NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可,它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實時 Web 應用程序,在本文中,我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。
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NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式,可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負載的現(xiàn)代應用程序。
“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的,盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫。然而,NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初,并且發(fā)展迅速。
在處理大量數(shù)據(jù)時,任何關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題,我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴大”信息系統(tǒng),這非常昂貴。但是,NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。
NoSQL 對于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對象(例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像)非常有用,這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。
一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫包括:
隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對象來更好地捕獲這些信息。
傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL(結(jié)構(gòu)化查詢語言)語法來存儲和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),相反,NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能,可以存儲和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。
有時,NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”,強調(diào)它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行,因為 NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的,所以這個功能并不總是可行或相關的。
但是,一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS,相反,NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。
一般來說,在以下情況下,NoSQL 比 SQL 更可?。?/p>
許多行業(yè)都在采用 NoSQL,取代關系數(shù)據(jù)庫,從而為某些業(yè)務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性,下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的一些企業(yè)用例。
內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程,包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。
例如,福布斯在短短幾個月內(nèi)就構(gòu)建了一個基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng),以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。
大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集,實時存儲和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時使用流處理來攝取新數(shù)據(jù),這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。
Zoom使用 DynamoDB(按需模式)使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展,即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物聯(lián)網(wǎng)設備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡的嵌入式軟件和傳感器,能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù),IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構(gòu)。
Freshub就是這樣的一項服務,它從 MySQL 切換到 MongoDB,以更好地處理其大型、動態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。
擁有數(shù)十億智能手機用戶,可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。
例如,The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫每分鐘處理數(shù)百萬個請求,同時還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。
NoSQL,指的是非關系型的數(shù)據(jù)庫。NoSQL有時也稱作Not Only SQL的縮寫,是對不同于傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的統(tǒng)稱。
