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NoSQL 的特性及与关系型数据库的比较

2014-12-14 14:19| 发布者: digitser| 查看: 5782| 评论: 2|原作者: liangsheng

摘要: NoSQL 的特性及与关系型数据库的比较 在过去,关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择,数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选,譬如:SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。甚至是做一些默认的选 ...
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NoSQL 的特性及与关系型数据库的比较

       在过去,关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择,数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选,譬如:SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。甚至是做一些默认的选择,比如:使用 .NET 的一般会选择 SQL Server;使用 Java 的可能偏向 Oracle,Ruby 一般是 MySQL,Python 则会是 PostgreSQL 或 MySQL 等等。

原因很简单:
       过去很长一段时间内,关系数据库的健壮性已经在多数应用程序中得到证实。我们可以使用这些传统数据库良好的控制并发操作、事务等等。然而,如果传统关系型数据库一直这么可靠,那么,还要 NoSQL 干什么?NoSQL 之所以生存并得到发展,是因为它做到了传统关系型数据库做不到的事!

关系型数据库中存在的问题:
2.jpg

1、Impedance Mismatch (阻抗不匹配)
      我们使用 Python、Ruby、Java、.Net 等语言编写应用程序时,这些语言有一共同特性 —— 面向对象。但当我们使用 MySQL、PostgreSQL、Oracle 以及 SQL Server 时,这些数据库同样有一共同特性 —— 关系型数据库。这里就牵扯到了 “Impedance Mismatch” 这个术语:存储结构是面向对象的,但是数据库却是关系的,所以在每次存储或者查询数据时,我们都需要做转换。类似Hibernate、Entity Framework 这样的 ORM 框架确实可以简化这个过程,但是在对查询有高性能需求时,这些 ORM 框架就捉襟见肘了。

2、应用程序规模变得越来越大
     网络应用程序的规模日渐变大,我们需要储存更多的数据、服务更多的用户以及需求更多的计算能力。为了应对这种情形,我们需要不停的扩展。扩展分为两类:
            一种是纵向扩展,即购买更好的机器,更多的磁盘、更多的内存等等;
            另一种是横向扩展,即购买更多的机器组成集群。

     在巨大的规模下,纵向扩展发挥的作用并不是很大。首先单机器性能提升需要巨额的开销并且有着性能的上限,在Google 和 Facebook 这种规模下,永远不可能使用一台机器支撑所有的负载。鉴于这种情况,我们需要新的数据库;因为,关系数据库并不能很好的运行在集群上。不错,也可能会去搭建关系数据库集群,但是他们使用的是共享存储,这并不是我们想要的类型。于是就有了以 Google、Facebook、Amazon (亚马逊) 这些试图处理更多传输所引领的 NoSQL 纪元。

NoSQL 纪元时代来临
       当下已经存在很多的 NoSQL 数据库,比如 MongoDB、Redis、Riak、HBase、Cassandra 等等。每一个都拥有以下几个特性中的一个:
              1、不再使用 SQL 语言,譬如:MongoDB、Cassandra 就有自己的查询语言;
              2、通常是开源项目;
              3、为集群运行而生;
              4、弱结构化 —— 不会严格限制数据结构类型。

NoSQL 数据库类型:
       NoSQL 可以大体上分为 4 个种类:Key-value (键 - 值)、Document-Oriented (面向 - 文档)、Column-Family Databases (列 - 存储数据库) 以及 Graph-Oriented Databases (面向 - 图形数据库)。

下面就来说说这些类型的特性:

一、 键值(Key-Value)数据库
        键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过 key 来添加、查询或者删除数据,鉴于使用主键访问,所以会获得不错的性能及扩展性。

        产品:
               Riak、Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort

       有谁在使用:
              GitHub (Riak)、BestBuy (Riak)、Twitter (Redis和Memcached)、StackOverFlow    (Redis)、 Instagram (Redis)、Youtube (Memcached)、Wikipedia(Memcached)

       适用场景:

              储存用户信息,比如:会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和 ID(键)挂钩,这种情景下键值数据库是个很好的选择。

       不适用场景:
              1. 取代通过键查询,而是通过值来查询。Key-Value 数据库中根本没有通过值查询的途径。
              2. 需要储存数据之间的关系。在 Key-Value 数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。
              3. 事务的支持。在 Key-Value 数据库中故障产生时不可以进行回滚。

二、 面向文档(Document-Oriented)数据库
        面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元,是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值,值既可以是简单的数据类型,譬如:字符串、数字、日期等;也可以是复杂的类型,譬如:有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档,同一个表中存储的文档属性可以是不同的,数据可以使用 XML、JSON 或者 JSONB 等多种形式存储。

        产品:
               MongoDB、CouchDB、RavenDB

        有谁在使用:
               SAP (MongoDB)、Codecademy (MongoDB)、Foursquare (MongoDB)、NBC    News (RavenDB)

        适用场景:
               1、日志。企业环境下,每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented 数据库并没有固定的模式,所以我们可以使用它储存不同的信息。
               2、分析。鉴于它的弱模式结构,不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。

        不适用场景:
               在不同的文档上添加事务。Document-Oriented 数据库并不支持文档间的事务,如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。

三、 列存储(Wide Column Store/Column-Family)数据库
        列存储数据库将数据储存在列族(column family)中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据。譬如:如果我们有一 Person 类,我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下,姓名和年龄就会被放入一个列族中,而薪资则在另一个列族中。

        产品:
               Cassandra、HBase

         有谁在使用:
               Ebay (Cassandra)、Instagram (Cassandra)、NASA (Cassandra)、Twitter    (Cassandra and HBase)、Facebook (HBase)、Yahoo!(HBase)

        适用场景
              1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中,每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。
              2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。譬如:标签可以储存在一列,类别可以储存在一列,而文章则储存在另一列。

        不适用场景:
               1. 如果我们需要 ACID 事务。Vassandra 就不支持事务。
               2. 原型设计。如果我们分析 Cassandra 的数据结构,我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初,我们根本不可能去预测它的查询方式,而一旦查询方式改变,我们就必须重新设计列族。

四、 图形(Graph-Oriented)数据库
        图形数据库允许我们将数据以图形方式储存。实体会被作为顶点,而实体之间的关系则会被作为边。譬如:有三个实体,Steve Jobs、Apple 和 Next,则会有两个 “Founded by” 的边将 Apple 和 Next 连接到 Steve Jobs。

        产品:
               Neo4J、Infinite Graph、OrientDB

        有谁在使用:
              Adobe (Neo4J)、Cisco (Neo4J)、T-Mobile (Neo4J)

        适用场景
               1. 在一些关系性强的数据中。
               2. 推荐引擎。如果我们将数据以图形的形式表现,那么,将会非常有益于推荐的制定。

        不适用场景
               不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小,因为很少有操作涉及到整个图。

版权声明:
本文由 德云社区 整理,原文来自网络。

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引用 liangsheng 2014-12-14 13:30
SQL Server, PostgreSQL, MySQL, NoSQL, 关系型数据库
引用 liangsheng 2014-12-14 13:30
SQL Server, PostgreSQL, MySQL, NoSQL, 关系型数据库

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