而傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付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,例如:
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1、High performance - 對數(shù)據(jù)庫高并發(fā)讀寫的需求
web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個性化信息來實時生成動態(tài)頁面和提供動態(tài)信息,所以基本上無法使用動態(tài)頁面靜態(tài)化技術,因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負載非常高,往往要達到每秒上萬次讀寫請求。關系數(shù)據(jù)庫應付上萬次SQL查詢還勉強頂?shù)米?,但是應付上萬次SQL寫數(shù)據(jù)請求,硬盤IO就已經(jīng)無法承受了。其實對于普通的BBS網(wǎng)站,往往也存在對高并發(fā)寫請求的需求。
2、Huge Storage - 對海量數(shù)據(jù)的高效率存儲和訪問的需求
對于大型的SNS網(wǎng)站,每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動態(tài),以國外的Friendfeed為例,一個月就達到了2.5億條用戶動態(tài),對于關系數(shù)據(jù)庫來說,在一張2.5億條記錄的表里面進行SQL查詢,效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng),例如騰訊,盛大,動輒數(shù)以億計的帳號,關系數(shù)據(jù)庫也很難應付。
3、High Scalability High Availability- 對數(shù)據(jù)庫的高可擴展性和高可用性的需求
在基于web的架構當中,數(shù)據(jù)庫是最難進行橫向擴展的,當一個應用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時候,你的數(shù)據(jù)庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡單的通過添加更多的硬件和服務節(jié)點來擴展性能和負載能力。對于很多需要提供24小時不間斷服務的網(wǎng)站來說,對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行升級和擴展是非常痛苦的事情,往往需要停機維護和數(shù)據(jù)遷移,為什么數(shù)據(jù)庫不能通過不斷的添加服務器節(jié)點來實現(xiàn)擴展呢?
在上面提到的“三高”需求面前,關系數(shù)據(jù)庫遇到了難以克服的障礙,而對于web2.0網(wǎng)站來說,關系數(shù)據(jù)庫的很多主要特性卻往往無用武之地,例如:
1、數(shù)據(jù)庫事務一致性需求
很多web實時系統(tǒng)并不要求嚴格的數(shù)據(jù)庫事務,對讀一致性的要求很低,有些場合對寫一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫事務管理成了數(shù)據(jù)庫高負載下一個沉重的負擔。
2、數(shù)據(jù)庫的寫實時性和讀實時性需求
對關系數(shù)據(jù)庫來說,插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢,是肯定可以讀出來這條數(shù)據(jù)的,但是對于很多web應用來說,并不要求這么高的實時性。
3、對復雜的SQL查詢,特別是多表關聯(lián)查詢的需求
任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng),都非常忌諱多個大表的關聯(lián)查詢,以及復雜的數(shù)據(jù)分析類型的復雜SQL報表查詢,特別是SNS類型的網(wǎng)站,從需求以及產(chǎn)品設計角度,就避免了這種情況的產(chǎn)生。往往更多的只是單表的主鍵查詢,以及單表的簡單條件分頁查詢,SQL的功能被極大的弱化了。
因此,關系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應用場景下顯得不那么合適了,為了解決這類問題的非關系數(shù)據(jù)庫應運而生。
NoSQL 是非關系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲不需要固定的表結構,通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術語在 2009 年初得到了廣泛認同。
當今的應用體系結構需要數(shù)據(jù)存儲在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲就是為了實現(xiàn)這個需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系,如Facebook 的Cassandra, Apache 的HBase,也得到了廣泛認同。
何玩轉 NoSQL數(shù)據(jù)庫作者:IT專家中國 Weather公司CIO Bryson Koehler整理MongoDBRiakCassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫特性指其重要特性NoSQL限制住 Weather公司致力于氣報告氣預報業(yè)務其并缺乏數(shù)據(jù)缺乏數(shù)據(jù)管理工具需要三種同NoSQL數(shù)據(jù)庫 近我向Weather 公司CIO Bryson Koehler提疑問除公司CIO,Bryson Koehler其業(yè)務單元孵化者,包括Weather ChannelWeatherFXWeather UndergroundIntellicast等Weather公司每獲取處理著約二0萬億字節(jié)數(shù)據(jù)外提供前全球氣狀況并航空公司緊中國服務貨運商公用事業(yè)保險及線氣中國站氣應用程序用戶提供氣預報服務每需求增加數(shù)十億氣數(shù)據(jù)請求并且預期響應間要一0毫秒左右 RiakWeather 公司臺NoSQL數(shù)據(jù)庫服務于公司事務性存儲公用中國絡(SUN)數(shù)據(jù)獲取平臺運行亞馬遜中國絡服務(AWS)用區(qū)域并每一5頻率捕獲超二0億氣象數(shù)據(jù)信息所Riak具明確處理規(guī)模該公司使用Cassandra及新近添加MongoDB數(shù)據(jù)庫Weather中國 