什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫?從名稱“非SQL”或“非關(guān)系型”衍生而來,這些數(shù)據(jù)庫不使用類似SQL的查詢語言,通常稱為結(jié)構(gòu)化存儲。這些數(shù)據(jù)庫自1960年就已經(jīng)存在,但是直到現(xiàn)在一些大公司(例如Google和Facebook)開始使用它們時,這些數(shù)據(jù)庫才流行起來。該數(shù)據(jù)庫最明顯的優(yōu)勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。有時,NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”,來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據(jù)庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并且可以如JSON之類的不同格式存儲。
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像MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, 和
Riak這些NoSQL缺乏傳統(tǒng)的原子事務(wù)機(jī)制,所謂原子事務(wù)機(jī)制是可以保證一系列寫操作要么全部完成,要么全部不會完成,不會發(fā)生只完成一系列中一兩個
寫操作;因?yàn)閿?shù)據(jù)庫不提供這種事務(wù)機(jī)制支持,開發(fā)者需要自己編寫代碼來確保一系列寫操作的事務(wù)機(jī)制,比較復(fù)雜和測試。
這些NoSQL數(shù)據(jù)庫不提供事務(wù)機(jī)制原因在于其分布式特點(diǎn),一系列寫操作中訪問的數(shù)據(jù)可能位于不同的分區(qū)服務(wù)器,這樣的事務(wù)就變成分布式事務(wù),在分
布式事務(wù)中實(shí)現(xiàn)原子性需要彼此協(xié)調(diào),而協(xié)調(diào)是耗費(fèi)時間的,每臺機(jī)器在一個大事務(wù)過程中必須依次確認(rèn),這就需要一種協(xié)議確保一個事務(wù)中沒有任何一臺機(jī)器寫操
作失敗。
這種協(xié)調(diào)是昂貴的,會增加延遲時間,關(guān)鍵問題是,當(dāng)協(xié)調(diào)沒有完成時,其他操作是不能讀取事務(wù)中寫操作結(jié)果的,這是因?yàn)槭聞?wù)的all-or-
nothing原理導(dǎo)致,萬一協(xié)調(diào)過程發(fā)現(xiàn)某個寫操作不能完成,那么需要將其他寫操作成功的進(jìn)行回滾。針對分布式事務(wù)的分布式協(xié)調(diào)對整體數(shù)據(jù)庫性能有嚴(yán)重
影響,不只是吞吐量還包括延遲時間,這樣大部分NoSQL數(shù)據(jù)庫因?yàn)樾阅軉栴}就選擇不提供分布式事務(wù)。
MongoDB, Riak, HBase, 和 Cassandra提供基于單一鍵的事務(wù),這是因?yàn)樗行畔⒍己鸵粋€鍵key有關(guān),這個鍵是存儲在單個服務(wù)器上,這樣基于單鍵的事務(wù)不會帶來復(fù)雜的分布式協(xié)調(diào)。
那么看來擴(kuò)展性性能和分布式事務(wù)是一對矛盾,總要有取舍?實(shí)際上是不完全是,現(xiàn)在完全有可能提供高擴(kuò)展的性能同時提供分布式原子事務(wù)。
FIT是這樣一個在分布式系統(tǒng)提供原子事務(wù)的策略,在fairness公平性, isolation隔離性, 和throughput吞吐量(簡稱FIT)可以權(quán)衡。
一個支持分布式事務(wù)的可伸縮分布式系統(tǒng)能夠完成這三個屬性中兩個,公平是事務(wù)之間不會相互影響造成延遲;隔離性提供一種幻覺好像整個數(shù)據(jù)庫只有它自
己一個事務(wù),隔離性保證當(dāng)任何同時發(fā)生的事務(wù)發(fā)生沖突時,能夠保證彼此能看到彼此的寫操作結(jié)果,因此減輕了程序員為避免事務(wù)讀寫沖突的強(qiáng)邏輯推理要求;吞
吐量是指每單元時間數(shù)據(jù)庫能夠并發(fā)處理多少事務(wù)。
FIT是如下進(jìn)行權(quán)衡:
保證公平性fairness 和隔離性isolation, 但是犧牲吞吐量
保證公平性fairness和吞吐量, 犧牲隔離性isolation
保證隔離性isolation和吞吐量throughput, 但是犧牲公平性fairness.
