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一文打尽,主流 NoSQL 及应用场景详解~
2021-03-05 13:49:40


来源:r6d.cn/r4P7    

对比传统关系型数据库,NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。



在过去几年,关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择,数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选,比如SQL Server、Oracle或者是MySQL。甚至是做一些默认的选择,比如使用.NET的一般会选择SQL Server;使用Java的可能会偏向Oracle,Ruby是MySQL,Python则是PostgreSQL或MySQL等等。

     

原因很简单,过去很长一段时间内,关系数据库的健壮性已经在多数应用程序中得到证实。我们可以使用这些传统数据库良好的控制并发操作、事务等等。然而如果传统的关系型数据库一直这么可靠,那么还有NoSQL什么事?NoSQL之所以生存并得到发展,是因为它做到了传统关系型数据库做不到的事!


关系型数据库中存在的问题


Impedance Mismatch


     

我们使用Python、Ruby、Java、.Net等语言编写应用程序,这些语言有一个共同的特性——面向对象。但是我们使用MySQL、PostgreSQL、Oracle以及SQL Server,这些数据库同样有一个共同的特性——关系型数据库。这里就牵扯到了“Impedance Mismatch”这个术语:存储结构是面向对象的,但是数据库却是关系的,所以在每次存储或者查询数据时,我们都需要做转换。类似Hibernate、Entity Framework这样的ORM框架确实可以简化这个过程,但是在对查询有高性能需求时,这些ORM框架就捉襟见肘了。


应用程序规模的变大

     

网络应用程序的规模日渐变大,我们需要储存更多的数据、服务更多的用户以及需求更多的计算能力。为了应对这种情形,我们需要不停的扩展。扩展分为两类:一种是纵向扩展,即购买更好的机器,更多的磁盘、更多的内存等等;另一种是横向扩展,即购买更多的机器组成集群。

     

在巨大的规模下,纵向扩展发挥的作用并不是很大。首先单机器性能提升需要巨额的开销并且有着性能的上限,在Google和Facebook这种规模下,永远不可能使用一台机器支撑所有的负载。鉴于这种情况,我们需要新的数据库,因为关系数据库并不能很好的运行在集群上。不错你也可能会去搭建关系数据库集群,但是他们使用的是共享存储,这并不是我们想要的类型。于是就有了以Google、Facebook、Amazon这些试图处理更多传输所引领的NoSQL纪元。


NoSQL纪元


     

当下已经存在很多的NoSQL数据库,比如MongoDB、Redis、Riak、HBase、Cassandra等等。每一个都拥有以下几个特性中的一个:

  • 不再使用SQL语言,比如MongoDB、Cassandra就有自己的查询语言

  • 通常是开源项目

  • 为集群运行而生

  • 弱结构化——不会严格的限制数据结构类型


NoSQL数据库的类型


NoSQL可以大体上分为4个种类:Key-value、Document-Oriented、Column-Family Databases以及 Graph-Oriented Databases。下面就一览这些类型的特性。


一、 键值(Key-Value)数据库


     键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过key来添加、查询或者删除数据,鉴于使用主键访问,所以会获得不错的性能及扩展性。

  • 产品:Riak、Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort

  • 有谁在使用:GitHub (Riak)、BestBuy (Riak)、Twitter (Redis和Memcached)、StackOverFlow (Redis)、 Instagram (Redis)、Youtube (Memcached)、Wikipedia(Memcached)


适用的场

     

储存用户信息,比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID(键)挂钩,这种情景下键值数据库是个很好的选择。


不适用场景


  • 1. 取代通过键查询,而是通过值来查询。Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。

  • 2. 需要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。

  • 3. 事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。


二、 面向文档(Document-Oriented)数据库

     

面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元,是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值,值既可以是简单的数据类型,如字符串、数字和日期等;也可以是复杂的类型,如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档,同一个表中存储的文档属性可以是不同的,数据可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。

  • 产品:MongoDB、CouchDB、RavenDB

  • 有谁在使用:SAP (MongoDB)、Codecademy (MongoDB)、Foursquare (MongoDB)、NBC News (RavenDB)


 适用的场景 


  • 1. 日志。企业环境下,每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented数据库并没有固定的模式,所以我们可以使用它储存不同的信息。

  • 2. 分析。鉴于它的弱模式结构,不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。


不适用场景


     

在不同的文档上添加事务。Document-Oriented数据库并不支持文档间的事务,如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。


三、 列存储(Wide Column Store/Column-Family)数据库


列存储数据库将数据储存在列族(column family)中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子,如果我们有一个Person类,我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下,姓名和年龄就会被放入一个列族中,而薪资则在另一个列族中。

  • 产品:Cassandra、HBase

  • 有谁在使用:Ebay (Cassandra)、Instagram (Cassandra)、NASA (Cassandra)、Twitter (Cassandra and HBase)、Facebook (HBase)、Yahoo!(HBase)


适用的场景


  • 1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中,每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。

  • 2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子,标签可以储存在一个,类别可以在一个,而文章则在另一个。


不适用场景


  • 1. 如果我们需要ACID事务。Vassandra就不支持事务。

  • 2. 原型设计。如果我们分析Cassandra的数据结构,我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初,我们根本不可能去预测它的查询方式,而一旦查询方式改变,我们就必须重新设计列族。


四、 图(Graph-Oriented)数据库

    

图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点,而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体,Steve Jobs、Apple和Next,则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next连接到Steve Jobs。

  • 产品:Neo4J、Infinite Graph、OrientDB

  • 有谁在使用:Adobe (Neo4J)、Cisco (Neo4J)、T-Mobile (Neo4J)


适用的场景


  • 1. 在一些关系性强的数据中

  • 2. 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现,那么将会非常有益于推荐的制定不适用场景不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小,因为很少有操作涉及到整个图。


(编注0:本文以下内容英文出处:Kristóf Kovács)NoSQL数据库之间的不同,远超过两 SQL数据库之间的差别。这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的 NoSQL数据库。针对这种情况,这里 Cassandra、 Mongodb、 CouchDB、 Redis、  Riak、 Membase、 Neo4j  和 HBase 进行了比较。


    

(编注1:NoSQL:是一项全新的数据库革命性运动,NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具 备庞大的水平扩 展性,而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。参见NoSQL词条。)


1. CouchDB


  • 所用语言:Erlang

  • 特点:DB一致性,易于使用

  • 使用许可:Apache

  • 协议:HTTP/REST

  • 双向数据复制,

  • 持续进行或临时处理,

  • 处理时带冲突检查,

  • 因此,采用的是master-master复制(见编注2)

  • MVCC – 写操作不阻塞读操作

  • 可保存文件之前的版本

  • Crash-only(可靠的)设计

  • 需要不时地进行数据压缩

  • 视图:嵌入式 映射/减少

  • 格式化视图:列表显示

  • 支持进行服务器端文档验证

  • 支持认证

  • 根据变化实时更新

  • 支持附件处理

  • 因此, CouchApps(独立的 js应用程序)

  • 需要 jQuery程序库


最佳应用场景

     

适用于数据变化较少,执行预定义查询,进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。

     

例如:CRM、CMS系统。master-master复制对于多站点部署是非常有用的。

    (编注2:master-master复制:是一种数据库同步方法,允许数据在一组计算机之间共享数据,并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。)

 

2. Redis


  • 所用语言:C/C++

  • 特点:运行异常快

  • 使用许可:BSD

  • 协议:类 Telnet

  • 有硬盘存储支持的内存数据库,

  • 但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘(注意, 2.4以后版本不支持该特性!)

  • Master-slave复制(见编注3)

  • 虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表,但也支持复杂操作,例如 ZREVRANGEBYSCORE。

  • INCR & co (适合计算极限值或统计数据)

  • 支持 sets(同时也支持 union/diff/inter)

  • 支持列表(同时也支持队列;阻塞式 pop操作)

  • 支持哈希表(带有多个域的对象)

  • 支持排序 sets(高得分表,适用于范围查询)

  • Redis支持事务

  • 支持将数据设置成过期数据(类似快速缓冲区设计)

  • Pub/Sub允许用户实现消息机制


最佳应用场景


     

适用于数据变化快且数据库大小可遇见(适合内存容量)的应用程序。

     

例如:股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。

    (编注3:Master-slave复制:如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求,这被称为 Master-slave复制,通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。)

 

3. MongoDB


  • 所用语言:C++

  • 特点:保留了SQL一些友好的特性(查询,索引)。

  • 使用许可:AGPL(发起者:Apache)

  • 协议:Custom, binary( BSON)

  • Master/slave复制(支持自动错误恢复,使用 sets 复制)

  • 内建分片机制

  • 支持 javascript表达式查询

  • 可在服务器端执行任意的 javascript函数

  • update-in-place支持比CouchDB更好

  • 在数据存储时采用内存到文件映射

  • 对性能的关注超过对功能的要求

  • 建议最好打开日志功能(参数 –journal)

  • 在32位操作系统上,数据库大小限制在约2.5Gb

  • 空数据库大约占 192Mb

  • 采用 GridFS存储大数据或元数据(不是真正的文件系统)