NoSQL用于超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。(例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù))。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式,無需多余操作就可以橫向擴展。
NoSQL的優(yōu)點/缺點
優(yōu)點:
- 高可擴展性
- 分布式計算
- 低成本
- 架構(gòu)的靈活性,半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
- 沒有復雜的關系
缺點:
- 沒有標準化
- 有限的查詢功能(到目前為止)
- 最終一致是不直觀的程序 (BY三人行慕課)
基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動,早期就有人提出,發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)據(jù)存儲,相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用,這一概念無疑是一種全新的思維的注入。NoSQLNoSQL數(shù)據(jù)庫的四大分類鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫這一類數(shù)據(jù)庫主要會使用到一個哈希表,這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對于IT系統(tǒng)來說的優(yōu)勢在于簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候,Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲數(shù)據(jù)庫。這部分數(shù)據(jù)庫通常是用來應對分布式存儲的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在,但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.文檔型數(shù)據(jù)庫文檔型數(shù)據(jù)庫的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的,而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數(shù)據(jù)模型是版本化的文檔,半結(jié)構(gòu)化的文檔以特定的格式存儲,比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫可 以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫的升級版,允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫比鍵值數(shù)據(jù)庫的查詢效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 國內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫SequoiaDB,已經(jīng)開源。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫同其他行列以及剛性結(jié)構(gòu)的SQL數(shù)據(jù)庫不同,它是使用靈活的圖形模型,并且能夠擴展到多個服務器上。NoSQL數(shù)據(jù)庫沒有標準的查詢語言(SQL),因此進行數(shù)據(jù)庫查詢需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢API。[2] 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此,我們總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫在以下的這幾種情況下比較適用:1、數(shù)據(jù)模型比較簡單;2、需要靈活性更強的IT系統(tǒng);3、對數(shù)據(jù)庫性能要求較高;4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性;5、對于給定key,比較容易映射復雜值的環(huán)境。
本質(zhì)是因為:隨著互聯(lián)網(wǎng)的進一步發(fā)展與各行業(yè)信息化建設進程加快、參與者的增多,人們對軟件有了更多更新的要求,需要軟件不僅能實現(xiàn)功能,而且要求保證許多人可以共同參與使用,因而軟件所需承載的數(shù)據(jù)量和吞吐量必須達到相應的需求。而目前的關系型數(shù)據(jù)庫在某些方面有一些缺點,導致不能滿足需要。
具體則需要對比關系型數(shù)據(jù)庫與Nosql之間的區(qū)別可以得出
關系型數(shù)據(jù)庫
關系型數(shù)據(jù)庫把所有的數(shù)據(jù)都通過行和列的二元表現(xiàn)形式表示出來。
關系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢:
1.?保持數(shù)據(jù)的一致性(事務處理)
2.由于以標準化為前提,數(shù)據(jù)更新的開銷很小(相同的字段基本上都只有一處)
3.?可以進行Join等復雜查詢
其中能夠保持數(shù)據(jù)的一致性是關系型數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢。
關系型數(shù)據(jù)庫的不足:
不擅長的處理
1.?大量數(shù)據(jù)的寫入處理(這點尤為重要)
2.?為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)(schema)變更
3.?字段不固定時應用
4.?對簡單查詢需要快速返回結(jié)果的處理
--大量數(shù)據(jù)的寫入處理
讀寫集中在一個數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負,大部分網(wǎng)站已使用主從復制技術實現(xiàn)讀寫分離,以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。
