關系數據庫還是NoSQL數據庫
上一篇簡單的說明了為什么要使用NoSQL。接下來我們看下如何把NoSQL引入到我們的項目中,我們到底要不要把NoSQL引入到項目中。
在過去,我們只需要學習和使用一種數據庫技術,就能做幾乎所有的數據庫應用開發。因為成熟穩定的關系數據庫產品并不是很多,而供你選擇的免費版本就更加少了,所以互聯網領域基本上都選擇了免費的MySQL數據庫。在高速發展的WEB2.0時代,我們發現關系數據庫在性能、擴展性、數據的快速備份和恢復、滿足需求的易用性上并不總是能很好的滿足我們的需要,我們越來越趨向于根據業務場景選擇合適的數據庫,以及進行多種數據庫的融合運用。幾年前的一篇文章《One Size Fits All - An Idea Whose Time Has Come and Gone》就已經闡述了這個觀點。
當我們在討論是否要使用NoSQL的時候,你還需要理解NoSQL也是分很多種類的,在NoSQL百花齊放的今天,NoSQL的正確選擇比選擇關系數據庫還具有挑戰性。雖然NoSQL的使用很簡單,但是選擇卻是個麻煩事,這也正是很多人在觀望的一個原因。
NoSQL的分類
NoSQL僅僅是一個概念,NoSQL數據庫根據數據的存儲模型和特點分為很多種類。
類型 |
部分代表 |
特點 |
列存儲 |
Hbase Cassandra Hypertable |
顧名思義,是按列存儲數據的。最大的特點是方便存儲結構化和半結構化數據,方便做數據壓縮,對針對某一列或者某幾列的查詢有非常大的IO優勢。 |
文檔存儲 |
MongoDB CouchDB |
文檔存儲一般用類似json的格式存儲,存儲的內容是文檔型的。這樣也就有有機會對某些字段建立索引,實現關系數據庫的某些功能。 |
key-value存儲 |
Tokyo Cabinet / Tyrant Berkeley DB MemcacheDB Redis |
可以通過key快速查詢到其value。一般來說,存儲不管value的格式,照單全收。(Redis包含了其他功能) |
圖存儲 |
Neo4J FlockDB |
圖形關系的最佳存儲。使用傳統關系數據庫來解決的話性能低下,而且設計使用不方便。 |
對象存儲 |
db4o Versant |
通過類似面向對象語言的語法操作數據庫,通過對象的方式存取數據。 |
xml數據庫 |
Berkeley DB XML BaseX |
高效的存儲XML數據,并支持XML的內部查詢語法,比如XQuery,Xpath。 |
以上NoSQL數據庫類型的劃分并不是絕對,只是從存儲模型上來進行的大體劃分。它們之間沒有絕對的分界,也有交差的情況,比如Tokyo Cabinet / Tyrant的Table類型存儲,就可以理解為是文檔型存儲,Berkeley DB XML數據庫是基于Berkeley DB之上開發的。
NoSQL還是關系數據庫
雖然09年出現了比較激進的文章《關系數據庫已死》,但是我們心里都清楚,關系數據庫其實還活得好好的,你還不能不用關系數據庫。但是也說明了一個事實,關系數據庫在處理WEB2.0數據的時候,的確已經出現了瓶頸。
那么我們到底是用NoSQL還是關系數據庫呢?我想我們沒有必要來進行一個絕對的回答。我們需要根據我們的應用場景來決定我們到底用什么。
如果關系數據庫在你的應用場景中,完全能夠很好的工作,而你又是非常善于使用和維護關系數據庫的,那么我覺得你完全沒有必要遷移到NoSQL上面,除非你是個喜歡折騰的人。如果你是在金融,電信等以數據為王的關鍵領域,目前使用的是Oracle數據庫來提供高可靠性的,除非遇到特別大的瓶頸,不然也別貿然嘗試NoSQL。
然而,在WEB2.0的網站中,關系數據庫大部分都出現了瓶頸。在磁盤IO、數據庫可擴展上都花費了開發人員相當多的精力來優化,比如做分表分庫(database sharding)、主從復制、異構復制等等,然而,這些工作需要的技術能力越來越高,也越來越具有挑戰性。如果你正在經歷這些場合,那么我覺得你應該嘗試一下NoSQL了。
