据库。它支持数据持久化，支持多种数据结构，如字符串、列表、哈希等。Redis 的主要优势在于数据读写速度快、数据一致性高、可扩展性好等方面。

3. Cassandra

Cassandra 是一种面向列的 NoSQL 数据库。它具有分布式架构，支持多个数据中心的数据传输和数据备份。Cassandra 在海量数据存储、高并发读写方面表现出色，并且具有出色的数据一致性、数据可靠性等特性。

4. HBase

HBase 是一种基于 Hadoop 的分布式列式数据库。它是 Apache Hadoop 生态系统中的一个重要组成部分，适用于对海量数据进行存储和分析。它具有高可扩展性、高性能、强数据一致性、高可靠性等特性。

针对不同的业务场景，我们需要根据自己的需求选择合适的数据库。下面是一些示例代码：

MongoDB 示例代码：

`python

import pymongo

# 创建 MongoDB 的连接

client = pymongo.MongoClient( mongodb://localhost:27017/ )

# 创建数据库

db = client[ mydatabase ]

# 创建集合

col = db[ customers ]

Redis 示例代码：
```pythonimport redis
# 创建 Redis 的连接r = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0)
# 写入数据r.set("foo", "bar")
# 读取数据r.get("foo")

Cassandra 示例代码：

`python

from cassandra.cluster import Cluster

# 创建 Cassandra 的连接

cluster = Cluster([ localhost ])

session = cluster.connect()

# 创建 Keyspace

session.execute(

CREATE KEYSPACE mykeyspace

WITH replication = { class : SimpleStrategy , replication_factor : 3 }

)

# 创建表

session.execute(

CREATE TABLE mytable (

id INT,

data TEXT,

PRIMARY KEY (id)

)

)

HBase 示例代码：
```pythonimport happybase
# 创建 HBase 的连接connection = happybase.Connection("localhost")
# 创建表connection.create_table(
 "mytable", {"cf": dict()}
)
# 写入数据table = connection.table("mytable")
table.put(b"row-key", {b"cf:col": b"value"})
# 读取数据print(table.row(b"row-key"))

针对不同的业务场景，我们应该根据需求来选择合适的数据库。希望这篇文章能够帮到大家。

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