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：

```python
import 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：

```python
import 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。