kettle有什么特点

引言

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作为资深的DBA同胞你是否在工作中也存在这样的情况呢？公司要搭建数据平台，首要的工作就是把旧库的数据导入到新库中，虽然各种数据库都提供了导入导出的工具，但是数据需要存储到各个地方，MongoDB、HBase、MySQL、Oracle等各种各样的不同数据库，同步起来就有一些困难了。那么如何做好两个数据库之间、不同类型的数据库之间的相互迁移转换呢？

今天小编就常用的数据库同步、迁移转换工具进行一个汇总，以便大家在需要的时候，选择到合适的工具完成自己的工作~

一、SQLyog

SQLyog简介

SQLyog是业界著名的Webyog公司出品的一款简洁高效、功能强大的图形化MySQL数据库管理工具。使用SQLyog可以快速直观地让你从世界的任何角落通过网络来维护远端的MySQL数据库。它也是小编工作一直使用的MySQL管理客户端工具哦。

SQLyog特点

方便快捷的数据库同步与数据库结构同步工具；

易用的数据库、数据表备份与还原功能；

支持导入与导出XML、HTML、CSV等多种格式的数据；

直接运行批量SQL脚本文件，速度极快；

新版本更是增加了强大的数据迁移

二、Navicat

Navicat简介

Navicat是一套快速、可靠并且价格相当便宜的数据库管理工具，Navicat提供多达 7 种语言供客户选择，被认为是最受欢迎的数据库前端用户界面工具。它可以用来对本地或远程的 MySQL、SQL Server、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 数据库进行管理及开发。

Navicat支持功能

数据模型

数据传输

数据同步

结构同步

导入、导出、备份、还原、报表创建工具及计划以协助管理数据

三、Ottor

Ottor简介

Otttor是由阿里巴巴开源的一个数据同步产品,它的最初的目的是为了解决跨国异地整个机房的架构为双A，两边均可写。开发时间长达7年，并持续到现在。目前阿里巴巴B2B内部的本地/异地机房的同步需求基本全上了Otter。Otter基于数据库增量日志解析，支持mysql/oracle数据库进行同步,在最新的v4.2.13已经支持mysql5.7以及阿里云提供的RDS数据库。小编已经在实际项目中使用。

Ottor特点

基于Canal开源产品，获取数据库增量日志数据。 （什么是Canal,详情查看）。

典型管理系统架构，manager(web管理)+node(工作节点)，manager运行时推送同步配置到node节点，node节点将同步状态反馈到manager上。

基于zookeeper，解决分布式状态调度的，允许多node节点之间协同工作.（otter node依赖于zookeeper进行分布式调度，需要安装一个zookeeper节点或者集群）。

Ottor运行原理

db : 数据源以及需要同步到的库

Canal : 用户获取数据库增量日志，目前主要支持mysql

manager :　配置同步规则设置数据源同步源等

zookeeper : 协调node进行协调工作

node : 负责任务处理处理接受到的部分同步工作

四、ESF Database Migration

ESF Database Migration简介

ESF Database Convert是一款强大的商业数据库转换工具。支持常见数据库之间相互转换，目前网上能找到“免费”版本，如有不同数据库相互转的需求，可以用此工具解决你的问题。

官方地址为：

ESF Database Migration特点

它支持Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL, Visual Foxpro, FireBird, InterBase, Access, Excel, Paradox, Lotus, dBase, Text...之间互相转换

五、DB2DB

DB2DB简介

DB2DB 是目前经过测试速度最快、最稳定实现多种数据库之间进行数据转换的工具。支持 SQL Server、MySQL、SQLite、Access 等多种数据库类型，通过该工具可以把原来的系统，方便快速地部署在不同的数据库甚至是云端数据库下。在大数据情况下（千万级别以上），处理速度比国内外同类软件要高出300%以上。并针对云端数据库中使用最多的 MySQL 数据库进行优化，使得从源数据库复制到新数据库时保留更多的数据表属性设置。这样大大减少程序员、DBA、实施人员将大型数据库进行迁移时的等待、测试和调试时间，减少公司为了测试某系统转换到新数据库系统时的人力成本。

