10 年使用的十大实时数据库

由柏拉图重新发布

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介绍

在当代应用程序的动态领域中，实时数据库对于保持平稳的数据管理和即时更新至关重要。这些数据库专为处理大量数据而设计，提供对信息的即时访问。本文深入探讨了 10 年将产生影响的十大实时数据库。

了解实时数据库

实时数据库旨在管理需要立即更新和访问的数据。与可能遇到同步延迟的传统数据库不同，实时数据库保证在所有连接的设备或应用程序中快速反映数据更改。这使得它们非常适合具有实时协作、消息传递或监控需求的应用程序。

实时数据库在现代应用中的重要性

在即时数据更新和同步需求的推动下，实时数据库的重要性在当代应用中日益凸显。从消息传递应用程序到协作文档编辑器和实时分析仪表板，这些数据库构成了顺利数据管理和即时通信的基础。通过消除数据同步中的延迟，实时数据库不仅可以改善用户体验，还可以实现高效、数据驱动的决策。

十大实时数据库

以下是我们列出的 10 年最常用的 2024 个实时数据库。

1.Firebase实时数据库

Firebase 实时数据库是一个云托管的数据库 NoSQL数据库，使开发人员能够实时存储和同步数据。它对 JSON 数据模型的使用增加了开发过程的灵活性和易用性。作为 Firebase 平台不可或缺的组件，它为构建 Web 和移动应用程序提供了强大的工具包。

特点和优点

Firebase 实时数据库的一个突出功能是它的实时同步，确保数据发生变化时所有连接设备上的即时更新。这保证了用户不断获得最新的信息。此外，数据库提供离线支持，使用户即使没有互联网连接也可以访问和修改数据。为了增强安全性，Firebase 实时数据库纳入了强大的安全规则，可保护敏感数据免遭未经授权的访问。

用例和示例

Firebase 实时数据库广泛用于需要实时更新的应用程序，包括聊天应用程序、协作文档编辑器和实时仪表板。例如，利用 Firebase 实时数据库的消息传递应用程序可以及时向所有参与者传递消息，从而创建无缝的实时通信体验。

在这里： https://firebase.google.com/

2.MongoDB

MongoDB 作为受青睐的面向文档的工具而脱颖而出 NoSQL数据库，以其高性能、可扩展性和灵活性而闻名。它将数据存储在灵活的、类似 JSON 的文档中，简化了处理和调整不断变化的数据需求的过程。在现代应用中，MongoDB 擅长管理大数据量并支持实时更新，使其成为开发人员的首选。

特点和优点

MongoDB 提供了一系列功能，使其非常适合实时应用程序。其灵活的数据模型使开发人员能够轻松存储和检索复杂的数据结构。值得注意的是，MongoDB 支持水平可扩展性，使应用程序能够在不影响性能的情况下管理不断增长的数据负载。新增的自动分片支持通过跨多个服务器分布数据进一步增强了可扩展性和容错能力。

用例和示例

MongoDB 在实时场景中有多种应用，例如内容管理系统、电子商务平台和物联网 (IoT) 应用。一个说明性的例子是一个利用 MongoDB 管理实时库存更新的电子商务平台，保证客户始终获得准确的产品可用性信息。

在这里： https://www.mongodb.com/

3.阿帕奇卡桑德拉

Apache Cassandra 是一款高度可扩展的分布式 NoSQL 数据库，旨在管理跨多个商用服务器的大量数据。它擅长提供高可用性和容错能力，使其适用于关键任务应用程序。 Cassandra 的数据模型植根于分布式哈希表，可实现高效的数据分发和复制，从而实现最佳性能。

特点和优点

Cassandra 提供的多种功能使其成为实时应用程序的首选。其去中心化架构确保了高可用性和容错能力，因为数据在多个节点之间复制。它还提供可调的一致性，允许开发人员根据应用程序的要求平衡数据一致性和性能。此外，Cassandra 支持线性可扩展性，使应用程序能够处理海量数据负载。

