nosql高并发 nosql高并发性

hbase支持多大的并发查询

1. HBase支持大规模的并发查询。
2. 这是因为HBase是一个分布式的NoSQL数据库，它的设计目标之一就是能够处理高并发的读写操作。
它采用了水平扩展的架构，数据被分布存储在多个RegionServer上，每个RegionServer负责管理一部分数据。
这样可以实现数据的并行处理，提高了系统的并发能力。
3. 此外，HBase还提供了多种优化手段来提高并发查询的性能，比如使用列族和列修剪来减少数据的读取量，使用缓存来加速数据的访问等。
因此，无论是小规模的并发查询还是大规模的并发查询，HBase都能够提供良好的性能和扩展性。

如何处理并发问题

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

参考资料:

网页链接

nosql中最具扩展性的

在NoSQL数据库中，具有扩展性的通常是分布式数据库，因为它们可以分布在多个节点上，从而实现更好的可扩展性和容错性。以下是一些具有扩展性的NoSQL数据库：

Apache Cassandra：Cassandra是一个开源的分布式NoSQL数据库，它采用分布式环状数据结构来存储数据，并具有高度的可扩展性和容错性。它适用于需要处理大规模读写操作的应用程序，如社交网络、在线广告和电子商务等。

MongoDB：MongoDB是一个流行的文档数据库，它支持JSON文档存储和查询，并具有不错的可扩展性和容错性。它采用分片技术来实现水平扩展，可以适用于需要处理大量数据和高并发读写操作的应用程序，如Web应用、移动应用和游戏等。

Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大规模的数据集并具有非常高的可扩展性和容错性。它采用分布式文件系统（HDFS）来存储数据，适用于需要处理大规模数据集和进行复杂分析的应用程序，如大数据分析和云计算等。

需要注意的是，每个NoSQL数据库都有其优点和适用场景，具体的选择需要根据实际需求来确定。