官方地址：

DB2DB支持功能

任意类型数据库间进行转换；

数据库表结构自动同步；

数据表索引自动同步；

数据表字段默认值自动同步；

支持对二进制字段数据的同步；

支持各种数据库中自增型字段的处理；

支持同步前对数据表进行检查，避免出现由于数据库自身限制的原因而导致同步失败的情况；

支持把同步内容导出为 SQL 文件的功能；

支持自定义选择需要同步的数据表；

支持将配置保存为方案，以方便日后重新使用；

针对不同的机器配置，可以选择单线程或多线程同步方式。

通过灵活的方式（可按月/周/天/小时/分钟）设定程序不限次定时执行同步动作。

六、 Kettle

Kettle简介

Kettle是一款国外开源的ETL工具，使用突破性的元数据驱动方法提供强大的提取，转换和加载（ETL）功能。在Windows、Linux、Unix上均可运行，数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶，它凭借图形化，拖放式设计环境以及可扩展、数据集成等特点，越来越成为组织的选择。

Kettle特点

Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。

七、SyncNavigator

SyncNavigator简介

号称国内做的最好的数据库同步软件，傻瓜式同步数据库，只需要你设置好来源数据库和目标数据库的账号和密码，一键开启，后台自动同步，断点续传，增量同步，几乎不占内存和CPU资源。并且还支持异构数据库，也可以同步部分表或者部分字段，都可以进行更为精准的设置操作。

syncnavigator特点

是一款专业的SQLSERVER，MySQL数据库同步软件，它为你提供一种简单智能的方式完成复杂的数据库数据同步，分发操作。

支持同构数据库同步，异构数据库同步，定时同步，增量同步，断点续传

完整支持Microsoft SQL Server 2000,2005,2008

支持Mysql4.1，5.0，5.4，5.5

支持大容量数据库快速同步。

八、DataX3.0

DataX3.0特点

DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

DataX3.0特点

DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整个同步框架中。

Reader：Reader 为数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。

Writer： Writer为数据写入模块，负责不断向Framework取数据，并将数据写入到目的端。

Framework：Framework用于连接reader和writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题。

支持的数据库：

经过几年积累，DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入。DataX目前支持数据如下：

大家如有更好的工具推荐，欢迎在留言区补充~

请问储存在阿里云的数据如何下载到本地电脑

、阿里云RDS数据库恢复备份怎么处理？

建议您通过创建临时实例或克隆实例来恢复数据，验证临时实例或克隆实例的数据后，再把需要的数据迁移到生产实例，详情请参见通过克隆实例恢复到主实例和通过临时实例恢复到主实例。

2、阿里云rds主从配置和切换是怎样的？

（1）单个RDS无需设置：目前RDS本身就是高可用的主从架构，购买一个RDS，其实你得了两个服务器（一个主服务器，一个备份用的从服务器）。如果主服务器出故障了，自动切换到从服务器。所以，不需要做我们自己来做主从配置、备份、切换等。

（2）多个RDS不能做设置：rds权限限制2个RDS之间不能再做主从备份。

3、如何将RDS上的数据库备份到云服务器中？

您可以通过导出SQL语句的方式将数据库备份到云服务器上，也可以通过控制台的备份下载功能将RDS备份文件下载到云服务器上面。

4、通常，从新购实例到可以开始使用实例，您需要完成如下操作：

5、什么是阿里云rds数据库的透明切换？

（1）当RDS实例发生主备切换、规格升级时，不在事务中的连接会自动桥接，避免中断，对应用无感知。

（2）该功能免费使用

（3）主备切换时对应用透明

（4）操作步骤：登录RDS管理控制台选择目标实例所在地域单击目标实例的ID，进入基本信息页面。选择左侧菜单栏中的数据库代理，进入数据库代理页面。选择透明切换标签页默认开通，需要时可以手动关闭

6、阿里云rds数据库的使用操作需要注意些什么：

（1）无需基础运维：

购买RDS实例后，您不需要做数据库的基础运维（例如高可用、打安全补丁等）

（2）预防实例升级闪断：

RDS实例升级的过程中会出现一次最长30秒左右的连接闪断，需要您提前做好准备，并设置好程序的自动重连，避免因为升级导致服务不可用。（对于RDS for MySQL实例，开启透明切换可以减少95%的连接闪断。）

