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nosql已經(jīng)過時(shí)了嗎,為什么nosql快

NoSQL在少量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)上,與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比有什么劣勢嗎?

個(gè)人不認(rèn)為nosql在少量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上有啥優(yōu)勢。nosql主要解決的是auto sharding的問題,你不需要sharding,搞啥nosql. 作者:方圓 鏈接:

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NoSQL 數(shù)據(jù)庫:何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL?

NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴(kuò)展性而廣受認(rèn)可,它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序,在本文中,我們通過示例討論 NoSQL、何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

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(fù)載的現(xiàn)代應(yīng)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(shí),任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會(huì)變慢。為了解決這個(gè)問題,我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴(kuò)大”信息系統(tǒng),這非常昂貴。但是,NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)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(guān)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(chǔ)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(chǔ)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(shí),NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”,強(qiáng)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(gè)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(gè)或多個(gè)表的行,因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的,所以這個(gè)功能并不總是可行或相關(guān)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(guān)系數(shù)據(jù)庫,從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴(kuò)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(chǔ)多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。

例如,福布斯在短短幾個(gè)月內(nèi)就構(gòu)建了一個(gè)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(shí)時(shí)存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)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(jìn)行擴(kuò)展,即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器,能夠在無需人工干預(yù)的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺(tái)設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù),IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴(kuò)展性和更靈活的架構(gòu)。

Freshub就是這樣的一項(xiàng)服務(wù),它從 MySQL 切換到 MongoDB,以更好地處理其大型、動(dòng)態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

擁有數(shù)十億智能手機(jī)用戶,可擴(kuò)展性正成為在移動(dòng)設(shè)備上提供服務(wù)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(gè)請求,同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

nosql數(shù)據(jù)庫有哪些???

NoSQL(NoSQL

=

Not

Only

SQL

),意即“不僅僅是SQL”,是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫革命性運(yùn)動(dòng),早期就有人提出,發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),相對于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運(yùn)用,這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展,非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在成了一個(gè)極其熱門的新領(lǐng)域,非關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的發(fā)展非常迅速。現(xiàn)今的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面要有龐大的水平擴(kuò)展性,而NoSQL也正是致力于改變這一現(xiàn)狀。目前Google的

BigTable和Amazon

的Dynamo使用的就是NoSQL型數(shù)據(jù)庫,本文介紹了10種出色的NoSQL數(shù)據(jù)庫。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時(shí)間,但是不可否認(rèn),現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn),然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí):技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫,也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的NoSQL工具,可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)庫。

給一個(gè)地址吧

為什么海量數(shù)據(jù)場景中NoSQL越來越重要

本質(zhì)是因?yàn)椋弘S著互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展與各行業(yè)信息化建設(shè)進(jìn)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(shí)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(dá)到相應(yīng)的需求。而目前的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在某些方面有一些缺點(diǎn),導(dǎo)致不能滿足需要。

具體則需要對比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與Nosql之間的區(qū)別可以得出

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

關(guān)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(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢:

1.?保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性(事務(wù)處理)

2.由于以標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行Join等復(fù)雜查詢

其中能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢。

關(guān)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(diǎn)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(shí)應(yīng)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(gè)數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負(fù),大部分網(wǎng)站已使用主從復(fù)制技術(shù)實(shí)現(xiàn)讀寫分離,以提高讀寫性能和讀庫的可擴(kuò)展性。

所以在進(jìn)行大量數(shù)據(jù)操作時(shí),會(huì)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(fù)責(zé),數(shù)據(jù)的讀入由從數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé),可以比較簡單地通過增加從數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)規(guī)?;菙?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(tái)增加到兩臺(tái),作為互相關(guān)聯(lián)復(fù)制的二元主數(shù)據(jù)庫使用,確實(shí)這樣可以把每臺(tái)主數(shù)據(jù)庫的負(fù)荷減少一半,但是更新處理會(huì)發(fā)生沖突,可能會(huì)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(gè)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(wù)器上,比如將不同的表放在不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上,數(shù)據(jù)庫分割可以減少每臺(tái)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量,以便減少硬盤IO的輸入、輸出處理,實(shí)現(xiàn)內(nèi)存上的高速處理。但是由于分別存儲(chǔ)字不同服務(wù)器上的表之間無法進(jìn)行Join處理,數(shù)據(jù)庫分割的時(shí)候就需要預(yù)先考慮這些問題,數(shù)據(jù)庫分割之后,如果一定要進(jìn)行Join處理,就必須要在程序中進(jìn)行關(guān)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(guān)系型數(shù)據(jù)庫時(shí),為了加快查詢速度需要?jiǎng)?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(jìn)行這些處理,需要對表進(jìn)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(jìn)行的。如果需要進(jìn)行一些耗時(shí)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(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)可能無法進(jìn)行更新。