犧牲公平性:放棄公平性,數(shù)據(jù)庫能有更多機(jī)會降低分布式事務(wù)的成本,主要成本是分布式協(xié)調(diào)帶來的,也就是說,不需要在每個事務(wù)過程內(nèi)對每個機(jī)器都依
次確認(rèn)事務(wù)完成,這樣排隊(duì)式的確認(rèn)commit事務(wù)是很浪費(fèi)時間的,放棄公平性,意味著可以在事務(wù)外面進(jìn)行協(xié)調(diào),這樣就只是增加了協(xié)調(diào)時間,不會增加互相
沖突事務(wù)因?yàn)楸舜藳_突而不能運(yùn)行所耽擱的時間,當(dāng)系統(tǒng)不需要公平性時,需要根據(jù)事務(wù)的優(yōu)先級或延遲等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行指定先后執(zhí)行順序,這樣就能夠獲得很好的吞吐
量。
G-Store是一種放棄公平性的 Isolation-Throughput
的分布式key-value存儲,支持多鍵事務(wù)(multi-key transactions),MongoDB 和
HBase在鍵key在同樣分區(qū)上也支持多鍵事務(wù),但是不支持跨分區(qū)的事務(wù)。
總之:傳統(tǒng)分布式事務(wù)性能不佳的原因是確保原子性(分布式協(xié)調(diào))和隔離性同時重疊,創(chuàng)建一個高吞吐量分布式事務(wù)的關(guān)鍵是分離這兩種關(guān)注,這種分離原
子性和隔離性的視角將導(dǎo)致兩種類型的系統(tǒng),第一種選擇是弱隔離性能讓沖突事務(wù)并行執(zhí)行和確認(rèn)提交;第二個選擇重新排序原子性和隔離性機(jī)制保證它們不會某個
時間重疊,這是一種放棄公平的事務(wù)執(zhí)行,所謂放棄公平就是不再同時照顧原子性和隔離性了,有所傾斜,放棄高標(biāo)準(zhǔn)道德要求就會帶來高自由高效率。
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。
支持。nosql是主體符合非關(guān)系式、分布式、開放源碼和具有橫向擴(kuò)展能力的下一代數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫分類,TRDB傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫使用強(qiáng)存儲模式技術(shù)。
一:傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫
(1)傳統(tǒng)索引不適于海量數(shù)據(jù)? ??
傳統(tǒng)行存數(shù)據(jù)庫索引需要手工設(shè)定,對應(yīng)用不完全透明,隨場景和需求的變化需要不斷調(diào)整,人工維護(hù)成本很高。并且傳統(tǒng)索引占用存儲空間很大,甚至高于數(shù)據(jù)本身,造成查詢效率的下降。
(2)數(shù)據(jù)裝載速度慢
因?yàn)樗饕枰匦聞?chuàng)建,加載性能會變的很糟糕。分析型架構(gòu)系統(tǒng)要解決這些個問題,必須最大限度地減少磁盤 I/O ,提升查詢效率,減小人工維護(hù)成本。南大通用分析型數(shù)據(jù)庫GBase8a (以下簡稱GBase 8a)通過列存儲模式、數(shù)據(jù)壓縮、智能化的索引、并行處理、并發(fā)控制、高效的查詢優(yōu)化器等技術(shù),使得上述問題得到有效解決。以下各節(jié)將描述 GBase 8a 的創(chuàng)新架構(gòu)如何實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。
二:新型數(shù)據(jù)庫
新型數(shù)據(jù)庫采用分布式并行計算架構(gòu),部署于X86通用服務(wù)器,滿足大數(shù)據(jù)實(shí)時交易需求,成本低、擴(kuò)展性高,突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫性能瓶頸。
分布式非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)創(chuàng)新
非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫即NoSQL,拋棄了關(guān)系數(shù)據(jù)庫復(fù)雜的關(guān)系操作、事務(wù)處理等功能,僅提供簡單的鍵值對(Key, Value)數(shù)據(jù)的存儲與查詢,換取高擴(kuò)展性和高性能,滿足論壇、博客、SNS、微博等互聯(lián)網(wǎng)類應(yīng)用場景下針對海量數(shù)據(jù)的簡單操作需求。主要技術(shù)創(chuàng)新為:
(1) 簡單的數(shù)據(jù)操作換取高效響應(yīng)。NoSQL僅支持按照Key(關(guān)鍵字)來存儲和查詢Value(數(shù)據(jù)),不支持對非關(guān)鍵字?jǐn)?shù)據(jù)列的高效查詢;因數(shù)據(jù)操作簡單、數(shù)據(jù)間一般不需要關(guān)聯(lián)操作,故系統(tǒng)可支持高并發(fā)和較快的響應(yīng)速度。
(2) 多種一致性策略滿足業(yè)務(wù)需求。不同于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫僅支持強(qiáng)一致性策略,NoSQL還支持弱一致性和最終一致性等多種策略,可根據(jù)應(yīng)用場景進(jìn)行對應(yīng)配置。例如,對寫入操作頻繁,但數(shù)據(jù)讀取最新版本要求并不嚴(yán)格的應(yīng)用,如互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的存儲和分析應(yīng)用,可以采用最終一致性策略;而對訂購關(guān)系存儲的應(yīng)用,則必須用強(qiáng)一致性策略,保證總是讀取最新版本數(shù)據(jù)
網(wǎng)頁標(biāo)題:nosql不支持,不屬于nosql
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