（3）预防故障切换：

对于高可用版和金融版实例，当主节点出现故障时，RDS会在30秒内切换到备节点。切换过程中有30秒左右的连接闪断，需要您设置好程序的自动重连，避免因为切换导致服务不可用。

（4）切换内外网需要更新链接地址：

切换内外网的过程中，服务器与RDS实例之间的连接会断开，IP地址也会改变。切换完成以后请及时更新程序中的连接地址。

（5）数据恢复前备份好重要数据：

建议您在数据恢复前备份好重要数据，以免导致数据丢失。

（6）定期检查实例存储空间：

如果实例的存储空间已满，该实例会被自动锁定，变成只读状态。建议您定期检查存储空间的使用情况。如果存储空间使用率过高，请参考解决方法进行处理。

（7）请检查性能优化和连接数：

请检查RDS实例的CPU核数、内存、IOPS、存储空间和连接数是否足够，如果不够需要优化或者升级。请检查RDS实例是否存在性能问题，例如是否有大量的慢SQL、SQL语句是否需要优化、是否有多余的索引或者缺失的索引等。

7、阿里云的rds怎么连接？

完成创建实例、设置白名单和创建账号等操作后，您可以使用数据管理服务DMS（Data Management Service）或通用数据库客户端连接到RDS实例。（提示：连接操作前需要先在RDS实例设置账号和密码）

（1）使用DMS连接实例：DMS是阿里云提供的图形化的数据管理工具，可用于管理关系型数据库和NoSQL数据库，支持数据管理、结构管理、用户授权、安全审计、数据趋势、数据追踪、BI图表、性能与优化等功能。（具体操作请参见通过DMS登录RDS数据库）

（2）使用客户端连接实例：由于RDS与原生的数据库服务完全兼容，所以您可以使用任何通用的数据库客户端连接到RDS实例，且连接方法类似。

10个顶级Mongodb GUI工具，以图形方式管理数据库

MongoDB是一个面向文档的数据库，属于NoSQL数据库，它使用类似JSON的文档和schemata。

MongoDB的默认接口是（CLI）命令行，新用户很难像专业人员那样处理数据库。因此，有一些MongoDB管理工具来提供GUI界面以提高生产力。就像phpmyadmin为MySQL/MariaDB数据库提供基于HTTP网络的GUI界面一样。但是，此处包含的所有工具都不是基于HTTP的，只有少数工具为MongoDB提供Web界面。以下是使用GUI的比较流行的MongoDB管理工具列表：

要从具有图形用户界面的MongoDB开始，MongoDB是最好的方法之一。MongoDB Compass Community由MongoDB开发人员开发，这意味着更高的可靠性和兼容性。它为MongoDB提供GUI mongodb工具，以 探索 数据库交互；具有完整的CRUD功能并提供可视方式。借助内置模式可视化，用户可以分析文档并显示丰富的结构。为了监控服务器的负载，它提供了数据库操作的实时统计信息。就像MongoDB一样，Compass也有两个版本，一个是Enterprise（付费），社区可以免费使用。适用于Linux，Mac或Windows。

NoSQLBooster是MongoDB CLI界面中非常流行的GUI工具。它正式名称为MongoBooster。NoSQLBooster是一个跨平台，它带有一堆mongodb工具来管理数据库和监控服务器。这个Mongodb工具包括服务器监控工具，Visual Explain Plan，查询构建器，SQL查询，ES2017语法支持等等......它有免费，个人和商业版本，当然，免费版本有一些功能限制。NoSQLBooster也可用于Windows，MacOS和Linux。

ClusterControl是另一个MongoDB工具，具有管理数据库基础结构的GUI。它还有两个版本 - 社区和企业版。不用说，ClusterControl社区版可以免费使用，而企业则是付费的。它不仅限于MongoDB，还支持MySQL，MySQL复制，MySQL NDB集群，Galera集群，MariaDB，PostgreSQL，TimescaleDB，Docker和ProxySQL。

ClusterControl为数据库基础架构提供全自动安全性，该基础架构具有单个图形用户界面，可操作和自动化MongoDB和MySQL数据库环境。它可通过YUM/APT提供回购，适用于Linux平台（RedHat，Centos，Ubuntu或Debian）。