--字段不固定時(shí)的應(yīng)用

如果字段不固定,利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也是比較困難的,有人會(huì)說,需要的時(shí)候加個(gè)字段就可以了,這樣的方法也不是不可以,但在實(shí)際運(yùn)用中每次都進(jìn)行反復(fù)的表結(jié)構(gòu)變更是非常痛苦的。你也可以預(yù)先設(shè)定大量的預(yù)備字段,但這樣的話,時(shí)間一長很容易弄不清除字段和數(shù)據(jù)的對應(yīng)狀態(tài),即哪個(gè)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(fù)雜的查詢條件)

這一點(diǎn)稱不上是缺點(diǎn),但不管怎樣,關(guān)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?yàn)殛P(guān)系型數(shù)據(jù)庫是使用專門的sql語言進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取的,它需要對sql與越南進(jìn)行解析,同時(shí)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(guān)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(jìn)行高速處理,則沒有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可。

NoSQL數(shù)據(jù)庫

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛,能進(jìn)行事務(wù)處理和表連接等復(fù)雜查詢。相對地,NoSQL數(shù)據(jù)庫只應(yīng)用在特定領(lǐng)域,基本上不進(jìn)行復(fù)雜的處理,但它恰恰彌補(bǔ)了之前所列舉的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足之處。

優(yōu)點(diǎn):

易于數(shù)據(jù)的分散

各個(gè)數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得名的主要原因,為了進(jìn)行join處理,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不得不把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一個(gè)服務(wù)器內(nèi),這不利于數(shù)據(jù)的分散,這也是關(guān)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(gè)數(shù)據(jù)都是獨(dú)立設(shè)計(jì)的,很容易把數(shù)據(jù)分散在多個(gè)服務(wù)器上,故減少了每個(gè)服務(wù)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(dāng)然也同樣容易。

典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫

臨時(shí)性鍵值存儲(chǔ)(memcached、Redis)、永久性鍵值存儲(chǔ)(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(chǔ)

它的數(shù)據(jù)是以鍵值的形式存儲(chǔ)的,雖然它的速度非??欤旧现荒芡ㄟ^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(shí)性、永久性和兩者兼具 三種。

(1)臨時(shí)性

所謂臨時(shí)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(dāng)memcached停止時(shí),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(huì)丟失??偨Y(jié)來說:

。在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)

。可以進(jìn)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(huì)丟失,這里的鍵值存儲(chǔ)是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上,與臨時(shí)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(huì)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)

??梢赃M(jìn)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(huì)丟失

(3) 兩者兼?zhèn)?/p>

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊,臨時(shí)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(rèn)是?15分鐘一次以上,5分鐘內(nèi)10個(gè)以上,1分鐘內(nèi)10000個(gè)以上的鍵發(fā)生變更)的時(shí)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(shí)在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)

。可以進(jìn)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(huì)消失(可以恢復(fù))

。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(chǔ)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(fù)雜的查詢條件

跟鍵值存儲(chǔ)不同的是,面向文檔的數(shù)據(jù)庫可以通過復(fù)雜的查詢條件來獲取數(shù)據(jù),雖然不具備事務(wù)處理和Join這些關(guān)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(shí)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(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是以行為單位來存儲(chǔ)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(guān)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(chǔ)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(kuò)展性,即使數(shù)據(jù)增加也不會(huì)降低相應(yīng)的處理速度(特別是寫入速度),所以它主要應(yīng)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(chǔ)器來對大量數(shù)據(jù)進(jìn)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(chǔ)的思維方式有很大不同,故應(yīng)用起來十分困難。

總結(jié):關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫并非對立而是互補(bǔ)的關(guān)系,即通常情況下使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,在適合使用NoSQL的時(shí)候使用NoSQL數(shù)據(jù)庫,讓NoSQL數(shù)據(jù)庫對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足進(jìn)行彌補(bǔ)。

NewSQL為何使傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫黯然失色?

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫仍舊會(huì)有一席之地,至于NewSQL的優(yōu)勢又是什么,簡單和大家說說:

首先關(guān)于“中間件+關(guān)系數(shù)據(jù)庫分庫分表”算不算NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫問題,國外有篇論文pavlo-newsql-sigmodrec,如果根據(jù)該文中的分類,Spanner、TiDB、OB算是第一種新架構(gòu)型,Sharding-Sphere、Mycat、DRDS等中間件方案算是第二種(文中還有第三種云數(shù)據(jù)庫,本文暫不詳細(xì)介紹)。

基于中間件(包括SDK和Proxy兩種形式)+傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(分庫分表)模式是不是分布式架構(gòu)?我覺得是的,因?yàn)榇鎯?chǔ)確實(shí)也分布式了,也能實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展。但是不是“偽”分布式數(shù)據(jù)庫?從架構(gòu)先進(jìn)性來看,這么說也有一定道理。

