经常有人问，架构师的学习路线是什么？
我一般推荐架构师的基本功，是从「存储选型」开始的。
本文整理了存储选型的思路和整体框架，主要包括几个部分内容：
了解目前的存储技术趋势，以及对开发人员新的要求
存储选型的原则，避免日常的经典误区
结合典型数据库特点，说明如何进行存储选型，提高业务开发效率
常见的场景和解决方案
1、存储技术发展看存储选型
1.1 存储类型多元化
DB-Engines数据库排名并不代表数据库的安装数量，或者使用量。但某数据库越来越受欢迎则代表在一定时间范围内更加广泛的使用。
这里贴了一张2022年5月份的排行榜（https://db-engines.com/en/ranking）。
我们对于排名前10的数据库中，比较熟悉的应该是MySQL、Redis和ES，这三个数据库在我们日常开发中占据绝大多数的比例。
但是，这三个数据库只代表了一小部分的数据库类型，我们是不是可以把视野打开更多一些，看看没有更多的数据库类型，可以适合我们不同的业务，包括
Relational、Document、Key-value、Search engine、Wide column、Time Series、Graph等等不同数据库类型。
1.2 云原生存储多元化
除去上面的传统数据库之外，云时代存储技术又有了更多的变化。
除了简单的把上面的数据库托管到云上之外，还多了许多充分利用云的基础设施产生的云原生数据库，比如aws的Amazon Aurora、阿里云的PolarDB、腾讯云的TDSQL等。
另外，云时代还产生了更多类型的数据库，比如阿里云的多模数据库Lindorm、Pingcap的HTAP数据库TiDb等。
多类型数据库是各个云厂商发展的趋势，他们为什么会支持越来越多用途的数据库呢？
供给侧的改变一定是来源于需求侧，因为随着互联网、物联网等场景发展，有很多业务需求不是任何单一的数据库能解决的了。
1.3 告诉我们什么？
「数据库类型多元化」 & 「云原生数据库类型多元化」 是一个必然的发展趋势。
我们要解决的场景会越来越多，我们需要掌握的数据库领域也越来越广，只有这样，我们才能面对在线事务、离线分析、海量存储、成本与效率等因素，真正做好存储选型。
2、存储选型原则：不要耍流氓
2.1 不讲场景的选型都是耍流氓
大家可能都知道，数据库的选型一定是基于实际的业务场景的。但是，可能也遇到过类似的对话：
上面的对话可能有些夸张，但是实际生产中，可能是对场景的理解有误，也可能是为了快速完成任务开发，结果是在「特定场景」选择了错误的数据库的情况时有发生。
常见的特定场景包括：
离线业务：日志、搜索、统计等。
事务需求：强事务型、分析型。
数据热度：全热数据、冷热明显等。
数据读写偏好：多读、多写。
数据增长方式：按日期、按用户、按位置类型等。
对于存储选型来说，一定需要识别特定场景的特点，是在线业务还是离线业务？数据冷热是否明显？数据访问方式特点？数据增长方式等等。
如果没有根据场景特点来做存储选型，可能会带来不良后果，包括无法满足业务需求、存储成本暴涨等，然后就需要花大代价做不停机数据迁移和代码重构。
因此，针对特定业务场景的存储选型一定要仔细、慎重，并在一开始就设计好。
2.2 不讲数据规模的选型都是耍流氓
除了特定场景外，「数据规模」是存储选型的另一个核心要素。
这样的对话非常常见。
虽然在一些新业务场景下，确实很难准确评估业务的数据规模，但是无法评估的数据规模，往往意味着无法做好正确的存储选型。
因此，如果有一定的先验知识，我们需要尽量做好数据规模的评估。比如，之前有没有类似的业务、其他组有没有类似的需求或功能，它们目前的数据规模大致如何，然后进行评估。
常见的数据规模指标有三个：
数据总量
QPS
rt
不同的数据规模指标，往往意味着不同的存储选型。
2.3 不讲掌控度的选型都是耍流氓
对于存储选型，「掌控度」是非常重要的选型原则。