IOSAndroid移應用程序服務 Weather 公司使用同產(chǎn)品Koehler解釋說同工具同優(yōu)勢 Cassandra服務于Weather 公司及全球消費者使用第三氣應用API數(shù)據(jù):我數(shù)據(jù)發(fā)平臺每秒處理數(shù)十萬事務我發(fā)現(xiàn)Cassandra用于全球發(fā)數(shù)據(jù)棒解決案并且[數(shù)據(jù)庫]讀取面體現(xiàn)高用性 本質(zhì)全球各消費者所使用數(shù)據(jù)服務包括Weather 公司第三氣應用程序 MongoDB提供Weather中國中國站移應用程序間層緩存功能:離我核API我沒全部Weather中國內(nèi)容所MongoDB容器發(fā)站W(wǎng)eather中國及AndroidiOS移應用程序服務Mongo處些處基于其內(nèi)建JSON格式及靈性 Riak用于消費氣象數(shù)據(jù)觀測包括自世界各圖片視頻等:我喜Riak其優(yōu)秀數(shù)據(jù)攝取能力且種全球布式式實現(xiàn)于全球布式平臺獲取數(shù)據(jù)入站式數(shù)據(jù)庫真靠選擇 我曾聽說DatastaxBashoCouchbase高管貶低MongoDB擴展性MongoDB指向規(guī)模部署Facebook超二00萬臺移設備應用程序提供支持eHarmony公司MongDB每處理著數(shù)十億潛比賽預約據(jù)Koehle所述MongoDBWeather中國Weather中國移應用程序處理著每十億交易毫疑問通配置部署Mongo處理批量交易數(shù)據(jù) 盡管Koehler承認樂于看MongoDB繼續(xù)使全球集群位置[功能]更加縫化且易于使用 些屬于全球性布式集群復制負載平衡CassandraRiak眾所周知功能 規(guī)模討論角度看少公司達Weather公司經(jīng)營規(guī)模易于發(fā)架構靈性JSON數(shù)據(jù)處理使MongoDB世界流行NoSQL數(shù)據(jù)庫微軟IBM都進行MongoDB模仿微軟Azure DocumentDBIBM CloudantCassandraRiak Weather公司三NoSQL標準降低至兩程鞏固Koehler說公司沒準備做 由于我構造由許同數(shù)據(jù)解決案組中國狀結構我目前環(huán)境已于復雜說我希望給團隊些自由空間讓我解所選擇利弊看些整合 候遷移件難事關于NoSQL數(shù)據(jù)庫重要事情困其 Koehler說架構編碼確數(shù)據(jù)庫遷移另并難隨著模式自由及數(shù)據(jù)轉存技術發(fā)展論前者key-value存儲或其形式轉儲數(shù)據(jù)都十容易 特定產(chǎn)品進程自定義編碼復雜存儲程已經(jīng)復返Koehler說關于結構化編碼確需要考慮?做避免特殊供應商提供工具功能能讓身陷其舉亞馬遜中國絡服務(AWS)消息服務例 必讓服務云運行解釋說部署自RabbitMQ環(huán)境陷于其所原先部署AWS 應用程序轉部署谷歌計算云服務論數(shù)據(jù)平臺存儲環(huán)境或云計算環(huán)境都要別讓自局限僅由供應商提供范圍空間內(nèi) 轉
NoSQL,泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起,傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付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,而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)應用難題。
雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間,但是不可否認,現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗,然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實:技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫,也有少數(shù)人認為這就是所謂的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、可擴展的存儲庫。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動,早期就有人提出,發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)據(jù)存儲,相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用,這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義,但是他們都普遍存在下面一些共同特征:
不需要預定義模式:不需要事先定義數(shù)據(jù)模式,預定義表結構。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數(shù)據(jù)時,并不需要預先定義它們的模式。
無共享架構:相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡中的全共享架構。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能,從而提高了系統(tǒng)的性能。
彈性可擴展:可以在系統(tǒng)運行的時候,動態(tài)增加或者刪除結點。不需要停機維護,數(shù)據(jù)可以自動遷移。
分區(qū):相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點,NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進行分區(qū),將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復制。這樣既提高了并行性能,又能保證沒有單點失效的問題。