“偽”主要體現(xiàn)在中間件層與底層DB重復(fù)的SQL解析與執(zhí)行計(jì)劃生成、存儲(chǔ)引擎基于B+Tree等,這在分布式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)中實(shí)際上冗余低效的。為了避免引起真?zhèn)畏植际綌?shù)據(jù)庫的口水戰(zhàn),本文中NewSQL數(shù)據(jù)庫特指這種新架構(gòu)NewSQL數(shù)據(jù)庫。

NewSQL數(shù)據(jù)庫相比中間件+分庫分表的先進(jìn)在哪兒?畫一個(gè)簡單的架構(gòu)對比圖:

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫面向磁盤設(shè)計(jì),基于內(nèi)存的存儲(chǔ)管理及并發(fā)控制,不如NewSQL數(shù)據(jù)庫那般高效利用;

中間件模式SQL解析、執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化等在中間件與數(shù)據(jù)庫中重復(fù)工作,效率相比較低;

NewSQL數(shù)據(jù)庫的分布式事務(wù)相比于XA進(jìn)行了優(yōu)化,性能更高;

新架構(gòu)NewSQL數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)設(shè)計(jì)即為基于paxos(或Raft)協(xié)議的多副本,相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主從模式(半同步轉(zhuǎn)異步后也存在丟數(shù)問題),在實(shí)現(xiàn)了真正的高可用、高可靠(RTO30s,RPO=0);

NewSQL數(shù)據(jù)庫天生支持?jǐn)?shù)據(jù)分片,數(shù)據(jù)的遷移、擴(kuò)容都是自動(dòng)化的,大大減輕了DBA的工作,同時(shí)對應(yīng)用透明,無需在SQL指定分庫分表鍵。

NoSQL會(huì)取代完全取代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫嗎?

對此,前Google工程師,Milo(本地商店搜索引擎)創(chuàng)始人Ted Dziuba最近發(fā)表標(biāo)題驚人的博客“I Can't Wait for NoSQL to Die”,對NoSQL的適用范圍進(jìn)行了分析。他認(rèn)為, NoSQL也會(huì)帶來一連串的新問題,并不會(huì)成為主流,無法取代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。 他的理由是:Cassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫在使用上并不方便,比如,修改column family定義時(shí)就需要重啟。而且NoSQL更適合Google那樣的規(guī)模,而一般的互聯(lián)網(wǎng)公司都不是Google,早早地去考慮Google那樣的規(guī)模的可擴(kuò)展性,純粹是浪費(fèi)時(shí)間,存在巨大的商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。 他還透露,即使在Google,AdWords這樣的關(guān)鍵產(chǎn)品也是基于MySQL實(shí)現(xiàn)的。 他在文中最后表示,NoSQL當(dāng)然死不了,但是 它最終會(huì)被邊緣化,就像Rails被NoSQL邊緣化一樣 Dziuba的文章因?yàn)檠赞o激烈,在社區(qū)里引起了強(qiáng)烈反應(yīng)。 SQL數(shù)據(jù)庫陣營贊同者大有人在。craigslist工程師、著名的MySQL專家Jeremy Zawodny表示,在讀此文的時(shí)候,不時(shí)會(huì)心一笑。他說, NoSQL運(yùn)動(dòng)只是軟件不斷進(jìn)化進(jìn)程中的正常現(xiàn)象 。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也會(huì)繼續(xù)發(fā)展,MySQL社區(qū)不斷推出的XtraDB或InnoDB插件, PBXT, Drizzle都是證據(jù)。各種技術(shù)競爭的結(jié)果是,我們獲得了更多解決問題的選擇。 drizzle項(xiàng)目開發(fā)者Eric Day也表示,NoSQL有很多值得學(xué)習(xí)的,但是目前大部分實(shí)際項(xiàng)目的最佳選擇還是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。 NoSQL陣營當(dāng)然不會(huì)坐視不理,Cassandra項(xiàng)目組的Eric Evans表示,Dziuba提到Cassandra修改column family定義的問題其實(shí)很容易解決。而且,NoSQL并不是要取代MySQL,事實(shí)上Twitter仍然在用MySQL。如果關(guān)系型數(shù)據(jù)庫能夠承擔(dān)負(fù)荷,那就用好了;如果不行,請考慮NoSQL。 而德國知名博客Code Monkeyism則嘲笑Dziuba看起來并沒有用MySQL做過真實(shí)項(xiàng)目,因?yàn)镸ySQL如果沒有memcache,基本上無法應(yīng)付網(wǎng)站項(xiàng)目。他認(rèn)為,NoSQL將使SQL數(shù)據(jù)庫邊緣化,而且一個(gè)重要理由恰恰是可以節(jié)省DBA的開銷。 digg的前任首席架構(gòu)師現(xiàn)在也在創(chuàng)業(yè)的Joe Stump說,自己現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目就是用NoSQL,而且列舉了一系列問題挑戰(zhàn)SQL陣營。


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