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這篇文章主要為大家展示了“NoSQL 生態(tài)系統(tǒng)指的是什么”，內(nèi)容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓丸趣 TV 小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“NoSQL 生態(tài)系統(tǒng)指的是什么”這篇文章吧。

NoSQL 其名

在給 NoSQL 下定義之前，我們先來試著從它的名字上做一下解讀。顧名思義，NoSQL 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)操作接口應(yīng)該是非 SQL 類型的。但在 NoSQL 社區(qū)，NoSQL 被賦予了更具有包容性的含義，其意為 Not Only SQL，即 NoSQL 提供了一種與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不同的存儲模式，這為開發(fā)者提供了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之外的另一種選擇。

NoSQL 的啟示

NoSQL 運動受到了很多相關(guān)研究論文的啟示，在所有資料中，最核心的有兩個：Google 的 BigTable 論文和 Amazon 的 Dynamo 論文。

特性概述

NoSQL 系統(tǒng)舍棄了一些 SQL 標(biāo)準(zhǔn)中的功能，取而代之的是一些簡單靈活的功能。NoSQL 的構(gòu)建思想就是盡量簡化數(shù)據(jù)操作，盡量讓操作的執(zhí)行效率可預(yù)估。當(dāng)你去考查一個 NoSQL 系統(tǒng)時，下面的幾點是值得注意的。

①數(shù)據(jù)模型及操作模型：你的應(yīng)用層數(shù)據(jù)模型是行、對象還是文檔型的呢? 這個系統(tǒng)是否能支持你進行一些統(tǒng)計工作呢?

②可靠性：當(dāng)你更新數(shù)據(jù)時，新的數(shù)據(jù)是否立刻寫到持久化存儲中去了? 新的數(shù)據(jù)是否同步到多臺機器上了?

③擴展性：你的數(shù)據(jù)量有多大，單機是否能容下? 你的讀寫量需求單機是否能支持?

④分區(qū)策略：考慮到對擴展性、可用性或者持久性的要求，你是否需要一份數(shù)據(jù)被存在多臺機器上? 你是否需要知道或者說你能否知道數(shù)據(jù)在哪臺機器上?

⑤一致性：你的數(shù)據(jù)是否被復(fù)制到了多臺機器上? 這些不同節(jié)點的數(shù)據(jù)如何保證一致性?

⑥事務(wù)機制：業(yè)務(wù)是否需要 ACID 事務(wù)機制?

⑦單機性能：如果你打算持久化的將數(shù)據(jù)存在磁盤上，哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能滿足你的需求(你的需求是讀多還是寫多)? 寫操作是否會成為磁盤瓶頸?

⑧負(fù)載可評估：對于一個讀多寫少的應(yīng)用，諸如響應(yīng)用戶請求的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，我們總會花很多精力來關(guān)注負(fù)載情況。你可能需要進行數(shù)據(jù)規(guī)模的監(jiān)控，對多個用戶的數(shù)據(jù)進行匯總統(tǒng)計。你的應(yīng)用場景是否需要這樣的功能呢?

NoSQL 數(shù)據(jù)模型及操作模型

數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型指的是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的組織方式，數(shù)據(jù)庫的操作模型指的是存取這些數(shù)據(jù)的方式。通常數(shù)據(jù)模型包括關(guān)系模型、鍵值模型以及各種圖結(jié)構(gòu)模型。操作語言可能包括 SQL、鍵值查詢及 MapReduce 等。NoSQL 通常結(jié)合了多種數(shù)據(jù)模型和操作模型，提供不一樣的架構(gòu)方式。

基于 Key 值存儲的 NoSQL 數(shù)據(jù)模型

在鍵值型系統(tǒng)中，復(fù)雜的聯(lián)合查詢以及滿足多個條件的數(shù)據(jù)查詢操作就不那么容易實現(xiàn)了，需要換一種思維來建立和使用鍵名。比如要獲取部門號為 20 的所有員工的信息，應(yīng)用層可以先獲取 Key 為 employee_departments:20 的這個列表，然后再循環(huán)地拿這個列表中的 ID 通過獲取 employee:ID 得到所有員工的信息。