Nosqlclient是一个免费的开源MongoDB管理工具，基于Web的GUI意味着不再需要命令行来管理数据库。我们可以使用Nosqlclient在MongoDB中插入，删除或更新数据，而无需使用查询。它可作为桌面应用程序，Docker和Web应用程序使用。Web使用HTTP为MOngoDB提供基于浏览器的界面。

Robo 3T由MongoDB客户端Studio 3T的开发人员维护和提供。以前，Robo 3T被称为Robomongo。它也是适用于Windows，MacOS和Linux的跨平台MongoDB GUI管理工具。它具有相同的引擎和环境，是MongoDB shell（3.2）的一部分。

上面提到的Robomong被3T收购并更名为Robot 3T；现在是Studio 3T的一部分。那么，Studio 3T是什么？与其他提到的MongoDB管理GUI工具一样，Studio 3T也是一个基于GUI的工具，用于管理数据库，但在付费类别中。但是，此工具的30天免费试用版允许用户在投入资金之前使用并了解其功能。与免费和开源Robot 3T相比，Studio 3T具有更多功能并提供企业支持。与Robo 3T相同，它也适用于Windows，Linux（Ubuntu和CentOS）和MacOS。

Mongo Management Studio是一个用于数据库管理的免费MongoDB GUI工具。它轻巧，界面清晰，易于开发基于MongoDB的项目。它使用nodeJs，Electron框架，MongoDB和AngularJs开发。MMS与MongoDB 3.0/3.2/3.4兼容。

与上述所有MongoDB管理工具一样，用户可以轻松安装它，但免费版仅适用于Windows；而企业和个人则适用于Linux，Windows和MacOS。企业版（Web服务器）支持MongoDB Web界面HTTP GUI，这意味着我们可以在主服务器上安装，之后可以在本地或远程使用浏览器的任何系统上访问。但是，个人版和免费版只能在已安装它们的本地系统上使用。

它是面向关系，NoSQL和云平台的数据库开发人员的通用集成开发环境（IDE）。因此，支持各种数据库来开发，访问，管理和可视化分析数据。

对于MongoDB，Aqua Data Studio使用具有管理和数据库查询功能的图形用户界面作为管理工具。Aqua Data studio的Visual界面允许用户浏览和修改数据库结构，包括模式对象和集合，以及维护数据库安全性。

它提供了一个MongoDB数据库工具包，包括各种工具，如Visual Analytics，MongoSQL查询参考，MongoJS查询分析器，MongoShell MongoShell，FluidShell，查询和分析工具，网格和数据透视图，表数据编辑器，导入和导出工具，实体关系建模；Visual Query Builder；比较工具：架构比较，文件比较；SQL 历史 记录，Open API脚本环境，集成安全Shell（SSH）和版本控制：Subversion（SVN），Git，CVS，Perforce。

MongoJS查询分析器Javascript编辑器允许执行JavaScript命令并支持自动完成和语法突出显示。结果可以在树层次结构，网格结果和文本中看到。

作为付费产品，Aqua Data Studio的试用版提供14天，具有所有企业功能。所以，如果你正在寻找一些付费产品，那么你可以在花钱之前免费试用它。它适用于Windows，Linux和MacOS。

这听起来像phpMyAdmin工具。但是，phpMoAdmin也是PHP编写的但是可用于MongoDB。它基于Vork PHP框架。很轻巧，易于安装。它只有115KB的moadmin.php文件，用户可以放在网站的任何地方开始工作。

它是一个跨平台的MongoDB管理工具，在Open Source许可下发布，使用Electron框架和Angular JS构建。可在GitHub上找到。

以上谈到了Windows，Linux和MacOS MongoDB管理客户端，所以那些正在寻找智能手机和平板电脑的用户mongoDB管理可以试试Mongolime。它为MongoDB移动客户端提供了轻松连接和访问MongoDB服务器的功能。它具有内置的SSH隧道，可以通过SSL轻松验证和连接远程服务器。MongoLime是免费增值MongoDB客户端应用程序，支持iOS和Android平台。

使用Node.js，Express和Bootstrap3编写的基于Web的MongoDB管理界面。它允许连接多个数据库；查看/添加/删除数据库，集合和文档；预览音频/视频/图像资产；GridFS支持 - 添加/获取/删除难以置信的大文件；在文档中使用BSON数据类型，Mobile / Responsive - Bootstrap以及更多功能。