这里其实包括了两个维度，开发同学对存储的掌控度 & DBA对存储的掌控度。
1）开发同学的掌控度
对开发同学来说，选择一个存储，一定是基于对该存储的基本认知&佳实践的了解。
一定不是其他人也这么用所以我这么用。
如果盲目使用一个自己不了解的存储，很容易带来不良后果，轻则造成资源浪费，重则引起线上故障（比如Mysql的慢sql、HBase的热点访问等）。
2）DBA对存储的掌控度
对DBA来说，对一个存储的基本认知&佳实践是基础要求了。在此之上，还有其他更多的要求。
一个是社区活跃度。社区活跃度决定着你获取信息的难易程度，也决定到出现了故障后的定位速度甚至是能不能定位出来，如果社区很活跃，自然就能得到更多的帮助。
第二个是有没有案例背书。好是一些中厂、大厂新的案例实践（千万不要被大厂多年前的案例迷惑，技术发展往往意味着更新更合适的解决方案）。如果案例与存储不匹配，或者没有什么案例来支持你的存储选型，那么这个选型可能就是不合适的。
第三个是存储组件的上手成本。团队具备了什么样的技术储备？选择的是自研还是云产品？云产品是全托管的还是半托管的？毕竟每一种数据库都不是这么简单，如果人力有限而上手难度又很大，那么这个存储组件目前可能不是一个好的选择。
3、选型路线图
结合上面的原则，我们来做一个存储选型路线图供大家参考。
进一步，针对各个类型数据库，我们都需要了解它们的优点、缺点、佳实践等，来结合业务场景因地制宜。
3.1 Relational
以MySQL为代表的关系型数据库。常用于在线业务（OLTP)场景，对于强事务有较好支持。
优点：
容易理解，大家基本上都用得比较熟
事务特性
配套成熟（备份恢复、数据订阅、数据同步等）
服务极度稳定
缺点：
不易水平扩展
大表表结构变更复杂
全文检索能力弱
复杂分析、统计能力弱
佳实践：
索引设计
避免n+1轮训
避免深分页
单表千万考虑分库分表，或者使用云数据库（polarDB或者TDSQL)
冷热数据注意归档
不直接处理统计、分析型操作
3.2 Key-value
KV型NoSql顾名思义就是以键值对形式存储的非关系型数据库，是简单、容易理解也是大家熟悉的一种 NoSql。
Redis是其中的代表，典型用于缓存场景。
优点：
数据基于内存，读写效率高
KV型数据，时间复杂度为O(1)，查询速度快
缺点：
查询方式单一
内存有限，且非常昂贵
由于存储是基于内存的，会有丢失数据的风险（有持久化存储方案）
佳实践：
合理控制kv大小，避免大key
避免热点key
设置合理的TTL
注意缓存雪崩、穿透、击穿、兼容问题
不要用于消息队列，异常情况无法堆积消息
不要将redis作为数据库使用，可能会丢数据
3.3 Search engine
搜索型NoSql顾名思义主要是用在搜索场景下的。
尽管MySQL可以通过索引来加速查询，但是对于全文搜索、模糊搜索等场景就比较无力，搜索型NoSql正是为了补足这个场景诞生的。
ElasticSearch是其中的代表产品。
优点：
支持分词场景、全文搜索，这是区别于关系型数据库大特点
支持条件查询，支持聚合操作，适合数据分析
在集群环境下可以方便横向扩展，可承载PB级别的数据
缺点：
读写之间有延迟，写入的数据不一定能马上读到
硬件性能要求高
佳实践：
核心在线应用强依赖ES需要考虑可行的降级方案
禁止使用单索引多type
ES成本较高，因此建议仅数据库加速、全文检索情况下使用es
ES中仅存储索引字段，通过id回查数据库，不要全量数据存储ES
根据节点数量设置合理的分片数量、分片大小
3.4 Document
文档型 NoSql 指的是将半结构化数据存储为文档的一种 NoSql，通常以 JSON 或者 XML 格式存储数据。
Mongo是其中的代表产品。
优点：
没有预定义的字段，扩展字段容易
相较于关系型数据库，读写性能优越
分片集群易水平扩展
缺点：
文档结构过于灵活，可能导致不易维护
客户端控制力强，对开发、优化上有一定要求
