各类文件存储应该存在哪种数据库中

#1、商品的基本信息
名称、价格、商家信息;
关系型数据库就可以解决了! MysQL / oracle(淘宝早年就去TOE了! -王坚:推荐文章:阿里云的这群疯子:40分钟重要! )
淘宝内部的MysQL不是大家用的MysQL# 2、商品的描述、评论（文字比较多)
文档型数据库中，MongoDB# 3、图片
分布式文件系统 FastDFS
– 淘宝自己的  TFS
- Gooale的   GFS
- Hadoop    HDFS
-阿里云的     oss#4、商品的关键字(搜索)
– 搜索引擎solr elasticsearch
- Iserach:      多隆(阿里云)#5、商品热门的波段信息
-内存数据库
- Redis Tair、Memache. . .#6、商品的交易,外部的支付接口
-三方应用

四大类NoSQL数据库

1.key-value存储

Examples	Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB
典型应用场景	内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。
数据模型	Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现
强项	查找速度快
弱项	数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据

2.列式数据库

Examples	Cassandra, HBase, Riak
典型应用场景	分布式的文件系统
数据模型	以列簇式存储，将同一列数据存在一起
强项	查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展
弱项	功能相对局限

3.文档型数据库

Examples	CouchDB, MongoDb
典型应用场景	Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容）
数据模型	Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据
强项	数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构
弱项	查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。

4.图结构数据库

Examples	Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph
典型应用场景	社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱
数据模型	图结构
强项	利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等
弱项	很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。

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四大类NoSQL数据库

1.key-value存储

2.列式数据库

3.文档型数据库

4.图结构数据库

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