谁是最好的图形化 MongoDB 管理工具

1) MongoVUE 是一个windows平台的桌面GUI。 他有一个简单干净的UI并且基本功能免费。数据可以在文本视图、树状视图或者表格视图中展示。也可以将查询结果保存以备不时之需-我们发现这个非常方便。更多高级的功能需要你购买一个授权。整体来说，软件看上去比较稳定并且维护得很好。

2) MongoHub 是一个MongoDB的原生Mac GUI。从安全的角度，他为方便地通过SSH连接MongoDB服务器提供了一个选择。“StatMonitor”功能可以现场展示统计信息，又名mongostat。查询界面功能有一点有限，因为他看上去只支持一个树状视图，此外，也无法保存查询的结果。依我们的经验，软件工作得相当不错，但是看上去没有被好好的维护，因此需要自己承担使用风险。

3) RockMongo 是一个基于HTML的MongoDB GUI，他是用PHP写的并且是开源的。基于HTML的方式的一个缺点是，要运行这个GUI需要一个PHP服务器。你也可以选择在本地运行PHP服务器。这个UI没有多余的装饰，非常易用，并且支持处理集合、统计等所有常规操作。查询界面只支持在一个表格/文本模型中展示数据，因此当处理多级文档时这会是一个问题，此外，他看上去没有太多的提交活动，所以我们怀疑该项目不是很活跃。

4）RoboMongo 是一个shell-centric的MongoDB的GUI，支持Windows、MacOS和Linux平台。 RoboMongo仍然是一个早期的版本，它的最新版本号是0.8.4。它也是为数不多的支持MongoDB服务器SSL连接的GUI。RoboMongo也支持SSH隧道连接。查询界面显示了树视图、表格视图和文本视图中的数据。您还可以保存您的查询以供以后使用。其中一个最棒的特点是它也支持shell，所以你仍然可以舒适的继续使用shell命令。有一些奇怪的UI，我想会随着时间的推移而改变。如果积极维护，我想这可能是MongoDB最好的跨平台GUI。

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Membase

Membase 是 NoSQL 家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目，源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上，可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成，其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师，这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。

Membase容易安装、操作，可以从单节点方便的扩展到集群，而且为memcached（有线协议的兼容性）实现了即插即用功能，在应用方面为开发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案，Memcached已经在不同类型的领域（特别是大容量的Web应用）有了广泛的使用，其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。

通过兼容多种编程语言和框架，Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面，Membase提供了有效的图形化界面和编程接口，包括可配置 的告警信息。

Membase的目标是提供对外的线性扩展能力，包括为了增加集群容量，可以针对统一的节点进行复制。 另外，对存储的数据进行再分配仍然是必要的。

这方面的一个有趣的特性是NoSQL解决方案所承诺的可预测的性能，类准确性的延迟和吞吐量。通过如下方式可以获得上面提到的特性：

◆ 自动将在线数据迁移到低延迟的存储介质的技术（内存，固态硬盘，磁盘）

◆ 可选的写操作一一异步，同步（基于复制，持久化）

◆ 反向通道再平衡[未来考虑支持]

◆ 多线程低锁争用

◆ 尽可能使用异步处理

◆ 自动实现重复数据删除

◆ 动态再平衡现有集群

◆ 通过把数据复制到多个集群单元和支持快速失败转移来提供系统的高可用性。

MongoDB

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。

主要功能特性：

◆ 面向集合存储，易存储对象类型的数据

“面向集合”（Collenction-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema)。

◆ 模式自由

模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

◆支持动态查询

◆支持完全索引，包含内部对象

◆支持查询

◆支持复制和故障恢复

◆使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）

◆自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性

◆支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言

◆文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）

BSON（Binary Serialized document Format）存储形式是指：存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。