異步復制:和RAID存儲系統(tǒng)不同的是,NoSQL中的復制,往往是基于日志的異步復制。這樣,數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點,而不會被網(wǎng)絡傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性,這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候,可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE:相對于事務嚴格的ACID特性,NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務。
NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構,兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同,甚至遠遠超過兩種關系型數(shù)據(jù)庫的不同??梢哉f,NoSQL各有所長,成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應用,在這些場合中會遠遠勝過關系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。
在大數(shù)據(jù)時代,“多種架構支持多類應用”成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)應對大數(shù)據(jù)的基本思路,數(shù)據(jù)庫行業(yè)出現(xiàn)互為補充的三大陣營,適用于事務處理應用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應用的NoSQL。但在一些復雜的應用場景中,單一數(shù)據(jù)庫架構都不能完全滿足應用場景對海量結構化和非結構化數(shù)據(jù)的存儲管理、復雜分析、關聯(lián)查詢、實時性處理和控制建設成本等多方面的需要,因此不同架構數(shù)據(jù)庫混合部署應用成為滿足復雜應用的必然選擇。不同架構數(shù)據(jù)庫混合使用的模式可以概括為:OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構數(shù)據(jù)庫的混合應用部署進行介紹。
OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應用中混合部署
采用OldSQL+NewSQL模式構建數(shù)據(jù)中心,在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫的事務處理能力的同時,借助NewSQL在實時性、復雜分析、即席查詢等方面的獨特優(yōu)勢,以及面對海量數(shù)據(jù)時較強的擴展能力,滿足數(shù)據(jù)中心對當前“熱”數(shù)據(jù)事務型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應用中的互補作用體現(xiàn)在,OldSQL彌補了NewSQL不適合事務處理的不足,NewSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲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OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建,OldSQL數(shù)據(jù)庫滿足各業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務型應用,NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫集群對即席查詢、多維分析等應用提供高性能支持,并且通過MPP集群架構實現(xiàn)應對海量數(shù)據(jù)存儲的擴展能力。
商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲架構
與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比,商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL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)計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應對新的業(yè)務需求,可隨著數(shù)據(jù)量的增長采用集群方式構建存儲容量更大的數(shù)據(jù)中心。
OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中混合部署
在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中采用OldSQL+NoSQL混合模式,能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用對海量結構化和非結構化數(shù)據(jù)進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務平臺、大型SNS平臺等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用場景中,OldSQL在應用中負責高價值密度結構化數(shù)據(jù)的存儲和事務型處理,NoSQL在應用中負責存儲和處理海量非結構化的數(shù)據(jù)和低價值密度結構化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中的互補作用體現(xiàn)在,OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關聯(lián)運算方面的不足,NoSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲和非結構化數(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)品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式,由基于MySQL的分布式關系型數(shù)據(jù)庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由于OldSQL強大的語義和關系表達能力,在應用中仍然占據(jù)著重要地位,目前存儲在MyFOX中的統(tǒng)計結果數(shù)據(jù)已經(jīng)達到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的有益補充,解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫無法解決的全屬性選擇器等問題。
淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術架構
基于OldSQL+NoSQL混合架構的特點,數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲空間,支持每天4000萬的查詢請求,平均響應時間在28毫秒,足以滿足未來一段時間內(nèi)的業(yè)務增長需求。
NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應用中混合部署
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)的價值密度更高,并且對結構化數(shù)據(jù)的實時處理、復雜的多表關聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應用場景主要是分析類應用,如:電信、金融、政務、能源等行業(yè)的決策輔助、預測預警、統(tǒng)計分析、經(jīng)營分析等。
在行業(yè)大數(shù)據(jù)應用中采用NewSQL+NoSQL混合模式,充分利用NewSQL在結構化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢,以及NoSQL在非結構數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢,實現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補,解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應用對高價值結構化數(shù)據(jù)的實時處理、復雜的多表關聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等要求,以及對海量非結構化數(shù)據(jù)存儲和精確查詢的要求。在應用中,NewSQL承擔高價值密度結構化數(shù)據(jù)的存儲和分析處理工作,NoSQL承擔存儲和處理海量非結構化數(shù)據(jù)和不需要關聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結構化數(shù)據(jù)的工作。
當前電信運營商在集中化BI系統(tǒng)建設過程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問題,并且需要應對大量的固定應用,以及占統(tǒng)計總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時統(tǒng)計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式,充分利用NewSQL在復雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢,及NoSQL在非結構化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲方面的優(yōu)勢,實現(xiàn)高效低成本。
集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲架構
集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同,將結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)分別存儲在不同的系統(tǒng)中:非結構化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺上存儲與處理;結構化、不需要關聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫或Hadoop平臺;結構化、需要關聯(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)庫中,短期高價值數(shù)據(jù)放在高性能平臺,中長期放在低成本產(chǎn)品中。
結語
當前信息化應用的多樣性、復雜性,以及三種數(shù)據(jù)庫架構各自所具有的優(yōu)勢和局限性,造成任何一種架構的數(shù)據(jù)庫都不能完全滿足應用需求,因此不同架構數(shù)據(jù)庫混合使用,從而彌補其他架構的不足成為必然選擇。根據(jù)應用場景采用不同架構數(shù)據(jù)庫進行組合搭配,充分發(fā)揮每種架構數(shù)據(jù)庫的特點和優(yōu)勢,并且與其他架構數(shù)據(jù)庫形成互補,完全涵蓋應用需求,保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用,將成為未來一段時期內(nèi)信息化應用主要采用的解決方式。
目前在國內(nèi)市場上,OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數(shù)據(jù)庫廠商所壟斷,達夢、金倉等國產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫GBase 8a異軍突起,與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強;NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。
Nosql:“非關系型數(shù)據(jù)庫”能夠以兩種基本的方式帶來業(yè)務靈活性。
模式自由的邏輯數(shù)據(jù)模型有助于在為任何業(yè)務進行調(diào)整時帶來更快的周轉時間,把對現(xiàn)有應用和功能造成影響減到最少。在大多數(shù)情況下因任意的變更而給你帶來的遷移工作幾乎為零。
水平伸縮性能夠在當越來越多的用戶負載造成負載周期性變化,或者應用突然變更的使用模式時,提供堅固的保障。面向水平伸縮性的架構也是邁向基于SLA構建(例如云)的第一步,這樣才能保證在不斷變化的使用情形下業(yè)務的延續(xù)性。
網(wǎng)頁題目:nosql增量遷移的簡單介紹
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