佳实践：
选择合理的片键
建立合适的索引
正确使用写关注设置（Write Concern）
正确使用读选项设置（Read Preference）
正确使用更新语句（局部更新、防止大量更新集中在一条数据内）
3.5 Wide column
一般用于可靠性要求不高的海量存储场景。
HBase是代表产品（国外cassandra用得多，国内HBase用得多）。
优点：
动态列调整，不受表结构困扰
海量数据存储，PB 级别数据
横向扩展方便，且支持廉价存储扩展，成本低，适用于无法预估存储量的海量数据
缺点：
Hadoop生态产品，组件依赖多，没有云托管产品，运维能力要求比较高
Rowkey设计需要一定经验，避免热点
单集群SLA一般3个9，如果用于在线核心业务，一定需要考虑降级和容灾
只支持行级事务
佳实践：
适用于行数多，但单个kv数据量小（1M以下）
特别注意Rowkey设计，避免热点
大value（10M以上)禁止存入HBase，考虑对象存储
表创建时必须预分区
表的列族数量不得超过 2 个
HBase是CP型系统，SLA一般是3个9，一般建议离线业务使用。如果核心在线业务使用，必须做好降级、容灾
4、常见场景和选型方案
上文提出了 三条选型原则 和 常见数据库的选型依据，下面结合不同场景做一下常规选型方案参考。
4.1 主要场景和方案
毋庸置疑，互联网业务的主要场景，是采用mysql进行数据存储。正如MySQL的自己所说 —— most popular open source database。
当然，为了扛住高并发场景，缓存也不可缺失。
因此，主要的方案就是 MySQL + Redis。
适用于日常主要场景：
MySQL满足事务性要求
Redis抗热点
4.2 模糊搜索 or 全文检索
MySQL数据库擅长在线业务（OLTP）读写，不擅长做统计、分析型业务（OLAP)。因此，一般会通过MySQL做持久化存储，ES构建索引进行查询、分析。
适用于搜索场景：
复杂查询
模糊搜索
全文搜索
统计分析
4.3 大量数据场景
数据规模：100TB以内的数据量。
1）MySQL分库分表 + es
传统MySQL横向扩展方案，利用分库分表中间件进行存储扩展，利用ES进行非分表键查询和复杂查询。
适用场景：
数据量较大
有中间件使用能力
已有MySQL横向扩展
2）云原生数据库（以polarDB为例）
云时代的新方案。
PolarDB是阿里巴巴自研的新一代云原生关系型数据库，在存储计算分离架构下，利用了软硬件结合的优势，为用户提供具备弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务,兼容MySQL 5.6/5.7/8.0。
高100 TB，不再需要因为单机容量的天花板而去购买多个实例做分片，由此简化应用开发，降低运维负担。
适用场景：
数据量较大
有公有云使用基础设施
3）mongo分片集群
适用场景：
数据量较大的NoSQL场景
表结构变更频繁场景，free-schema
对mongo使用有一定理解
4.4 海量数据场景
数据规模：100TB以上的数据量。
1）高可用数据库 + HBase
由于数据量非常大，需要考虑存储成本。因此一般会考虑冷热数据分离。
热数据在高可用数据库进行读写，可以选择MySQL、Mongo等。冷数据存入成本较低的HBase或者对象存储等组件。
适用场景：
海量数据
可靠性要求高
2）直接使用HBase
如果是非核心在线业务，或者离线业务，可以考虑直接使用HBase。
适用场景：
海量数据
低成本
可靠性要求不高
5、总结
在业务开发过程中，除了常用的MySQL，一定要多关注市面上更合适的存储方案，这是架构师的基本功。
通过了解更多存储组件的基本特性和使用场景，因地制宜选择合适存储，提高业务开发效率，降低使用成本。
希望本文能够抛砖引玉，提供一些启发和思考。