用例和示例

Cassandra 在需要高可扩展性和容错能力的应用程序中得到广泛使用，包括实时分析、时间序列数据管理和消息传递平台。考虑利用 Cassandra 的实时分析平台；它能够熟练地实时处理和分析大量数据，为用户提供有价值的见解。

在这里： https://cassandra.apache.org/_/index.html

4.Redis

Redis 是一种开源内存数据结构存储，用途广泛，足以用作数据库、缓存或消息代理。 Redis 以高性能和低延迟而闻名，特别适合实时应用程序。它支持多种数据结构，例如字符串、列表、集合和排序集合，从而实现灵活的数据存储和操作。

特点和优点

Redis 拥有众多特性，这些特性使其在实时应用程序中广受欢迎。内存存储有助于快速数据访问，事实证明它是满足低延迟要求的理想选择。内置复制和高可用性确保了数据的持久性和容错能力。此外，Redis 支持发布/订阅消息传递，促进应用程序内不同组件之间的实时通信。

用例和示例

Redis 在各种实时场景中都有广泛的应用，包括缓存、会话管理和实时排行榜。例如，在游戏领域，Redis 可用于维护实时排行榜，确保随着玩家在游戏中前进，及时更新分数和排名。

在这里： https://redis.io/

5. 卡夫卡

Apache Kafka是一个分布式流平台，擅长处理和存储实时数据流。它的优势在于高吞吐量、容错性和可扩展性，使其非常适合管理大量数据。 Kafka 的核心采用发布-订阅模型，生产者将数据传播到主题，消费者订阅这些主题以访问数据。

特点和优点

Apache Kafka 的一个突出特点是其在管理高吞吐量、低延迟数据流方面的能力。它能够每秒处理数百万条消息，在实时数据处理和分析方面表现出色。 Kafka 通过跨多个代理复制数据来确保容错和高可用性。此外，它支持流处理，实现实时数据转换和聚合。

用例和示例

需要实时数据流和处理的应用程序（例如日志聚合、事件溯源和实时分析）发现 Apache Kafka 不可或缺。例如，由 Kafka 支持的日志聚合系统擅长实时收集和处理来自各种来源的日志，提供有价值的见解和强大的监控功能。

在这里： https://kafka.apache.org/

6.亚马逊DynamoDB

Amazon DynamoDB，一个 AWS 完全托管的NoSQL数据库服务，以高性能、可扩展性和可用性脱颖而出，满足实时应用程序需求。 DynamoDB 基于键值对构建，可确保快速数据访问和检索。

特点和优点

DynamoDB 提供的多项功能使其成为实时应用程序的首选。其完全托管的性质消除了数据库管理的需要，使开发人员能够专注于构建他们的应用程序。 DynamoDB 还提供自动扩展功能，确保应用程序无需手动干预即可处理不断增加的数据负载。此外，它还支持全局复制，使数据能够跨多个区域复制，以提高可用性和灾难恢复。

用例和示例

Amazon DynamoDB 用于广泛的实时应用程序，包括用户身份验证、实时出价和 IoT 数据管理。例如，基于 DynamoDB 构建的实时竞价平台可以处理大量竞价请求并向用户提供实时广告展示位置。

在这里： https://aws.amazon.com/dynamodb/

7.微软Azure Cosmos DB

Microsoft Azure Cosmos DB 是 Microsoft Azure 提供的全球分布式多模型数据库服务。它提供高可扩展性、低延迟和全局可用性，使其适合实时应用程序。 Cosmos DB 支持多种数据模型，包括键值、文档、图形和列族，允许开发人员为他们的应用程序选择最合适的模型。