所以在進行大量數(shù)據(jù)操作時,會使用數(shù)據(jù)庫主從模式。數(shù)據(jù)的寫入由主數(shù)據(jù)庫負責,數(shù)據(jù)的讀入由從數(shù)據(jù)庫負責,可以比較簡單地通過增加從數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)規(guī)?;?,但是數(shù)據(jù)的寫入?yún)s完全沒有簡單的方法來解決規(guī)?;瘑栴}。
第一,要想將數(shù)據(jù)的寫入規(guī)模化,可以考慮把主數(shù)據(jù)庫從一臺增加到兩臺,作為互相關聯(lián)復制的二元主數(shù)據(jù)庫使用,確實這樣可以把每臺主數(shù)據(jù)庫的負荷減少一半,但是更新處理會發(fā)生沖突,可能會造成數(shù)據(jù)的不一致,為了避免這樣的問題,需要把對每個表的請求分別分配給合適的主數(shù)據(jù)庫來處理。
第二,可以考慮把數(shù)據(jù)庫分割開來,分別放在不同的數(shù)據(jù)庫服務器上,比如將不同的表放在不同的數(shù)據(jù)庫服務器上,數(shù)據(jù)庫分割可以減少每臺數(shù)據(jù)庫服務器上的數(shù)據(jù)量,以便減少硬盤IO的輸入、輸出處理,實現(xiàn)內(nèi)存上的高速處理。但是由于分別存儲字不同服務器上的表之間無法進行Join處理,數(shù)據(jù)庫分割的時候就需要預先考慮這些問題,數(shù)據(jù)庫分割之后,如果一定要進行Join處理,就必須要在程序中進行關聯(lián),這是非常困難的。
--為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)變更
在使用關系型數(shù)據(jù)庫時,為了加快查詢速度需要創(chuàng)建索引,為了增加必要的字段就一定要改變表結(jié)構(gòu),為了進行這些處理,需要對表進行共享鎖定,這期間數(shù)據(jù)變更、更新、插入、刪除等都是無法進行的。如果需要進行一些耗時操作,例如為數(shù)據(jù)量比較大的表創(chuàng)建索引或是變更其表結(jié)構(gòu),就需要特別注意,長時間內(nèi)數(shù)據(jù)可能無法進行更新。
--字段不固定時的應用
如果字段不固定,利用關系型數(shù)據(jù)庫也是比較困難的,有人會說,需要的時候加個字段就可以了,這樣的方法也不是不可以,但在實際運用中每次都進行反復的表結(jié)構(gòu)變更是非常痛苦的。你也可以預先設定大量的預備字段,但這樣的話,時間一長很容易弄不清除字段和數(shù)據(jù)的對應狀態(tài),即哪個字段保存有哪些數(shù)據(jù)。
--對簡單查詢需要快速返回結(jié)果的處理? (這里的“簡單”指的是沒有復雜的查詢條件)
這一點稱不上是缺點,但不管怎樣,關系型數(shù)據(jù)庫并不擅長對簡單的查詢快速返回結(jié)果,因為關系型數(shù)據(jù)庫是使用專門的sql語言進行數(shù)據(jù)讀取的,它需要對sql與越南進行解析,同時還有對表的鎖定和解鎖等這樣的額外開銷,這里并不是說關系型數(shù)據(jù)庫的速度太慢,而只是想告訴大家若希望對簡單查詢進行高速處理,則沒有必要非使用關系型數(shù)據(jù)庫不可。
NoSQL數(shù)據(jù)庫
關系型數(shù)據(jù)庫應用廣泛,能進行事務處理和表連接等復雜查詢。相對地,NoSQL數(shù)據(jù)庫只應用在特定領域,基本上不進行復雜的處理,但它恰恰彌補了之前所列舉的關系型數(shù)據(jù)庫的不足之處。
優(yōu)點:
易于數(shù)據(jù)的分散
各個數(shù)據(jù)之間存在關聯(lián)是關系型數(shù)據(jù)庫得名的主要原因,為了進行join處理,關系型數(shù)據(jù)庫不得不把數(shù)據(jù)存儲在同一個服務器內(nèi),這不利于數(shù)據(jù)的分散,這也是關系型數(shù)據(jù)庫并不擅長大數(shù)據(jù)量的寫入處理的原因。相反NoSQL數(shù)據(jù)庫原本就不支持Join處理,各個數(shù)據(jù)都是獨立設計的,很容易把數(shù)據(jù)分散在多個服務器上,故減少了每個服務器上的數(shù)據(jù)量,即使要處理大量數(shù)據(jù)的寫入,也變得更加容易,數(shù)據(jù)的讀入操作當然也同樣容易。
典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫
臨時性鍵值存儲(memcached、Redis)、永久性鍵值存儲(ROMA、Redis)、面向文檔的數(shù)據(jù)庫(MongoDB、CouchDB)、面向列的數(shù)據(jù)庫(Cassandra、HBase)
一、 鍵值存儲
它的數(shù)據(jù)是以鍵值的形式存儲的,雖然它的速度非???,但基本上只能通過鍵的完全一致查詢獲取數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具 三種。
(1)臨時性
所謂臨時性就是數(shù)據(jù)有可能丟失,memcached把所有數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中,這樣保存和讀取的速度非???,但是當memcached停止時,數(shù)據(jù)就不存在了。由于數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中,所以無法操作超出內(nèi)存容量的數(shù)據(jù),舊數(shù)據(jù)會丟失??偨Y(jié)來說:
。在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)
。可以進行非??焖俚谋4婧妥x取處理
。數(shù)據(jù)有可能丟失
(2)永久性
所謂永久性就是數(shù)據(jù)不會丟失,這里的鍵值存儲是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上,與臨時性比起來,由于必然要發(fā)生對硬盤的IO操作,所以性能上還是有差距的,但數(shù)據(jù)不會丟失是它最大的優(yōu)勢??偨Y(jié)來說:
。在硬盤上保存數(shù)據(jù)
。可以進行非??焖俚谋4婧妥x取處理(但無法與memcached相比)
。數(shù)據(jù)不會丟失
(3) 兩者兼?zhèn)?/p>
Redis屬于這種類型。Redis有些特殊,臨時性和永久性兼具。Redis首先把數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中,在滿足特定條件(默認是?15分鐘一次以上,5分鐘內(nèi)10個以上,1分鐘內(nèi)10000個以上的鍵發(fā)生變更)的時候?qū)?shù)據(jù)寫入到硬盤中,這樣既確保了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的處理速度,又可以通過寫入硬盤來保證數(shù)據(jù)的永久性,這種類型的數(shù)據(jù)庫特別適合處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)??偨Y(jié)來說:
