newsql和nosql的區(qū)別和聯(lián)系

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。

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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信息化應用主要采用的解決方式。

目前在國內市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數(shù)據(jù)庫廠商所壟斷，達夢、金倉等國產廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國產新型數(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。

intellij idea pojo生成xml 怎么通過配置來控制生成的nosql字段

IDEA ULTIMATE 版支持此功能。

配置IDEA中此項目的Database。添加hibernate支持。

使用Generate Persistence Mapping----By Database Schema選項。

選擇數(shù)據(jù)庫表文件以及生成路徑，名稱等后自動生成文件。支持注解方式和XML配置方式。

如何選擇NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL，指的是非關系型的數(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(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。

從這一新興技術中選擇一款正確的NoSQL數(shù)據(jù)庫是非常具有挑戰(zhàn)性的。比一下網(wǎng)建議在選擇時考慮以下因素：

并發(fā)控制

并

發(fā)控制指的是當多個用戶同時更新運行時，用于保護數(shù)據(jù)庫完整性的各種技術。并發(fā)機制不正確可能導致臟讀、幻讀和不可重復讀等此類問題。并發(fā)控制的目的是保

證一個用戶的工作不會對另一個用戶的工作產生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當用戶和其他用戶一起操作時，所得的結果和她單獨操作時的結果是

一樣的。在另一些情況下，這表示用戶的工作按預定的方式受其他用戶的影響。

封鎖

就是事務T在對某個數(shù)據(jù)對象（例如表、記錄等）操作之前，先向系統(tǒng)發(fā)出請求，對其加鎖。加鎖后事務T就對該數(shù)據(jù)對象有了一定的控制，在事務T釋放它的鎖之前，其它的事務不能更新此數(shù)據(jù)對象。

封鎖是一次只允許一個用戶讀取或修改的一種機制，是實現(xiàn)并發(fā)控制的一個非常重要的技術。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并發(fā)控制，維持一個數(shù)據(jù)的多個版本使讀寫操作沒有沖突。MVCC優(yōu)化了數(shù)據(jù)庫并發(fā)系統(tǒng)，使系統(tǒng)在有大量并發(fā)用戶時得到最高的性能，并且可以不用關閉服務器就直接進行熱備份。

ACID

指

數(shù)據(jù)庫事務正確執(zhí)行的四個基本要素的縮寫。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久

性（Durability）。一個支持事務（Transaction）的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，必需要具有這四種特性，否則在事務過程（Transaction

processing）當中無法保證數(shù)據(jù)的正確性，交易過程極可能達不到交易方的要求。

None

一些系統(tǒng)不提供原子性。

鏡像

數(shù)據(jù)庫鏡像是DBMS根據(jù)DBA的要求，自動把整個數(shù)據(jù)庫或其中的關鍵數(shù)據(jù)復制到另一個磁盤上，每當主數(shù)據(jù)庫更新時，DBMS會自動把更新后的數(shù)據(jù)復制過去，即DBMS自動保證鏡像數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)的一致性。

鏡像分為同步和異步。

數(shù)據(jù)存儲

指的是數(shù)據(jù)的物理特性怎樣被存儲在數(shù)據(jù)庫中。

磁盤 數(shù)據(jù)被存儲在硬盤驅動器里；

GFS或谷歌文件系統(tǒng)是一個由谷歌開發(fā)的專有的分布式文件系統(tǒng)；

Hadoop是Apache軟件框架，免費許可下支持數(shù)據(jù)密集型分布式應用程序；

RAM隨機存儲器；

插件 可以添加外部插件；

Amazon S3通過Web服務接口提供存儲；

BDB：BDB

全稱是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事務能力的表類型，由Sleepycat

Software開發(fā)。BDB表類型提供了MySQL用戶長久期盼的功能，即事務控制能力。在任何RDBMS中，事務控制能力都是一種極其重要和寶貴的功

能。事務控制能力使得我們能夠確保一組命令確實已經全部執(zhí)行成功，或者確保當任何一個命令出現(xiàn)錯誤時所有命令的執(zhí)行結果均被退回。

實現(xiàn)語言

實現(xiàn)語言會影響數(shù)據(jù)庫的發(fā)展速度。典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫是用低級語言如C / C + +編寫的。另一方面，那些更高層次的語言如Java，使自定義更容易。

實現(xiàn)語言有：C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考慮下列哪一個特點對你的數(shù)據(jù)庫是最重要的：

持久性

可用性

一致性

分區(qū)容忍性

證書類型

下面這些許可證是一個不同的開放源碼許可的形式：

GPL：通用公共許可證

BSD：伯克利軟件分發(fā)

MPL：Mozilla公共許可證

EPL：Eclipse公共許可證

IDPL：最初的開發(fā)者的公共許可證

LGPL：較寬松通用公共許可證

存儲類型

存儲類型是NoSQL數(shù)據(jù)庫最大的不同，是決定使用哪款數(shù)據(jù)庫的一個首要指標。

關鍵字：支持get、put和刪除操作

按列存儲：相對于傳統(tǒng)的按行存儲，數(shù)據(jù)集成容易多了

面向文件系統(tǒng)：存儲像是JSON或XML這樣的結構化文件，很容易就能從面向對象軟件中獲取數(shù)據(jù)。

為什么要使用NoSQL？NOSQL的優(yōu)勢

這次的NoSQL專欄系列將先整體介紹NoSQL，然后介紹如何把NoSQL運用到自己的項目中合適的場景中，還會適當?shù)胤治鲆恍┏晒Π咐Ｍ谐晒κ褂肗oSQL經驗的朋友給我提供一些線索和信息。

