NoSQL太火,冒出太多產(chǎn)品了,保守估計(jì)也成百上千了。
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互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種,每種只舉一個比較常見或者應(yīng)用比較成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store,同時提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算的能力,成功用法是替代memcached,通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機(jī)恢復(fù),同時支持replication提供讀可擴(kuò)展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單,數(shù)據(jù)量不受限于內(nèi)存大小,數(shù)據(jù)落盤高可靠,Google的幾位大神出品的精品,LSM模型天然寫優(yōu)化,順序?qū)懕P的方式對于新硬件ssd再適合不過了,不足是僅提供了一個庫,需要自己封裝server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql,具備了區(qū)別mysql的最大亮點(diǎn):可擴(kuò)展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是沒有ACID的特性,發(fā)展很快,支持了索引等特性,上手容易,對于數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超內(nèi)存限制的場景來說,還需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
這個富二代似乎不用贅述了,最大的優(yōu)勢是開源,對于普通的scan和基于行的get等基本查詢,性能完全不是問題,只是只提供裸的api,易用性上是短板,可擴(kuò)展性方面是最強(qiáng)的,其次坐上了Hadoop的快車,社區(qū)發(fā)展很快,各種基于其上的開源產(chǎn)品不少,來解決諸如join、聚集運(yùn)算等復(fù)雜查詢。
NoSQL,指的是非關(guān)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(guān)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(kuò)展。
NoSQL的優(yōu)點(diǎn)/缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn):
- 高可擴(kuò)展性
- 分布式計(jì)算
- 低成本
- 架構(gòu)的靈活性,半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
- 沒有復(fù)雜的關(guān)系
缺點(diǎn):
- 沒有標(biāo)準(zhǔn)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)
關(guān)系數(shù)據(jù)庫經(jīng)過幾十年的發(fā)展,已經(jīng)非常成熟,但同時也存在不足:
表結(jié)構(gòu)是強(qiáng)約束的,業(yè)務(wù)變更時擴(kuò)充很麻煩。
如果對大數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算,I/O會很高,因?yàn)榧词怪会槍δ沉羞M(jìn)行運(yùn)算,也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。
全文搜索只能使用 Like 進(jìn)行整表掃描,性能非常低。
針對這些不足,產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案,在某些場景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢,但同時也犧牲了某些特性,所以不能片面的迷信某種方案,應(yīng)將其作為 SQL 的有利補(bǔ)充。
NoSQL != No SQL,而是:
NoSQL = Not Only SQL
典型的 NoSQL 方案分為4類:
Redis 是典型,其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog,常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。
以 list 為例:
LPOP key 是移除并返回隊(duì)列左邊的第一個元素。
如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了,需要操作:
Redis 的缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù),只能保證隔離性和一致性,無法保證原子性和持久性。
最大的特點(diǎn)是 no-schema,無需在使用前定義字段,讀取一個不存在的字段也不會導(dǎo)致語法錯誤。
特點(diǎn):
以電商為例,不同商品的屬性差異很大,如冰箱和電腦,這種差異性在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中會有很大的麻煩,而使用文檔數(shù)據(jù)庫則非常方便。
文檔數(shù)據(jù)庫的主要缺點(diǎn):
關(guān)系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲的,列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲數(shù)據(jù)。
按行存儲的優(yōu)勢:
在某些場景下,這些優(yōu)勢就成為劣勢了,例如,計(jì)算超重人員的數(shù)據(jù),只需要讀取體重這一列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可,但行式存儲會將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中,很浪費(fèi)。
而列式存儲中,只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可,I/O 將大大減少。
除了節(jié)省I/O,列式存儲還有更高的壓縮比,可以節(jié)省存儲空間。普通行式數(shù)據(jù)庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右,列式數(shù)據(jù)庫在 8:1 到 30:1,因?yàn)閱蝹€列的數(shù)據(jù)相似度更高。
列式存儲的隨機(jī)寫效率遠(yuǎn)低于行式存儲,因?yàn)樾惺酱鎯r同一行多個列都存儲在連續(xù)空間中,而列式存儲將不同列存儲在不連續(xù)的空間。
一般將列式存儲應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)場景,因?yàn)檫@時主要針對部分列進(jìn)行操作,而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫通過索引進(jìn)行快速查詢,但在全文搜索的情景下,索引就不夠了,因?yàn)椋?/p>
假設(shè)有一個交友網(wǎng)站,信息表如下:
需要匹配性別、地點(diǎn)、語言列。
需要匹配性別、地點(diǎn)、愛好列。
實(shí)際搜索中,各種排列組合非常多,關(guān)系數(shù)據(jù)庫很難支持。
全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù),建立單詞到文檔的索引,例如上面的表信息建立倒排索引:
所以特別適合根據(jù)關(guān)鍵詞來查詢文檔內(nèi)容。
上面介紹了幾種典型的NoSQL方案,及各自的適用場景和特點(diǎn),您可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇。