fifa0n1ine3数据库17 woin10 可以玩吗

点击联系发帖人 时间：2016-10-21 03:09
wodayin

是一个基于分布式文件存储的。由C++语言编写。主要解决的是海量数据的访问效率问题，为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。当数据量达到50GB以上的时候，的数据库访问速度是的10倍以上。MongoDB的并发读写效率不是特别出色，根据官方提供的性能表明，大约每秒可以处理 开发者来说都是一个简单易用的对象持久化工具，使用简单。同时，db4o 已经被第三方验证为具有优秀性能的面向对象数据库， 下面的基准测试图对 db4o 和一些传统的持久方案进行了比较。db4o 在这次比较中排名第二，仅仅落后于JDBC。通过图 1 的基准测试结果，值得我们细细品味的是采用/HSQLDB 的方案和 JDBC/HSQLDB 的方案在性能方面有着显著差距，这也证实了业界对 Hibernate 的担忧。而 db4o 的优异性能，让我们相信： 更 OO

同时，db4o 的一个特点就是无需 DBA 的管理，占用资源很小，这很适合嵌入式应用以及 Cache 应用， 所以自从 db4o 发布以来，迅速吸引了大批用户将 db4o 用于各种各样的嵌入式系统，包括流动软件、医疗设备和实时控制系统。 　　db4o 由来自加州硅谷的开源数据库公司 db4objects 开发并负责商业运营和支持。db4o 是基于 GPL 协议。db4objects 于

db4o 的目标是提供一个功能强大的，适合嵌入的数据库引擎，可以工作在设备，移动产品，桌面以及服务器等各种平台。主要特性如下： 　　开源模式。与其他 ODBMS 不同，db4o 为开源软件，通过开源社区的力量驱动开发 db4o 产品。 　　原生数据库。db4o 是 100% 原生的面向对象数据库，直接使用编程语言来操作数据库。程序员无需进行 OR 映射来存储对象，大大节省了程序员在存储数据的开发时间。 　　高性能。 下图为 db4o 官方公布的基准测试数据，db4o 比采用 Hibernate/MySQL 方案在某些测试线路上速度高出 44 倍之多！并且安装简单，仅仅需要 400Kb 左右的 .jar 或 .dll 库文件。在接下来的系列文章中，我们将只关注在 Java 平台的应用，但是实际上 db4o 毫无疑问会很好地在

dRS 是基于 Hibernate 开发，目前的版本是 的对象模型，支持大并发和大规模数据集合。

Versant对象数据库是一个对象数据库管理系统(ODBMS：Object Database Management System)。它主要被用在复杂的、分布式的和异构的环境中，用来减少开发量和提高性能。尤其当程序是使用Java和（或）C＋＋语言编写的时候，尤其有用。

它是一个完整的，电子基础设施软件，简化了事务的构建和部署的分布式应用程序。

作为一个卓越的数据库产品，Versant ODBMS在设计时的目标就是为了满足客户在异类处理平台和企业级信息系统中对于高性能、可量测性、可靠性和兼容性方面的需求。 

Versant对象数据库已经在为企业业务应用提供可靠性、完整性和高性能方面获得了建树，Versant ODBMS所表现出的高效的多线程架构、internal parallelism 、平稳的Client－Server结构和高效的查询优化，都体现了其非常卓越的性能和可扩展性。 

支持对象持久标准，如JDO

跨多数据库的无缝数据分发

管理工作量少（或不需要）

对象层次结构的快速存储、检索和浏览

性能高于关系型数据库10 倍以上

支持.NET和JDO应用的FTS基于“Black Box”工具的数据库活动记录与分析

五、Versant对象数据库特性

Versant支持缓慢模式更新，这意味着当被使用时，对象才会从旧的模式转为新的模式，就不需要映射了。所有这些都支持数据库模式的更新与开发。

跨多数据库的无缝数据分发

客户端与一个或多个数据库进行无缝交互。单个的数据库无缝地联合在一起，使您能够给数据分区，提高读写能力，增大总体的数据库的大小。这些数据库上的数据分发是透明的。它们被结合在一起形成一个

无缝的数据库，提供巨大的可扩展性。

对象级锁确保只有在两个应用程序试图更新同一对象时才会有冲突的发生，这与基于页的锁机制不同。基于页的锁机制可能会导致并发热点的假象。

透明的C++对象持久性

C++对象，STL类，标准C++集合如字典，映射，映射的映射，诸如此类，以原样保存在数据库中。状态变化在后台被自动追踪。当相关的事务提交后，所有的变化将会被自动发送到数据库。因此就能形成一种非常自然的，低干扰的编程风格，这样，就能实现应用程序的快速开发，同时当需求发生变化时，应用程序就能够灵活地修改。

透明的Java对象持久性

V/OD的JVI & JDO 和的环境里。但本文的重点主要在于讨论Neo4j的直接使用。

Neo4j的典型数据特征：

?数据结构不是必须的，甚至可以完全没有，这可以简化模式变更和延迟数据迁移。

?可以方便建模常见的复杂领域数据集，如CMS里的访问控制可被建模成细粒度的访问控制表，类对象数据库的用例、TripleStores以及其他例子。

?典型使用的领域如语义网和RDF、LinkedData、GIS、基因分析、社交网络数据建模、深度推荐算法以及其他领域。

围绕内核，Neo4j提供了一组可选的组件。其中有支持通过元模型构造图形结构、SAIL - 一种SparQL兼容的RDF TripleStore实现或一组公共图形算法的实现。

要给出确切的性能基准数据很难，因为它们跟底层的硬件、使用的数据集和其他因素关联很大。自适应规模的Neo4j无需任何额外的工作便可以处理包含数十亿节点、关系和属性的图。它的读性能可以很轻松地实现每毫秒（大约每秒1-2百万遍历步骤）遍历2000关系，这完全是事务性的，每个线程都有热缓存。使用最短路径计算，Neo4j在处理包含数千个节点的小型图时，甚至比MySQL快1000倍，随着图规模的增加，差距也越来越大。

这其中的原因在于，在Neo4j里，图遍历执行的速度是常数，跟图的规模大小无关。不象在RDBMS里常见的联结操作那样，这里不涉及降低性能的集合操作。Neo4j以一种延迟风格遍历图 - 节点和关系只有在结果迭代器需要访问它们的时候才会被遍历并返回，对于大规模深度遍历而言，这极大地提高了性能。

写速度跟文件系统的查找时间和硬件有很大关系。Ext3文件系统和SSD磁盘是不错的组合，这会导致每秒大约100,000写事务操作。

BaseX 是一个XML数据库，用来存储紧缩的XML数据，提供了高效的 XPath 和 XQuery 的实现，还包括一个前端操作界面。

BaseX一个比较显著地优点是有了GUI，界面中有查询窗口，可采用XQuery查询相关数据库中的XML文件；也有能够动态展示xml文件层次和节点关系的图。但我感觉也就这点好处了，编程时和GUI无关了。

和Xindice相比，BaseX更能支持大型XML文档的存储，而Xindice对大型xml没有很好的支持，为管理中小型文档的集合而设计。

BaseX 是一个XML数据库，用来存储紧缩的XML数据，提供了高效的 XPath 和 XQuery 的实现，还包括一个前端操作界面。

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