NoSQL概念隨著web2.0的快速發(fā)展，非關系型、分布式數(shù)據(jù)存儲得到了快速的發(fā)展，它們不保證關系數(shù)據(jù)的ACID特性。NoSQL概念在2009年被提了出來。NoSQL最常見的解釋是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。（“NoSQL”一詞最早于1998年被用于一個輕量級的關系數(shù)據(jù)庫的名字。）

NoSQL被我們用得最多的當數(shù)key-value存儲，當然還有其他的文檔型的、列存儲、圖型數(shù)據(jù)庫、xml數(shù)據(jù)庫等。在NoSQL概念提出之前，這些數(shù)據(jù)庫就被用于各種系統(tǒng)當中，但是卻很少用于web互聯(lián)網(wǎng)應用。比如cdb、qdbm、bdb數(shù)據(jù)庫。

傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫的瓶頸

傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫具有不錯的性能，高穩(wěn)定型，久經歷史考驗，而且使用簡單，功能強大，同時也積累了大量的成功案例。在互聯(lián)網(wǎng)領域，MySQL成為了絕對靠前的王者，毫不夸張的說，MySQL為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展做出了卓越的貢獻。

在90年代，一個網(wǎng)站的訪問量一般都不大，用單個數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應付。在那個時候，更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁，動態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多。

到了最近10年，網(wǎng)站開始快速發(fā)展。火爆的論壇、博客、sns、微博逐漸引領web領域的潮流。在初期，論壇的流量其實也不大，如果你接觸網(wǎng)絡比較早，你可能還記得那個時候還有文本型存儲的論壇程序，可以想象一般的論壇的流量有多大。

Memcached+MySQL

后來，隨著訪問量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫上都開始出現(xiàn)了性能問題，web程序不再僅僅專注在功能上，同時也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結構和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫壓力，但是當訪問量繼續(xù)增大的時候，多臺web機器通過文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個時候，Memcached就自然的成為一個非常時尚的技術產品。

Memcached作為一個獨立的分布式的緩存服務器，為多個web服務器提供了一個共享的高性能緩存服務，在Memcached服務器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來進行多臺Memcached緩存服務的擴展，然后又出現(xiàn)了一致性hash來解決增加或減少緩存服務器導致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端。當時，如果你去面試，你說你有Memcached經驗，肯定會加分的。

Mysql主從讀寫分離

由于數(shù)據(jù)庫的寫入壓力增加，Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫的讀取壓力。讀寫集中在一個數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負，大部分網(wǎng)站開始使用主從復制技術來達到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。Mysql的master-slave模式成為這個時候的網(wǎng)站標配了。

分表分庫隨著web2.0的繼續(xù)高速發(fā)展，在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復制，讀寫分離的基礎之上，這時MySQL主庫的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸，而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會出現(xiàn)嚴重的鎖問題，大量的高并發(fā)MySQL應用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同時，開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長的擴展問題。這個時候，分表分庫成了一個熱門技術，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術問題。也就在這個時候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術實力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但是由于在互聯(lián)網(wǎng)幾乎沒有成功案例，性能也不能滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。

MySQL的擴展性瓶頸

在互聯(lián)網(wǎng)，大部分的MySQL都應該是IO密集型的，事實上，如果你的MySQL是個CPU密集型的話，那么很可能你的MySQL設計得有性能問題，需要優(yōu)化了。大數(shù)據(jù)量高并發(fā)環(huán)境下的MySQL應用開發(fā)越來越復雜，也越來越具有技術挑戰(zhàn)性。分表分庫的規(guī)則把握都是需要經驗的。雖然有像淘寶這樣技術實力強大的公司開發(fā)了透明的中間件層來屏蔽開發(fā)者的復雜性，但是避免不了整個架構的復雜性。分庫分表的子庫到一定階段又面臨擴展問題。還有就是需求的變更，可能又需要一種新的分庫方式。

MySQL數(shù)據(jù)庫也經常存儲一些大文本字段，導致數(shù)據(jù)庫表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫恢復的時候就導致非常的慢，不容易快速恢復數(shù)據(jù)庫。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。

關系數(shù)據(jù)庫很強大，但是它并不能很好的應付所有的應用場景。MySQL的擴展性差（需要復雜的技術來實現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結構更改困難，正是當前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。

NOSQL的優(yōu)勢易擴展NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。數(shù)據(jù)之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關系性，數(shù)據(jù)庫的結構簡單。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。

高可用NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。

總結NoSQL數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，彌補了關系數(shù)據(jù)（比如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能極大的節(jié)省開發(fā)成本和維護成本。

MySQL和NoSQL都有各自的特點和使用的應用場景，兩者的緊密結合將會給web2.0的數(shù)據(jù)庫發(fā)展帶來新的思路。

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