最佳应用场景

   

适用于需要动态查询支持;需要使用索引而不是 map/reduce功能;需要对大数据库有性能要求;需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。

     

例如:你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL,但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。

 

4. Riak


  • 所用语言:Erlang和C,以及一些Javascript

  • 特点:具备容错能力

  • 使用许可:Apache

  • 协议:HTTP/REST或者 custom binary

  • 可调节的分发及复制(N, R, W)

  • 用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。

  • 使用JavaScript或Erlang进行 Map/reduce

  • 连接及连接遍历:可作为图形数据库使用

  • 索引:输入元数据进行搜索(1.0版本即将支持)

  • 大数据对象支持( Luwak)

  • 提供“开源”和“企业”两个版本

  • 全文本搜索,索引,通过 Riak搜索服务器查询( beta版)

  • 支持Masterless多站点复制及商业许可的 SNMP监控


最佳应用场景


适用于想使用类似 Cassandra(类似Dynamo)数据库但无法处理 bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制,但又需要对单个站点的扩展性,可用性及出错处理有要求的情况。

     

例如:销售数据搜集,工厂控制系统;对宕机时间有严格要求;可以作为易于更新的 web服务器使用。


5. Membase


  • 所用语言:Erlang和C

  • 特点:兼容 Memcache,但同时兼具持久化和支持集群

  • 使用许可:Apache 2.0

  • 协议:分布式缓存及扩展

  • 非常快速(200k+/秒),通过键值索引数据

  • 可持久化存储到硬盘

  • 所有节点都是唯一的( master-master复制)

  • 在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元

  • 写数据时通过去除重复数据来减少 IO

  • 提供非常好的集群管理 web界面

  • 更新软件时软无需停止数据库服务

  • 支持连接池和多路复用的连接代理


最佳应用场景

     

适用于需要低延迟数据访问,高并发支持以及高可用性的应用程序

     

例如:低延迟数据访问比如以广告为目标的应用,高并发的 web 应用比如网络游戏(例如 Zynga)。

 

6. Neo4j


  • 所用语言:Java

  • 特点:基于关系的图形数据库

  • 使用许可:GPL,其中一些特性使用 AGPL/商业许可

  • 协议:HTTP/REST(或嵌入在 Java中)

  • 可独立使用或嵌入到 Java应用程序

  • 图形的节点和边都可以带有元数据

  • 很好的自带web管理功能

  • 使用多种算法支持路径搜索

  • 使用键值和关系进行索引

  • 为读操作进行优化

  • 支持事务(用 Java api)

  • 使用 Gremlin图形遍历语言

  • 支持 Groovy脚本

  • 支持在线备份,高级监控及高可靠性支持使用 AGPL/商业许可


最佳应用场景


     适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别。

     例如:社会关系,公共交通网络,地图及网络拓谱

 

7. Cassandra


  • 所用语言:Java

  • 特点:对大型表格和 Dynamo支持得最好

  • 使用许可:Apache

  • 协议:Custom, binary (节约型)

  • 可调节的分发及复制(N, R, W)

  • 支持以某个范围的键值通过列查询

  • 类似大表格的功能:列,某个特性的列集合

  • 写操作比读操作更快

  • 基于 Apache分布式平台尽可能地 Map/reduce

  • 我承认对 Cassandra有偏见,一部分是因为它本身的臃肿和复杂性,也因为 Java的问题(配置,出现异常,等等)


最佳应用场景


     

当使用写操作多过读操作(记录日志)如果每个系统组建都必须用 Java编写(没有人因为选用 Apache的软件被解雇)。

    

 例如:银行业,金融业(虽然对于金融交易不是必须的,但这些产业对数据库的要求会比它们更大)写比读更快,所以一个自然的特性就是实时数据分析

 

8. HBase


      HBase配合 ghshephard使用。

  • 所用语言:Java

  • 特点:支持数十亿行X上百万列

  • 使用许可:Apache

  • 协议:HTTP/REST (支持 Thrift,见编注4)

  • 在 BigTable之后建模

  • 采用分布式架构 Map/reduce

  • 对实时查询进行优化

  • 高性能 Thrift网关

  • 通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判

  • 支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP

  • Cascading, hive, and pig source and sink modules

  • 基于 Jruby( JIRB)的shell

  • 对配置改变和较小的升级都会重新回滚

  • 不会出现单点故障

  • 堪比MySQL的随机访问性能


最佳应用场景

   

适用于偏好BigTable,并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。

   

例如:Facebook消息数据库(更多通用的用例即将出现)。


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NoSQL与NewSQL
创建时间:2020-06-17 14:29:11
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