特点和优点

Cosmos DB 提供的多项功能使其成为实时应用程序的强大选择。其全球分布允许从世界任何地方低延迟地访问数据，确保无缝的用户体验。 Cosmos DB 还提供自动索引和查询优化，实现快速高效的数据检索。此外，它还提供针对吞吐量、延迟和可用性的全面 SLA（服务级别协议）。

用例和示例

在内容管理系统、社交媒体分析和个性化推荐等各种实时应用程序中，Microsoft Azure Cosmos DB 发挥了作用。例如，基于 Cosmos DB 社交媒体分析平台可以分析实时社交媒体数据，揭示对用户行为和趋势的有价值的见解。

在这里： https://azure.microsoft.com/en-in/products/cosmos-db

8. 动物数据库

FaunaDB 是一个全球分布式、无服务器、事务型 NoSQL 数据库，具有强一致性、低延迟和自动扩展等功能，可满足现代应用程序的需求。其数据模型植根于文档和集合，有助于灵活的数据存储和检索，使其适合实时应用程序。

特点和优点

FaunaDB 提供的多项功能使其成为实时应用程序的绝佳选择。其强一致性确保数据始终是最新的并反映最新的变化。 FaunaDB 还提供自动扩展功能，允许应用程序处理不断增加的数据负载，而无需手动干预。此外，它还支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，确保数据的完整性和可靠性。

用例和示例

FaunaDB 在各种实时场景中找到应用程序，从电子商务平台到金融系统和协作应用程序。例如，由 FaunaDB 支持的协作文档编辑器允许多个用户同时编辑同一文档，确保所有参与者的实时更新。

在这里： https://fauna.com/

9.InfluxDB

InfluxDB 是一个开源时间序列数据库，旨在处理大量带时间戳的数据。它提供较高的写入和查询性能，适合实时数据分析和监控。 InfluxDB 的数据模型基于测量、标签和字段，可以高效存储和检索时间序列数据。

特点和优点

InfluxDB 提供的多种功能使其成为实时数据分析的首选。其高写入和查询性能可实现时间序列数据的快速摄取和检索。它还提供下采样和数据保留策略，从而实现历史数据的高效存储和管理。此外，InfluxDB 支持连续查询和实时警报，从而实现主动监控和异常检测。

用例和示例

InfluxDB 广泛应用于需要实时监控和分析的应用程序，包括物联网数据管理、系统监控和传感器数据分析。例如，利用 InfluxDB 的物联网平台可以收集和分析实时传感器数据，提供有关设备性能和环境条件的宝贵见解。

在这里： https://www.influxdata.com/

10. 时间刻度数据库

TimescaleDB 是一个构建在 PostgreSQL 之上的开源时间序列数据库。它将 PostgreSQL 的可扩展性和性能与时间序列数据库的灵活性和易用性结合在一起。 TimescaleDB 的数据模型基于超表，可以高效存储和检索时间序列数据。

特点和优点

TimescaleDB 提供了多种功能，使其成为实时数据管理的强大选择。其基于超表的数据模型可实现时序数据的高效分区和压缩，从而提高查询性能和存储效率。它还提供自动数据保留和连续聚合，从而可以有效管理和分析历史数据。此外，TimescaleDB 支持分布式查询，从而实现水平可扩展性和容错能力。

用例和示例

TimescaleDB 可应用于多种实时场景，例如金融分析、工业监控和能源管理。例如，利用 TimescaleDB 的金融分析平台可以有效地存储和分析实时市场数据，从而提供有关市场趋势和投资机会的宝贵见解。

在这里： https://www.timescale.com/

结论

在当今世界，我们依靠实时数据库来保持我们的应用程序即时更新和同步。有很多不错的选择，例如 Firebase 实时数据库和 TimescaleDB，每个选项都有自己的特殊功能和用途。无论您的目标是与 Firebase 进行实时协作，还是使用 InfluxDB 进行监控，开发人员都有多种选择来满足他们的需求。展望 2024 年，这些实时数据库将在推动新一波应用程序中发挥重要作用。