大数据储存采用什么数据库

大数据储存通常采用分布式数据库和NoSQL数据库。

1. 分布式数据库：分布式数据库是为了应对大数据量和高并发访问而设计的。它将数据分散存储在多个节点上，每个节点都具备计算和存储能力。分布式数据库可以水平扩展，通过添加更多的节点来增加存储容量和处理能力。常见的分布式数据库包括Hadoop Distributed File System（HDFS）、Apache Cassandra和Google Bigtable等。

2. NoSQL数据库：NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，不使用传统的表格结构，而是使用键值对、文档、列族或图形等形式来存储数据。NoSQL数据库具有高可扩展性、高性能和灵活的数据模型等特点，非常适合处理大数据。常见的NoSQL数据库包括MongoDB、CouchDB和Redis等。

3. 列式数据库：列式数据库是一种特殊的数据库，它将数据按照列存储，而不是按照行存储。这种存储方式可以提高查询效率和压缩比率，适用于大数据场景。列式数据库常用于分析型数据库，用于处理大量的历史数据和复杂的数据分析任务。常见的列式数据库包括Apache HBase和Apache Cassandra等。

4. 内存数据库：内存数据库是将数据存储在内存中而不是磁盘上的数据库。由于内存的读写速度远高于磁盘，内存数据库具有极快的数据访问速度，适用于需要实时处理和高并发访问的场景。内存数据库常用于大数据分析、实时推荐和高频交易等应用。常见的内存数据库包括Redis、Memcached和Apache Ignite等。

5. 图数据库：图数据库是一种专门用于存储和处理图形数据的数据库。图数据库使用节点和边来表示数据之间的关系，可以高效地执行图形遍历和复杂的图形查询。图数据库适用于社交网络分析、推荐系统、路径规划和知识图谱等领域。常见的图数据库包括Neo4j、ArangoDB和Titan等。

总之，大数据储存可以选择分布式数据库、NoSQL数据库、列式数据库、内存数据库和图数据库等不同类型的数据库，根据具体的应用场景和需求来选择合适的数据库技术。

在大数据领域，常用的数据库有以下几种：关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统。

1. 关系型数据库：
   关系型数据库（RDBMS）是传统的数据库类型，采用表格结构来存储数据，并使用SQL语言进行查询和操作。关系型数据库具有数据一致性、完整性和可靠性等特点，适用于事务处理和复杂查询。在大数据储存中，关系型数据库常用的有MySQL、Oracle、SQL Server等。

2. NoSQL数据库：
   NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，不使用表格结构存储数据，而是采用键值对、文档、列族或图形等方式。NoSQL数据库具有高可扩展性、高性能和灵活的数据模型等特点，适用于大规模数据存储和分布式环境。在大数据储存中，NoSQL数据库常用的有MongoDB、Cassandra、Redis等。

3. 分布式文件系统：
   分布式文件系统是一种用于在大规模集群中存储和管理文件的系统。它可以将文件切分为多个块，并在多个节点上进行分布式存储，从而实现高可靠性和高吞吐量。在大数据储存中，分布式文件系统常用的有Hadoop Distributed File System（HDFS）和Google File System（GFS）等。

选择适合的数据库取决于具体的应用场景和需求。如果需要进行复杂查询和事务处理，关系型数据库可能更适合。如果需要处理大规模数据和高并发访问，NoSQL数据库和分布式文件系统可能更适合。此外，也可以根据数据类型、数据量和系统架构等因素进行选择。

大数据储存采用的数据库主要有关系型数据库和非关系型数据库两种类型。关系型数据库主要是指传统的SQL数据库，如MySQL、Oracle等；非关系型数据库主要包括键值存储数据库、文档数据库、列存储数据库和图数据库等。

1. 关系型数据库
   关系型数据库是一种采用表格形式存储数据的数据库，其中数据以行和列的形式组织。关系型数据库具有事务处理的特性，支持ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性。关系型数据库适用于需要复杂查询、事务处理和数据一致性要求较高的场景。

2. 非关系型数据库
   非关系型数据库是一种不采用传统的表格形式存储数据的数据库，其数据模型更加灵活。非关系型数据库适用于需要高性能、高扩展性和大规模数据存储的场景。

以下是一些常见的大数据存储数据库：

a. Hadoop HDFS：Hadoop Distributed File System（HDFS）是Apache Hadoop生态系统中的分布式文件系统，主要用于存储和处理大规模数据集。HDFS将数据分布在多个计算节点上，以实现高可靠性和高性能的数据存储。

b. Apache Cassandra：Cassandra是一个分布式、高可扩展性、高性能的开源NoSQL数据库。Cassandra采用分布式架构，可以处理大量的数据，并具有高可用性和容错性。

c. MongoDB：MongoDB是一个面向文档的数据库，适用于存储和处理半结构化和非结构化的数据。MongoDB支持水平扩展，可以处理大规模的数据存储和查询。

d. Apache HBase：HBase是Apache Hadoop生态系统中的一个分布式列存储数据库。它适用于需要快速读取和写入大规模数据的场景，具有高可扩展性和高性能。

e. Apache Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射为Hadoop的HDFS上的文件，并提供类似于SQL的查询语言。Hive支持大规模数据的存储和查询，并可以与其他Hadoop生态系统工具进行集成。

f. Apache Spark：Spark是一个用于大规模数据处理和分析的开源计算引擎。Spark提供了内存计算和分布式计算的能力，可以与多种数据存储系统（如HDFS、Cassandra、Hive等）集成，用于数据的存储和查询。

根据实际需求和场景，选择合适的数据库进行大数据存储，可以根据数据模型、性能要求、扩展性和可用性等因素进行评估和选择。