Key-Value 存儲

Key-Value 存儲可以說是最簡單的 NoSQL 存儲，每個 Key 值對應(yīng)一個任意的數(shù)據(jù)值。對 NoSQL 系統(tǒng)來說，這個任意的數(shù)據(jù)值是什么，它并不關(guān)心。比如在員工信念數(shù)據(jù)庫里，employee:30 這個 Key 對應(yīng)的可能就是一段包含員工所有信息的二進制數(shù)據(jù)。這個二進制的格式可能是 Protocol Buffer、Thrift 或者 Avro 都無所謂。

Key- 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲

Key- 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的典型代表是 Redis，Redis 將 Key-Value 存儲的 Value 變成了結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)類型。Value 的類型包括數(shù)字、字符串、列表、集合以及有序集合。除了 set/get/delete 操作以為，Redis 還提供了很多針對以上數(shù)據(jù)類型的特殊操作，比如針對數(shù)字可以執(zhí)行增、減操作，對 list 可以執(zhí)行 push/pop 操作，通過提供這種針對單個 Value 進行的特定類型的操作，Redis 可以說實現(xiàn)了功能與性能的平衡。

什么是 NoSQL 生態(tài)系統(tǒng)

Key- 文檔存儲

Key- 文檔存儲的代表有 CouchDB、MongoDB 和 Riak。這種存儲結(jié)構(gòu)下 Key-Value 的 Value 是結(jié)構(gòu)化的文檔，通常這些文檔是被轉(zhuǎn)換成 JSON 或者類似于 JSON 的結(jié)構(gòu)進行存儲。文檔可以存儲列表，鍵值對以及層次結(jié)構(gòu)復(fù)雜的文檔。

BigTable 的列簇式存儲

HBase 和 Cassandra 的數(shù)據(jù)模型都借鑒自 Google 的 BigTable。這種數(shù)據(jù)模型的特點是列式存儲，每一行數(shù)據(jù)的各項被存儲在不同的列中(這些列的集合稱作列簇)。而每一列中每一個數(shù)據(jù)都包含一個時間戳屬性，這樣列中的同一個數(shù)據(jù)項的多個版本都能保存下來。

列式存儲可以這樣理解：將行 ID、列簇號，列號以及時間戳一起，組成一個 Key，然后將 Value 按 Key 的順序進行存儲。Key 值的結(jié)構(gòu)化使這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)一些特別的功能，最常用的就是將一個數(shù)據(jù)的多個版本存成時間戳不同的幾個值，這樣就能方便地保存歷史數(shù)據(jù)。這種結(jié)構(gòu)也能天然地進行高效的松散列數(shù)據(jù) (在很多行中并沒有某列的數(shù)據(jù)) 存儲。當(dāng)然，對于那些很少有某一行有 NULL 值的列，由于每一個數(shù)據(jù)必須包含列標(biāo)識，這又會造成空間的浪費。

圖結(jié)構(gòu)存儲

圖結(jié)構(gòu)存儲是 NoSQL 的另一種存儲實現(xiàn)。其指導(dǎo)思想是：數(shù)據(jù)并非對等的，關(guān)系型的存儲或者鍵值對的存儲，可能都不是最好的存儲方式。圖結(jié)構(gòu)是計算機科學(xué)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)之一，Neo4j 和 HyperGraphDB 是當(dāng)前最流行的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫。

復(fù)雜查詢

在 NoSQL 存儲系統(tǒng)中，有很多比鍵值查找更復(fù)雜的操作。比如 MongoDB 可以在任意數(shù)據(jù)行上建立索引，可以使用 Javascript 語法設(shè)定復(fù)雜的查詢條件。BigTable 型的系統(tǒng)通常支持對單獨某一行的數(shù)據(jù)進行遍歷，允許對單列的數(shù)據(jù)進行按特定條件的篩選。CouchDB 允許你創(chuàng)建同一份數(shù)據(jù)的多個視圖，通過運行 MapReduce 任務(wù)來實現(xiàn)一些更為復(fù)雜的查詢或者更新操作。很多 NoSQL 系統(tǒng)都支持與 Hadoop 或者其他 MapReduce 框架結(jié)合來進行一些大規(guī)模數(shù)據(jù)分析工作。

事務(wù)機制

與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不同的是，NoSQL 系統(tǒng)通常注重性能和擴展性，而非事務(wù)機制。傳統(tǒng)的 SQL 數(shù)據(jù)庫的事務(wù)通常都是支持 ACID 的強事務(wù)機制。ACID 的支持使得應(yīng)用者能夠很清楚他們當(dāng)前的數(shù)據(jù)狀態(tài)。對很多 NoSQL 系統(tǒng)來說，對性能的考慮遠(yuǎn)在 ACID 的保證之上。通常 NoSQL 系統(tǒng)僅提供行級別的原子性保證，也就是說同時對同一個 Key 下的數(shù)據(jù)進行的兩個操作，在實際執(zhí)行時是會串行的，保證了每一個 Key-Value 對不會被破壞。

