NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)理念比較

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關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表都是存儲(chǔ)一些格式化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),每個(gè)元組字段的組成都一樣,即使不是每個(gè)元組都需要所有的字段,但數(shù)據(jù)庫會(huì)為每個(gè)元組分配所有的字段,這樣的結(jié)構(gòu)可以便于表與表之間進(jìn)行連接等操作,但從另一個(gè)角度來說它也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫性能瓶頸的一個(gè)因素。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以鍵值對(duì)存儲(chǔ),它的結(jié)構(gòu)不固定,每一個(gè)元組可以有不一樣的字段,每個(gè)元組可以根據(jù)需要增加一些自己的鍵值對(duì),這樣就不會(huì)局限于固定的結(jié)構(gòu),可以減少一些時(shí)間和空間的開銷。
特點(diǎn):
它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。
它們擊碎了性能瓶頸。
沒有過多的操作。
Bootstrap支持
缺點(diǎn):
但是一些人承認(rèn),沒有正式的官方支持,萬一出了差錯(cuò)會(huì)是可怕的,至少很多管理人員是這樣看。
此外,nosql并未形成一定標(biāo)準(zhǔn),各種產(chǎn)品層出不窮,內(nèi)部混亂,各種項(xiàng)目還需時(shí)間來檢驗(yàn)
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(duì)應(yīng)用不完全透明,隨場(chǎng)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(chǔ)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(huì)變的很糟糕。分析型架構(gòu)系統(tǒng)要解決這些個(gè)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(jiǎn)稱GBase 8a)通過列存儲(chǔ)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(jì)算架構(gòu),部署于X86通用服務(wù)器,滿足大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)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(jiǎn)單的鍵值對(duì)(Key, Value)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)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(chǎng)景下針對(duì)海量數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單操作需求。主要技術(shù)創(chuàng)新為:
(1) 簡(jiǎn)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(chǔ)和查詢Value(數(shù)據(jù)),不支持對(duì)非關(guān)鍵字?jǐn)?shù)據(jù)列的高效查詢;因數(shù)據(jù)操作簡(jiǎn)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(chǎng)景進(jìn)行對(duì)應(yīng)配置。例如,對(duì)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(chǔ)和分析應(yīng)用,可以采用最終一致性策略;而對(duì)訂購關(guān)系存儲(chǔ)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)
NoSQL數(shù)據(jù)庫
NoSQL數(shù)據(jù)庫這項(xiàng)不屬于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理技術(shù)。
2. 什么是NoSQL?
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,
泛指非關(guān)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(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(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,包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。
(例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù))。這些類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的模式,無需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別?
3.1 RDBMS
高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)
數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲(chǔ)在單獨(dú)的表中。
數(shù)據(jù)操縱語言,數(shù)據(jù)定義語言
嚴(yán)格的一致性
基礎(chǔ)事務(wù)
ACID
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則
事務(wù)在英文中是transaction,和現(xiàn)實(shí)世界中的交易很類似,它有如下四個(gè)特性:
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解,也就是說事務(wù)里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功,只要有一個(gè)操作失敗,整個(gè)事務(wù)就失敗,需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬,從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶,分為兩個(gè)步驟:1)從A賬戶取100元;2)存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失敗,錢會(huì)莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比較容易理解,也就是說數(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài),事務(wù)的運(yùn)行不會(huì)改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。
I (Isolation) 獨(dú)立性
所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會(huì)互相影響,如果一個(gè)事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改,只要另外一個(gè)事務(wù)未提交,它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個(gè)交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶,在這個(gè)交易還未完成的情況下,如果此時(shí)B查詢自己的賬戶,是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事務(wù)提交后,它所做的修改將會(huì)永久的保存在數(shù)據(jù)庫上,即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會(huì)丟失。
3.2 NoSQL
代表著不僅僅是SQL
沒有聲明性查詢語言
沒有預(yù)定義的模式
鍵 - 值對(duì)存儲(chǔ),列存儲(chǔ),文檔存儲(chǔ),圖形數(shù)據(jù)庫
最終一致性,而非ACID屬性
非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)
CAP定理
高性能,高可用性和可伸縮性
分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)
CAP定理:
Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新,所有數(shù)據(jù)變動(dòng)都是同步的
Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能
Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性
P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會(huì)影響系統(tǒng)的繼續(xù)運(yùn)作。
定理:任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿足二點(diǎn),沒法三者兼顧。
CAP理論的核心是:一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)很好的滿足一致性,可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)需求,
因此,根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類:
CA - 單點(diǎn)集群,滿足一致性,可用性的系統(tǒng),通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)大。
CP - 滿足一致性,分區(qū)容忍性的系統(tǒng),通常性能不是特別高。
AP - 滿足可用性,分區(qū)容忍性的系統(tǒng),通常可能對(duì)一致性要求低一些。
CAP理論就是說在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中,最多只能實(shí)現(xiàn)上面的兩點(diǎn)。
而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會(huì)出現(xiàn)延遲丟包等問題,所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實(shí)現(xiàn)的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡,沒有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。
說明:C:強(qiáng)一致性 A:高可用性 P:分布式容忍性
舉例:
CA:傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫
AP:大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇
CP:Redis、Mongodb
注意:分布式架構(gòu)的時(shí)候必須做出取舍。
一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用,其實(shí)并不需要強(qiáng)一致性。
因此犧牲C換取P,這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。
4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用
當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。
代表項(xiàng)目:阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps:I 是指 IBM 的小型機(jī),很貴的,好像好幾萬一臺(tái);O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫,也很貴的,好幾萬呢;M 是指 EMC 的存儲(chǔ)設(shè)備,也很貴的。
難點(diǎn):
數(shù)據(jù)類型多樣性。
數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。
數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺(tái)不需要大面積重構(gòu)。
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?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(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 更可取:
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(qǐng)求,同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。
文章名稱:包含nosql和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的詞條
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