◆可通过网络访问

MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。

MongoDB把数据存储在文件中（默认路径为：/data/db），为提高效率使用内存映射文件进行管理。

Hypertable

Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库，它采用与Google的Bigtable相似的模型。在过去数年中，Google为在PC集群 上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System（GFS），这是一个高可用的文件系统，提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器（和跨机架）的文件数据复制来达到高可用性，并因此免受传统 文件存储系统无法避免的许多失败的影响，比如电源、内存和网络端口等失败。第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架，它与GFS紧密协作，帮 助处理收集到的海量数据。第三个基础设施是Bigtable，它是传统数据库的替代。Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据，并实现高效的 查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现，并且根据我们的想法进行了一些改进。

Apache Cassandra

Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发，用于储存特别大的数据。Facebook在使用此系统。

主要特性：

◆ 分布式

◆ 基于column的结构化

◆ 高伸展性

Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库，而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对Cassandra 的一个写操作，会被复制到其他节点上去，对Cassandra的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说，扩展性能 是比较简单的事情，只管在群集里面添加节点就可以了。

Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分布式的Key-Value存 储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库 的。Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。

CouchDB

所用语言： Erlang

特点：DB一致性，易于使用

使用许可： Apache

协议： HTTP/REST

双向数据复制，持续进行或临时处理，处理时带冲突检查，因此，采用的是master-master复制

MVCC – 写操作不阻塞读操作

可保存文件之前的版本

Crash-only（可靠的）设计

需要不时地进行数据压缩

视图：嵌入式 映射/减少

格式化视图：列表显示

支持进行服务器端文档验证

支持认证

根据变化实时更新

支持附件处理

因此， CouchApps（独立的 js应用程序）

需要 jQuery程序库

最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。

例如：CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。

和其他数据库比较，其突出特点是：

◆ 模式灵活 ：使用Cassandra，像文档存储，你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升，特别是在大型部 署上。

◆ 真正的可扩展性 ：Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量，可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程，改变应用查询，或手动迁移任何数据。

◆ 多数据中心识别 ：你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火，一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。

◆ 范围查询 ：如果你不喜欢全部的键值查询，则可以设置键的范围来查询。

◆ 列表数据结构 ：在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引，这是非常方便的。

◆ 分布式写操作 ：有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。

问度娘，啥都有。

大数据处理必备的十大工具！

大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表：

1.ApacheHive

Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

2JaspersoftBI套件

Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的,许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

3.1010data

1010data创立于2000年，是一个总部设在纽约的分析型云服务，旨在为华尔街的客户提供服务，甚至包括NYSEEuronext、 游戏 和电信的客户。它在设计上支持可伸缩性的大规模并行处理。它也有它自己的查询语言,支持SQL函数和广泛的查询类型，包括图和时间序列分析。这个私有云的方法减少了客户在基础设施管理和扩展方面的压力。

4.Actian

Actian之前的名字叫做IngresCorp，它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了ActianVector和ActianMatrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。

5.PentahoBusinessAnalytics

从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理。Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，例如MongoDB和Cassandra。PeterWayner指出,PentahoData(一个更有趣的图形编程界面工具)有很多内置模块，你可以把它们拖放到一个图片上,然后将它们连接起来。

6.KarmasphereStudioandAnalyst

KarsmasphereStudio是一组构建在Eclipse上的插件,它是一个更易于创建和运行Hadoop任务的专用IDE。在配置一个Hadoop工作时，Karmasphere工具将引导您完成每个步骤并显示部分结果。当出现所有数据处于同一个Hadoop集群的情况时，KarmaspehereAnalyst旨在简化筛选的过程,。

7.Cloudera

Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。Hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。

8.HPVerticaAnalyticsPlatformVersion7

HP提供了用于加载Hadoop软件发行版所需的参考硬件配置,因为它本身并没有自己的Hadoop版本。计算机行业领袖将其大数据平台架构命名为HAVEn(意为Hadoop,Autonomy,Vertica,EnterpriseSecurityand“n”applications)。惠普在Vertica7版本中增加了一个“FlexZone”，允许用户在定义数据库方案以及相关分析、报告之前 探索 大型数据集中的数据。这个版本通过使用HCatalog作为元数据存储，与Hadoop集成后为用户提供了一种 探索 HDFS数据表格视图的方法。

9.TalendOpenStudio

Talend’s工具用于协助进行数据质量、数据集成和数据管理等方面工作。Talend是一个统一的平台，它通过提供一个统一的，跨企业边界生命周期管理的环境，使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下，集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。

10.ApacheSpark

ApacheSpark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

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