Schema-free 的存儲

還有一個很多 NoSQL 的共同點，就是它通常并沒有強制的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)約束。即使是在文檔型存儲或者列式存儲上，也不會要求某一個數(shù)據(jù)列在每一行數(shù)據(jù)上都必須存在。

數(shù)據(jù)可靠性

最理想的狀態(tài)是，數(shù)據(jù)庫會把所有寫操作立刻寫到持久化存儲的設(shè)備，同時復(fù)制多個副本到不同地理位置的不同節(jié)點上，以防止數(shù)據(jù)丟失。但這種對數(shù)據(jù)安全性的要求對性能是有影響的，所以不同的 NoSQL 系統(tǒng)在自身性能的考慮下，在數(shù)據(jù)安全上采取了不太一樣的策略。

單機可靠性

單機可靠性理解起來非常簡單，它的定義是寫操作不會由于機器重啟或者斷電而丟失。通常單機可靠性的保證是通過把數(shù)據(jù)寫到磁盤來完成的，而這通常會造成磁盤 I / O 成為整個系統(tǒng)的瓶頸。下面我們談?wù)勔恍┰趩螜C可靠性的保證下提高性能的方法。

控制 fsync 的調(diào)用頻率

Redis 提供了幾種對 fsync 調(diào)用頻率的控制方法。應(yīng)用開發(fā)者可以配置 Redis 在每次更新操作后都執(zhí)行一次 fsync，這樣會比較安全，當(dāng)然也就比較慢。Redis 也可以設(shè)置成 N 秒種調(diào)用一次 fsync，這樣性能會更好一點。但這樣的后果就是一旦出現(xiàn)故障，最多可能導(dǎo)致 N 秒內(nèi)的數(shù)據(jù)丟失。而對一些可靠性要求不太高的場合(比如僅僅把 Redis 當(dāng) Cache 用的時候)，應(yīng)用開發(fā)者甚至可以直接關(guān)掉 fsync 的調(diào)用：讓操作系統(tǒng)來決定什么時候需要把數(shù)據(jù) flush 到磁盤(譯者注：這只是 Redis append only file 的機制，Redis 是可以關(guān)閉 aof 日志的，另外，Redis 本身支持將內(nèi)存中數(shù)據(jù) dump 成 rdb 文件的機制，和上面說的不是一回事)。

使用日志型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Cassandra、HBase、Redis 和 Riak 都會把寫操作順序的寫入到一個日志文件中。相對于存儲系統(tǒng)中的其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，上面說到的日志文件可以頻繁地進行 fsync 操作，這樣就把對磁盤的隨機寫變成順序?qū)懥恕?/p>

通過合并寫操作提高吞吐性能

Cassandra 有一個機制，它會把一小段時間內(nèi)的幾個并發(fā)的寫操作放在一起進行一次 fsync 調(diào)用，這種做法叫 group commit。

多機可靠性

由于硬件層面有時會造成無法恢復(fù)的損壞，單機可靠性的保證在這時就鞭長莫及了。對于一些重要數(shù)據(jù)，跨機器做備份保存是必備的安全措施。一些 NoSQL 系統(tǒng)提供了多機可靠性的支持。

Redis 采用傳統(tǒng)的主從數(shù)據(jù)同步的方式。

MongoDB 提供了一種叫 Replica Sets 高可用架構(gòu)。

Riak、Cassandra 和 Voldemort 提供了一些更靈活的可配置策略，并提供一個可配置的參數(shù) N，代表每一個數(shù)據(jù)會被備份的份數(shù)。為了應(yīng)對整個數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)故障的情況，需要實現(xiàn)跨數(shù)據(jù)中心的多機備份功能。

橫向擴展帶來性能提升

橫向擴展的目標(biāo)是達(dá)到線性的效果，即如果你增加一倍的機器，那么負(fù)載能力應(yīng)該也能相應(yīng)的增加一倍。其主要需要解決的問題是如何讓數(shù)據(jù)在多臺機器間分布，這里面涉及到分片技術(shù)。

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