。同時在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)
??梢赃M行非??焖俚谋4婧妥x取處理
。保存在硬盤上的數(shù)據(jù)不會消失(可以恢復)
。適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)
二、面向文檔的數(shù)據(jù)庫
MongoDB、CouchDB屬于這種類型,它們屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫,但與鍵值存儲相異。
(1)不定義表結(jié)構(gòu)
即使不定義表結(jié)構(gòu),也可以像定義了表結(jié)構(gòu)一樣使用,還省去了變更表結(jié)構(gòu)的麻煩。
(2)可以使用復雜的查詢條件
跟鍵值存儲不同的是,面向文檔的數(shù)據(jù)庫可以通過復雜的查詢條件來獲取數(shù)據(jù),雖然不具備事務處理和Join這些關系型數(shù)據(jù)庫所具有的處理能力,但初次以外的其他處理基本上都能實現(xiàn)。
三、?面向列的數(shù)據(jù)庫
Cassandra、HBae、HyperTable屬于這種類型,由于近年來數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆發(fā)性增長,這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫尤其引入注目。
普通的關系型數(shù)據(jù)庫都是以行為單位來存儲數(shù)據(jù)的,擅長以行為單位的讀入處理,比如特定條件數(shù)據(jù)的獲取。因此,關系型數(shù)據(jù)庫也被成為面向行的數(shù)據(jù)庫。相反,面向列的數(shù)據(jù)庫是以列為單位來存儲數(shù)據(jù)的,擅長以列為單位讀入數(shù)據(jù)。
面向列的數(shù)據(jù)庫具有搞擴展性,即使數(shù)據(jù)增加也不會降低相應的處理速度(特別是寫入速度),所以它主要應用于需要處理大量數(shù)據(jù)的情況。另外,把它作為批處理程序的存儲器來對大量數(shù)據(jù)進行更新也是非常有用的。但由于面向列的數(shù)據(jù)庫跟現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫存儲的思維方式有很大不同,故應用起來十分困難。
總結(jié):關系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫并非對立而是互補的關系,即通常情況下使用關系型數(shù)據(jù)庫,在適合使用NoSQL的時候使用NoSQL數(shù)據(jù)庫,讓NoSQL數(shù)據(jù)庫對關系型數(shù)據(jù)庫的不足進行彌補。
這次的NoSQL專欄系列將先整體介紹NoSQL,然后介紹如何把NoSQL運用到自己的項目中合適的場景中,還會適當?shù)胤治鲆恍┏晒Π咐?,希望有成功使用NoSQL經(jīng)驗的朋友給我提供一些線索和信息。
NoSQL概念隨著web2.0的快速發(fā)展,非關系型、分布式數(shù)據(jù)存儲得到了快速的發(fā)展,它們不保證關系數(shù)據(jù)的ACID特性。NoSQL概念在2009年被提了出來。NoSQL最常見的解釋是“non-relational”,“Not Only SQL”也被很多人接受。(“NoSQL”一詞最早于1998年被用于一個輕量級的關系數(shù)據(jù)庫的名字。)
NoSQL被我們用得最多的當數(shù)key-value存儲,當然還有其他的文檔型的、列存儲、圖型數(shù)據(jù)庫、xml數(shù)據(jù)庫等。在NoSQL概念提出之前,這些數(shù)據(jù)庫就被用于各種系統(tǒng)當中,但是卻很少用于web互聯(lián)網(wǎng)應用。比如cdb、qdbm、bdb數(shù)據(jù)庫。
傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫的瓶頸
傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫具有不錯的性能,高穩(wěn)定型,久經(jīng)歷史考驗,而且使用簡單,功能強大,同時也積累了大量的成功案例。在互聯(lián)網(wǎng)領域,MySQL成為了絕對靠前的王者,毫不夸張的說,MySQL為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展做出了卓越的貢獻。
在90年代,一個網(wǎng)站的訪問量一般都不大,用單個數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應付。在那個時候,更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁,動態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多。
到了最近10年,網(wǎng)站開始快速發(fā)展?;鸨恼搲⒉┛?、sns、微博逐漸引領web領域的潮流。在初期,論壇的流量其實也不大,如果你接觸網(wǎng)絡比較早,你可能還記得那個時候還有文本型存儲的論壇程序,可以想象一般的論壇的流量有多大。
Memcached+MySQL
后來,隨著訪問量的上升,幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫上都開始出現(xiàn)了性能問題,web程序不再僅僅專注在功能上,同時也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力,優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫壓力,但是當訪問量繼續(xù)增大的時候,多臺web機器通過文件緩存不能共享,大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個時候,Memcached就自然的成為一個非常時尚的技術產(chǎn)品。
Memcached作為一個獨立的分布式的緩存服務器,為多個web服務器提供了一個共享的高性能緩存服務,在Memcached服務器上,又發(fā)展了根據(jù)hash算法來進行多臺Memcached緩存服務的擴展,然后又出現(xiàn)了一致性hash來解決增加或減少緩存服務器導致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端。當時,如果你去面試,你說你有Memcached經(jīng)驗,肯定會加分的。
