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NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)：功能對(duì)比與選擇
隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的普及，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理成為了一個(gè)熱門的話題，人們對(duì)數(shù)據(jù)的處理速度和實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法滿足這種需求，NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)隨之興起。NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)是一種新型數(shù)據(jù)庫(kù)，與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相比，具有更快的響應(yīng)時(shí)間、更好的可擴(kuò)展性和更高的可用性。在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析應(yīng)用場(chǎng)景下，NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)更有優(yōu)勢(shì)。本文將分析NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的功能對(duì)比，并給出一些選擇建議。
1.什么是NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)？
NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)是指不使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，這種數(shù)據(jù)庫(kù)采用其他的數(shù)據(jù)模型，比如文檔、圖形等，它們使用鍵值對(duì)來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而不遵循任何固定的模式。NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)一般使用分布式架構(gòu)，能夠處理大量的數(shù)據(jù)，支持高并發(fā)讀寫操作，是大數(shù)據(jù)背景下的主流數(shù)據(jù)庫(kù)類型之一。
2.NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的功能對(duì)比
NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)有多種類型，包括鍵-值存儲(chǔ)、文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)、圖形數(shù)據(jù)庫(kù)等。這些不同類型的NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)之間，功能和應(yīng)用場(chǎng)景有所不同，以下是其各自的特點(diǎn)：
2.1 鍵-值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)
鍵-值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)是NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)類型之一，它將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，使得數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度非?？?。由于其簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)模型和高效的存儲(chǔ)機(jī)制，鍵-值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)速度非常快。鍵-值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)不支持查詢，無(wú)法按照某一字段的值來(lái)查找數(shù)據(jù)，需要通過(guò)存儲(chǔ)鍵值對(duì)的鍵進(jìn)行查找。
2.2 文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)
文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)是對(duì)鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展，它將鍵值對(duì)存儲(chǔ)在一個(gè)文檔中，每個(gè)文檔可以包含多個(gè)鍵值對(duì)。文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)支持查詢操作，可以根據(jù)字段值進(jìn)行查詢，其存儲(chǔ)格式類似于ON格式，適合存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
2.3 列式數(shù)據(jù)庫(kù)
列式數(shù)據(jù)庫(kù)是一種以列為基本存儲(chǔ)單元的數(shù)據(jù)庫(kù)，和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不同，列式數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)列來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，一個(gè)表可能包含了上百萬(wàn)行數(shù)據(jù)，但是只包含少量的列。這種存儲(chǔ)方式使得列式數(shù)據(jù)庫(kù)在查詢某些特定數(shù)據(jù)的時(shí)候非常高效。列式數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)是可以存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)，對(duì)于一些特定場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)處理速度非?？?。
2.4 圖形數(shù)據(jù)庫(kù)
圖形數(shù)據(jù)庫(kù)是一種專門用于存儲(chǔ)和管理圖形數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，它使用節(jié)點(diǎn)和邊來(lái)表示數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系。圖形數(shù)據(jù)庫(kù)適用于存儲(chǔ)多個(gè)對(duì)象之間的關(guān)系，比如社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶和朋友之間的關(guān)系。
3.NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的選擇建議
在選擇NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，需要根據(jù)應(yīng)用的具體場(chǎng)景、數(shù)據(jù)的類型、數(shù)據(jù)處理的性能要求等多方面考慮。以下是一些選擇建議：
3.1 考慮查詢和索引的支持
在選擇NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，需要考慮其是否支持查詢和索引，不同的NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)這些功能的支持有所不同，建議根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)選擇。如果需要支持復(fù)雜查詢并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以選擇支持查詢和索引的數(shù)據(jù)庫(kù)類型，比如文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)。
3.2 考慮可擴(kuò)展性和高性能
在應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)并發(fā)讀寫時(shí)，需要考慮實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的可擴(kuò)展性和高性能特性。這意味著在擴(kuò)大數(shù)據(jù)規(guī)模時(shí)，系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間和處理能力都能夠得到保證。如果需要高性能和可擴(kuò)展性來(lái)支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，可以選擇鍵-值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)和列式數(shù)據(jù)庫(kù)。
3.3 考慮數(shù)據(jù)一致性和可用性
在數(shù)據(jù)的傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中，需要保證數(shù)據(jù)一致性和可用性，避免數(shù)據(jù)出現(xiàn)丟失或者不一致的情況。如果需要高數(shù)據(jù)可用性，可以選擇分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，并考慮如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)備份和容錯(cuò)機(jī)制，比如Cassandra和HBase等。
4. 結(jié)論
NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的主流數(shù)據(jù)庫(kù)類型之一，它具有高可擴(kuò)展性，能夠支持高并發(fā)讀寫操作，處理海量數(shù)據(jù)時(shí)有優(yōu)勢(shì)。在選擇數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，需要考慮應(yīng)用的場(chǎng)景和數(shù)據(jù)類型，為了實(shí)現(xiàn)高性能、高可用性和數(shù)據(jù)一致性，選擇合適的NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)非常重要。筆者建議可以采用定制化解決方案，在不同的場(chǎng)景下使用不同類型的NoSQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，以達(dá)到更優(yōu)的性能和效率。
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如何實(shí)現(xiàn)NewSQL,NoSQL與OldSQL的混合部署
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，“多種架構(gòu)支持多類應(yīng)用”成為數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)出現(xiàn)互為補(bǔ)充的三大陣營(yíng)，適用于事務(wù)處理應(yīng)用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的NoSQL。但在一些復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景中，單一數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)都不能完全滿足應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理、復(fù)雜分析、關(guān)聯(lián)查詢、實(shí)時(shí)性處理和控制建設(shè)成本等多方面的需要，因此不同架喊塌悶構(gòu)數(shù)衫早據(jù)庫(kù)混合部署應(yīng)用成為滿足復(fù)雜應(yīng)用的必然選擇。不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)混合使用的模式可以概括為：OldSQLNewSQL、OldSQLNoSQL、NewSQLNoSQL三種主要模式。下面通過(guò)三個(gè)案例對(duì)不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的混合應(yīng)用部署進(jìn)行介紹。
OldSQLNewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中混合部署
采用OldSQLNewSQL模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)處理能力的同時(shí)，借助NewSQL在實(shí)時(shí)性、復(fù)雜分析、即席查詢等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，以及面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)較強(qiáng)的擴(kuò)展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對(duì)當(dāng)前“熱”數(shù)據(jù)事務(wù)型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQLNewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NewSQL不適合事務(wù)處理的不足，NewSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和處理性能方面的缺陷。
商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQLNewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數(shù)據(jù)庫(kù)滿足各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務(wù)型應(yīng)用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫(kù)集群對(duì)即席查詢、多維分析等應(yīng)用提供高性能支持，并且通過(guò)MPP集群架構(gòu)實(shí)現(xiàn)應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的擴(kuò)展能力。
商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)架構(gòu)
與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQLNewSQL混合搭建模式，數(shù)據(jù)加載性能提升3倍以上，即席查詢和統(tǒng)計(jì)分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴(kuò)展性能夠應(yīng)對(duì)新的業(yè)務(wù)需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)采用集群方式構(gòu)建存儲(chǔ)容量更大的數(shù)據(jù)中心。
OldSQLNoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署
在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用OldSQLNoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和快速處理的需求。在諸如大型電子商務(wù)平臺(tái)、大型SNS平臺(tái)等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景中，OldSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和事務(wù)型處理，NoSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OldSQLNoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NoSQL在ACID特性和復(fù)鄭彎雜關(guān)聯(lián)運(yùn)算方面的不足，NoSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面的缺陷。
數(shù)據(jù)魔方是淘寶網(wǎng)的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析、店鋪數(shù)據(jù)分析。淘寶數(shù)據(jù)產(chǎn)品在存儲(chǔ)層采用OldSQLNoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲(chǔ)集群Prom組成。由于OldSQL強(qiáng)大的語(yǔ)義和關(guān)系表達(dá)能力，在應(yīng)用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲(chǔ)在MyFOX中的統(tǒng)計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到10TB，占據(jù)著數(shù)據(jù)魔方總數(shù)據(jù)量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補(bǔ)充，解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法解決的全屬性選擇器等問(wèn)題。
淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)
基于OldSQLNoSQL混合架構(gòu)的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，支持每天4000萬(wàn)的查詢請(qǐng)求，平均響應(yīng)時(shí)間在28毫秒，足以滿足未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)需求。
NewSQLNoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署
行業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于行業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度更高，并且對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景主要是分析類應(yīng)用，如：電信、金融、政務(wù)、能源等行業(yè)的決策輔助、預(yù)測(cè)預(yù)警、統(tǒng)計(jì)分析、經(jīng)營(yíng)分析等。
在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用NewSQLNoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢(shì)，以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補(bǔ)，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)高價(jià)值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等要求，以及對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和精確查詢的要求。在應(yīng)用中，NewSQL承擔(dān)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析處理工作，NoSQL承擔(dān)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工作。
當(dāng)前電信運(yùn)營(yíng)商在集中化BI系統(tǒng)建設(shè)過(guò)程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問(wèn)題，并且需要應(yīng)對(duì)大量的固定應(yīng)用，以及占統(tǒng)計(jì)總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時(shí)統(tǒng)計(jì)(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設(shè)中采用NewSQLNoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復(fù)雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢(shì)，及NoSQL在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)高效低成本。
集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)
集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在不同的系統(tǒng)中：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺(tái)上存儲(chǔ)與處理;結(jié)構(gòu)化、不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)或Hadoop平臺(tái);結(jié)構(gòu)化、需要關(guān)聯(lián)分析或經(jīng)常ad-hoc查詢的數(shù)據(jù)，保存在NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫(kù)中，短期高價(jià)值數(shù)據(jù)放在高性能平臺(tái)，中長(zhǎng)期放在低成本產(chǎn)品中。
結(jié)語(yǔ)
當(dāng)前信息化應(yīng)用的多樣性、復(fù)雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢(shì)和局限性，造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)都不能完全滿足應(yīng)用需求，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)混合使用，從而彌補(bǔ)其他架構(gòu)的不足成為必然選擇。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)形成互補(bǔ)，完全涵蓋應(yīng)用需求，保證數(shù)據(jù)資源的更優(yōu)化利用，將成為未來(lái)一段時(shí)期內(nèi)信息化應(yīng)用主要采用的解決方式。
目前在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國(guó)外數(shù)據(jù)庫(kù)廠商所壟斷，達(dá)夢(mèng)、金倉(cāng)等國(guó)產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國(guó)產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫(kù)GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場(chǎng)三強(qiáng);NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。
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