日志字段變化大,還是使用nosql更合適,如果量不是特別特別大,可以用mongodb的
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如果特別大的話,hbase存儲(chǔ) + elasticsearch搜索,會(huì)比較好一些
NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)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?cè)絹碓蕉嗟赜糜诖髷?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(kù)管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)。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(kù)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(jí)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(duì)于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對(duì)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(kù)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(duì)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(kù)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(kù)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(kù)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(kù)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(kù)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(kù),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(kù)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(kù)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(kù)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(kù)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(kù)每分鐘處理數(shù)百萬個(gè)請(qǐng)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(kù)的四種類型如下:
1.key-value鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù):
相關(guān)產(chǎn)品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.
主要應(yīng)用: 內(nèi)容緩存,處理大量數(shù)據(jù)的高負(fù)載訪問,也用于系統(tǒng)日志。
優(yōu)點(diǎn):查找速度快,大量操作時(shí)性能高。
2.列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù):
相關(guān)產(chǎn)品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.
主要應(yīng)用: 分布式數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存與管理。
優(yōu)點(diǎn):查找速度快,可擴(kuò)展性強(qiáng),容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展。
缺點(diǎn):功能相對(duì)局限。
3.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)
相關(guān)產(chǎn)品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.
主要應(yīng)用: web應(yīng)用,管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
優(yōu)點(diǎn):數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活,表結(jié)構(gòu)可變,復(fù)雜性低。
缺點(diǎn):查詢效率低,且缺乏統(tǒng)一的查詢語言。
4.Graph圖形數(shù)據(jù)庫(kù)
相關(guān)產(chǎn)品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.
主要應(yīng)用: 復(fù)雜,互連接,低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場(chǎng)合, 專注構(gòu)建關(guān)系圖譜。
優(yōu)點(diǎn): 利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法, 可用于構(gòu)建復(fù)雜的關(guān)系圖譜。
缺點(diǎn): 復(fù)雜度高。
NoSQL,泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起,傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站,特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心,暴露了很多難以克服的問題,而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。
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工具,可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)庫(kù)。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng),早期就有人提出,發(fā)展至2009年趨勢(shì)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(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用,這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
對(duì)于NoSQL并沒有一個(gè)明確的范圍和定義,但是他們都普遍存在下面一些共同特征:
不需要預(yù)定義模式:不需要事先定義數(shù)據(jù)模式,預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當(dāng)插入數(shù)據(jù)時(shí),并不需要預(yù)先定義它們的模式。
無共享架構(gòu):相對(duì)于將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲(chǔ)在各個(gè)本地服務(wù)器上。因?yàn)閺谋镜卮疟P讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能,從而提高了系統(tǒng)的性能。
彈性可擴(kuò)展:可以在系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)候,動(dòng)態(tài)增加或者刪除結(jié)點(diǎn)。不需要停機(jī)維護(hù),數(shù)據(jù)可以自動(dòng)遷移。
分區(qū):相對(duì)于將數(shù)據(jù)存放于同一個(gè)節(jié)點(diǎn),NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū),將記錄分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上面。并且通常分區(qū)的同時(shí)還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能,又能保證沒有單點(diǎn)失效的問題。
異步復(fù)制:和RAID存儲(chǔ)系統(tǒng)不同的是,NoSQL中的復(fù)制,往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣,數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個(gè)節(jié)點(diǎn),而不會(huì)被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點(diǎn)是并不總是能保證一致性,這樣的方式在出現(xiàn)故障的時(shí)候,可能會(huì)丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE:相對(duì)于事務(wù)嚴(yán)格的ACID特性,NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)并沒有一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu),兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)之間的不同,甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不同??梢哉f,NoSQL各有所長(zhǎng),成功的NoSQL必然特別適用于某些場(chǎng)合或者某些應(yīng)用,在這些場(chǎng)合中會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和其他的NoSQL。
數(shù)據(jù)庫(kù)日志記錄是高可用的數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案設(shè)計(jì)的重要部分,它可以從故障中恢復(fù)過來,同步主數(shù)據(jù)庫(kù)和輔助數(shù)據(jù)庫(kù)都需要用到數(shù)據(jù)庫(kù)日志。
所有數(shù)據(jù)庫(kù)都有相關(guān)的日志,這些日志保存了有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)更改的記錄。
如果需要將數(shù)據(jù)庫(kù)復(fù)原到上一完整、脫機(jī)備份之前的一個(gè)點(diǎn),那么需要日志才能將數(shù)據(jù)前滾至故障點(diǎn)。
先存在nosql 中,然后存在數(shù)據(jù)庫(kù)中,
然后過一段時(shí)間 (驗(yàn)證網(wǎng)站無異常),清理掉訪問日志。
但是這些規(guī)則指定好之后,不要外傳,屬于公司內(nèi)部機(jī)密。
請(qǐng)采納!