選擇合適的NoSQL
如此多類型的NoSQL,而每種類型的NoSQL又有很多,到底選擇什么類型的NoSQL來作為我們的存儲呢?這并不是一個很好回答的問題,影響我們選擇的因素有很多,而選擇也可能有多種,隨著業務場景,需求的變更可能選擇又會變化。我們常常需要根據如下情況考慮:
- 數據結構特點。包括結構化、半結構化、字段是否可能變更、是否有大文本字段、數據字段是否可能變化。
- 寫入特點。包括insert比例、update比例、是否經常更新數據的某一個小字段、原子更新需求。
- 查詢特點。包括查詢的條件、查詢熱點的范圍。比如用戶信息的查詢,可能就是隨機的,而新聞的查詢就是按照時間,越新的越頻繁。
NoSQL和關系數據庫結合
其實NoSQL數據庫僅僅是關系數據庫在某些方面(性能,擴展)的一個彌補,單從功能上講,NoSQL的幾乎所有的功能,在關系數據庫上都能夠滿足,所以選擇NoSQL的原因并不在功能上。
所以,我們一般會把NoSQL和關系數據庫進行結合使用,各取所長,需要使用關系特性的時候我們使用關系數據庫,需要使用NoSQL特性的時候我們使用NoSQL數據庫,各得其所。
舉個簡單的例子吧,比如用戶評論的存儲,評論大概有主鍵id、評論的對象aid、評論內容content、用戶uid等字段。我們能確定的是評論內容content肯定不會在數據庫中用where content=’’查詢,評論內容也是一個大文本字段。那么我們可以把 主鍵id、評論對象aid、用戶id存儲在數據庫,評論內容存儲在NoSQL,這樣數據庫就節省了存儲content占用的磁盤空間,從而節省大量IO,對content也更容易做Cache。
commentIds=DB.query("SELECT id FROM comments where aid='評論對象id' LIMIT 0,20");
//根據主鍵id列表,從NoSQL取回評論實體數據
CommentsList=NoSQL.get(commentIds);
NoSQL代替MySQL
在某些應用場合,比如一些配置的關系鍵值映射存儲、用戶名和密碼的存儲、Session會話存儲等等,用NoSQL完全可以替代MySQL存儲。不但具有更高的性能,而且開發也更加方便。
NoSQL作為緩存服務器
MySQL+Memcached的架構中,我們處處都要精心設計我們的緩存,包括過期時間的設計、緩存的實時性設計、緩存內存大小評估、緩存命中率等等。
NoSQL數據庫一般都具有非常高的性能,在大多數場景下面,你不必再考慮在代碼層為NoSQL構建一層Memcached緩存。NoSQL數據本身在Cache上已經做了相當多的優化工作。
Memcached這類內存緩存服務器緩存的數據大小受限于內存大小,如果用NoSQL來代替Memcached來緩存數據庫的話,就可以不再受限于內存大小。雖然可能有少量的磁盤IO讀寫,可能比Memcached慢一點,但是完全可以用來緩存數據庫的查詢操作。
規避風險
由于NoSQL是一個比較新的東西,特別是我們選擇的NoSQL數據庫還不是非常成熟的產品,所以我們可能會遇到未知的風險。為了得到NoSQL的好處,又要考慮規避風險,魚與熊掌如何兼得?
現在業內很多公司的做法就是數據的備份。在往NoSQL里面存儲數據的時候還會往MySQL里面存儲一份。NoSQL數據庫本身也需要進行備份(冷備和熱備)。或者可以考慮使用兩種NoSQL數據庫,出現問題后可以進行切換(避免出現digg使用Cassandra的悲劇)。
總結
本文只是簡單的從MySQL和NoSQL的角度分析如何選擇,以及進行融合使用。其實在選擇NoSQL的時候,你可能還會碰到關于CAP原則,最終一致性,BASE思想的考慮。因為使用MySQL架構的時候,你也會碰到上面的問題,所以這里沒有闡述。