Mysql主從讀寫分離
由于數(shù)據(jù)庫的寫入壓力增加,Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫的讀取壓力。讀寫集中在一個數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負,大部分網(wǎng)站開始使用主從復制技術來達到讀寫分離,以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。Mysql的master-slave模式成為這個時候的網(wǎng)站標配了。
分表分庫隨著web2.0的繼續(xù)高速發(fā)展,在Memcached的高速緩存,MySQL的主從復制,讀寫分離的基礎之上,這時MySQL主庫的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸,而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增,由于MyISAM使用表鎖,在高并發(fā)下會出現(xiàn)嚴重的鎖問題,大量的高并發(fā)MySQL應用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同時,開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長的擴展問題。這個時候,分表分庫成了一個熱門技術,是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術問題。也就在這個時候,MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū),這也給技術實力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群,但是由于在互聯(lián)網(wǎng)幾乎沒有成功案例,性能也不能滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求,只是在高可靠性上提供了非常大的保證。
MySQL的擴展性瓶頸
在互聯(lián)網(wǎng),大部分的MySQL都應該是IO密集型的,事實上,如果你的MySQL是個CPU密集型的話,那么很可能你的MySQL設計得有性能問題,需要優(yōu)化了。大數(shù)據(jù)量高并發(fā)環(huán)境下的MySQL應用開發(fā)越來越復雜,也越來越具有技術挑戰(zhàn)性。分表分庫的規(guī)則把握都是需要經(jīng)驗的。雖然有像淘寶這樣技術實力強大的公司開發(fā)了透明的中間件層來屏蔽開發(fā)者的復雜性,但是避免不了整個架構(gòu)的復雜性。分庫分表的子庫到一定階段又面臨擴展問題。還有就是需求的變更,可能又需要一種新的分庫方式。
MySQL數(shù)據(jù)庫也經(jīng)常存儲一些大文本字段,導致數(shù)據(jù)庫表非常的大,在做數(shù)據(jù)庫恢復的時候就導致非常的慢,不容易快速恢復數(shù)據(jù)庫。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小,如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去,MySQL將變得非常的小。
關系數(shù)據(jù)庫很強大,但是它并不能很好的應付所有的應用場景。MySQL的擴展性差(需要復雜的技術來實現(xiàn)),大數(shù)據(jù)下IO壓力大,表結(jié)構(gòu)更改困難,正是當前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。
NOSQL的優(yōu)勢易擴展NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多,但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。數(shù)據(jù)之間無關系,這樣就非常容易擴展。也無形之間,在架構(gòu)的層面上帶來了可擴展的能力。
大數(shù)據(jù)量,高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能,尤其在大數(shù)據(jù)量下,同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關系性,數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用Query Cache,每次表的更新Cache就失效,是一種大粒度的Cache,在針對web2.0的交互頻繁的應用,Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級的,是一種細粒度的Cache,所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。
靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段,隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關系數(shù)據(jù)庫里,增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表,增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。
高可用NoSQL在不太影響性能的情況,就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra,HBase模型,通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。
總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn),彌補了關系數(shù)據(jù)(比如MySQL)在某些方面的不足,在某些方面能極大的節(jié)省開發(fā)成本和維護成本。
MySQL和NoSQL都有各自的特點和使用的應用場景,兩者的緊密結(jié)合將會給web2.0的數(shù)據(jù)庫發(fā)展帶來新的思路。
當前題目:nosql數(shù)據(jù)庫心得,nosql數(shù)據(jù)庫使用更加方便
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