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非关系型数据库的概念
非关系型数据库（NoSQL），全称为Not Only SQL，是一种不同于传统关系型数据库的新型数据库，与传统的关系型数据库相比，非关系型数据库具有以下特点：
1、无模式：非关系型数据库不需要预先定义表结构，可以根据需要动态添加字段。
2、高扩展性：非关系型数据库支持横向扩展，即通过增加服务器节点来提高性能。
3、高可用性：非关系型数据库支持数据分片，可以实现数据的高可用性。
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4、灵活性：非关系型数据库支持多种数据类型，如键值对、文档、列族、图形等。
5、高性能：非关系型数据库通常采用分布式存储和计算，能够提供高性能的数据读写能力。
非关系型数据库的实例分析
1、键值对数据库
键值对数据库是最简单的非关系型数据库，它由键（key）和值（value）组成，Redis就是一种流行的键值对数据库，它支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合等。
示例代码：
import redis
连接Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
存储键值对
r.set('name', '张三')
获取键值对
name = r.get('name')
print(name.decode())2、文档型数据库
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文档型数据库以文档的形式存储数据，类似于JSON或XML格式，MongoDB是一种流行的文档型数据库，它支持丰富的查询语言和索引功能。
示例代码：
from pymongo import MongoClient
连接MongoDB服务器
client = MongoClient('localhost', 27017)
选择数据库
db = client['mydatabase']
创建集合
collection = db['users']
插入文档
user = {'name': '张三', 'age': 25, 'city': '北京'}
collection.insert_one(user)
查询文档
user = collection.find_one({'name': '张三'})
print(user)3、列族数据库
列族数据库以列族为单位组织数据，适合存储结构化数据，Cassandra是一种流行的列族数据库，它具有高性能、高可用性和可扩展性等特点。
示例代码：
from cassandra.cluster import Cluster
连接Cassandra集群
cluster = Cluster(['127.0.0.1'])
session = cluster.connect()
创建表
session.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
id INT PRIMARY KEY,
name TEXT,
age INT
)
""")
插入数据
session.execute("""
INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (1, '张三', 25)
""")
查询数据
result = session.execute("SELECT * FROM users WHERE id = 1")
for row in result:
print(row)4、图形数据库
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图形数据库以图的形式存储数据，适用于处理复杂的关系，Neo4j是一种流行的图形数据库，它具有丰富的查询语言和可视化工具。
示例代码：
from neo4j import GraphDatabase
连接Neo4j数据库
driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
创建节点和关系
with driver.session() as session:
session.run("CREATE (p:Person {name: '张三', age: 25})")
session.run("MATCH (p:Person {name: '张三'}) CREATE (p)-[:FRIEND]->(friend:Person {name: '李四', age: 26})")
查询数据
result = session.run("MATCH (p:Person)-[:FRIEND]->(friend) RETURN p.name, friend.name")
for record in result:
print(record)非关系型数据库凭借其独特的优势，在当今大数据时代得到了广泛应用，通过对键值对、文档、列族和图形等不同类型的非关系型数据库进行实例分析，我们可以更好地了解非关系型数据库的特点和应用场景。
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