傳統(tǒng)數據庫與新型數據庫的優(yōu)缺點

一：傳統(tǒng)數據庫

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(1）傳統(tǒng)索引不適于海量數據? ??

傳統(tǒng)行存數據庫索引需要手工設定，對應用不完全透明，隨場景和需求的變化需要不斷調整，人工維護成本很高。并且傳統(tǒng)索引占用存儲空間很大，甚至高于數據本身，造成查詢效率的下降。

（2）數據裝載速度慢

因為索引需要重新創(chuàng)建，加載性能會變的很糟糕。分析型架構系統(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，減小人工維護成本。南大通用分析型數據庫GBase8a (以下簡稱GBase 8a)通過列存儲模式、數據壓縮、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，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)新架構如何實現這些目標。

二：新型數據庫

新型數據庫采用分布式并行計算架構，部署于X86通用服務器，滿足大數據實時交易需求，成本低、擴展性高，突破了傳統(tǒng)數據庫性能瓶頸。

分布式非關系型數據庫技術創(chuàng)新

非關系型數據庫即NoSQL，拋棄了關系數據庫復雜的關系操作、事務處理等功能，僅提供簡單的鍵值對(Key, Value)數據的存儲與查詢，換取高擴展性和高性能，滿足論壇、博客、SNS、微博等互聯網類應用場景下針對海量數據的簡單操作需求。主要技術創(chuàng)新為:

(1) 簡單的數據操作換取高效響應。NoSQL僅支持按照Key(關鍵字)來存儲和查詢Value(數據)，不支持對非關鍵字數據列的高效查詢;因數據操作簡單、數據間一般不需要關聯操作，故系統(tǒng)可支持高并發(fā)和較快的響應速度。

(2) 多種一致性策略滿足業(yè)務需求。不同于傳統(tǒng)關系型數據庫僅支持強一致性策略，NoSQL還支持弱一致性和最終一致性等多種策略，可根據應用場景進行對應配置。例如，對寫入操作頻繁，但數據讀取最新版本要求并不嚴格的應用，如互聯網網頁數據的存儲和分析應用，可以采用最終一致性策略;而對訂購關系存儲的應用，則必須用強一致性策略，保證總是讀取最新版本數據

newsql和nosql的區(qū)別和聯系

在大數據時代，“多種架構支持多類應用”成為數據庫行業(yè)應對大數據的基本思路，數據庫行業(yè)出現互為補充的三大陣營，適用于事務處理應用的OldSQL、適用于數據分析應用的NewSQL和適用于互聯網應用的NoSQL。但在一些復雜的應用場景中，單一數據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據的存儲管理、復雜分析、關聯查詢、實時性處理和控制建設成本等多方面的需要，因此不同架構數據庫混合部署應用成為滿足復雜應用的必然選擇。不同架構數據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據庫的混合應用部署進行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數據中心類應用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構建數據中心，在充分發(fā)揮OldSQL數據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，以及面對海量數據時較強的擴展能力，滿足數據中心對當前“熱”數據事務型處理和海量歷史“冷”數據分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數據中心類應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NewSQL不適合事務處理的不足，NewSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲能力和處理性能方面的缺陷。

商業(yè)銀行數據中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數據庫滿足各業(yè)務系統(tǒng)數據的歸檔備份和事務型應用，NewSQL MPP數據庫集群對即席查詢、多維分析等應用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構實現應對海量數據存儲的擴展能力。

商業(yè)銀行數據中心存儲架構

與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數據中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數據加載性能提升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，可隨著數據量的增長采用集群方式構建存儲容量更大的數據中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯網大數據應用中混合部署

在互聯網大數據應用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯網大數據應用對海量結構化和非結構化數據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平臺等互聯網大數據應用場景中，OldSQL在應用中負責高價值密度結構化數據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據和低價值密度結構化數據。OldSQL+NoSQL模式在互聯網大數據應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關聯運算方面的不足，NoSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲和非結構化數據處理方面的缺陷。

數據魔方是淘寶網的一款數據產品，主要提供行業(yè)數據分析、店鋪數據分析。淘寶數據產品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關系型數據庫集群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，在應用中仍然占據著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統(tǒng)計結果數據已經達到10TB，占據著數據魔方總數據量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補充，解決了OldSQL數據庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數據產品技術架構

基于OldSQL+NoSQL混合架構的特點，數據魔方目前已經能夠提供壓縮前80TB的數據存儲空間，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)大數據應用中混合部署

行業(yè)大數據與互聯網大數據的區(qū)別在于行業(yè)大數據的價值密度更高，并且對結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等都比互聯網大數據有更高的要求。行業(yè)大數據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)大數據應用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結構化數據分析處理方面的優(yōu)勢，以及NoSQL在非結構數據處理方面的優(yōu)勢，實現NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業(yè)大數據應用對高價值結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等要求，以及對海量非結構化數據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據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據和不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結構化數據的工作。

當前電信運營商在集中化BI系統(tǒng)建設過程中面臨著數據規(guī)模大、數據處理類型多等問題，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在非結構化數據處理和海量數據存儲方面的優(yōu)勢，實現高效低成本。

集中化BI系統(tǒng)數據存儲架構

集中化BI系統(tǒng)按照數據類型和處理方式的不同，將結構化數據和非結構化數據分別存儲在不同的系統(tǒng)中：非結構化數據在Hadoop平臺上存儲與處理;結構化、不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的數據保存在NoSQL數據庫或Hadoop平臺;結構化、需要關聯分析或經常ad-hoc查詢的數據，保存在NewSQL MPP數據庫中，短期高價值數據放在高性能平臺，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，以及三種數據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據庫都不能完全滿足應用需求，因此不同架構數據庫混合使用，從而彌補其他架構的不足成為必然選擇。根據應用場景采用不同架構數據庫進行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構數據庫的特點和優(yōu)勢，并且與其他架構數據庫形成互補，完全涵蓋應用需求，保證數據資源的最優(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等國外數據庫廠商所壟斷，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據庫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。

一、NoSQL數據庫簡介

Web1.0的時代，數據訪問量很有限，用一夫當關的高性能的單點服務器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產生了大量的用戶數據。加上后來的智能移動設備的普及，所有的互聯網平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關系型的數據庫。

NoSQL 不依賴業(yè)務邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數據庫的擴展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數據庫 列式數據庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數據庫。它用于需要對大量的數據進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標就是處理數據量非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過10億行數據，還可處理有數百萬列元素的數據表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數據庫，其設計目的在于管理由大量商用服務器構建起來的龐大集群上的海量數據集(數據量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規(guī)模調整，而且其不強調主集群的設計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴展流程。

主要應用：社會關系，公共交通網絡，地圖及網絡拓譜(n*(n-1)/2)

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