NoSQL 数据库的使用场景

摘要：对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储、图数据库。这里就带你一览NoSQL各类类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。

 

在过去几年，关系型数据库一直是数据持久化的惟一选择，数据工做者考虑的也只是在这些传统数据库中作筛选，好比SQL Server、Oracle、MySQL。甚至是作一些默认的选择，好比使用.NET的通常会选择SQL Server；使用Java的可能会偏向Oracle；Ruby是MySQL；Python则是PostgreSQL或MySQL等等。

缘由很简单：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获得证明。咱们可使用这些传统数据库良好的控制并发操做、事务等等。然而若是传统的关系型数据库一直这么可靠，那么还有NoSQL什么事？NoSQL之因此生存并获得发展，是由于它作到了传统关系型数据库作不到的事！

关系型数据库中存在的问题

Impedance Mismatch（阻抗失配）

咱们使用Python、Ruby、Java、.Net等语言编写应用程序，这些语言有一个共同的特性——面向对象。可是咱们使用MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server，这些数据库一样有一个共同的特性——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，可是数据库倒是关系的，因此在每次存储或者查询数据时，咱们都须要作转换。相似Hibernate、Mybatis、Entity Framework这样的ORM框架确实能够简化这个过程，可是在对查询有高性能需求时，这些ORM框架就捉襟见肘了。

应用程序规模的变大

网络应用程序的规模日渐变大，咱们须要储存更多的数据、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，咱们须要不停的扩展。

扩展分为两类：

1） 纵向扩展，即购买更好的机器，更多的磁盘、更多的内存等等；

2） 横向扩展，即购买更多的机器组成集群。在巨大的规模下，纵向扩展发挥的做用并非很大。

首先单个机器性能提高须要巨额的开销而且有着性能的上限，在Google和Facebook这种规模下，永远不可能使用一台机器支撑全部的负载。鉴于这种状况，咱们须要新的数据库，由于关系数据库并不能很好的运行在集群上。固然，你也可能会去搭建关系数据库集群，可是他们使用的是共享存储，这并非咱们想要的类型。因而就有了以Google、Facebook、Amazon这些试图处理更多传输所引领的NoSQL纪元。

NoSQL纪元

当下已经存在不少的NoSQL数据库，好比MongoDB、Redis、Riak、HBase、Cassandra等等。每个都拥有如下几个特性中的一个：

 

• 再也不使用SQL语言，好比MongoDB、Cassandra就有本身的查询语言
• 一般是开源项目
• 为集群运行而生
• 弱结构化——不会严格的限制数据结构类型

 

NoSQL数据库的类型

NoSQL能够大致上分为4个种类：Key-value、Document-Oriented、Column-Family Databases、Graph-Oriented Databases。

1、 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。你能够经过key来添加、查询或者删除数据，鉴于使用主键访问，因此会得到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）

1. 适用的场景

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

2. 不适用场景

1） 取代经过键查询，而是经过值来查询。Key-Value数据库中根本没有经过值查询的途径。

2） 须要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能经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能够进行回滚。

 

2、 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。每一个文档都是自包含的数据单元，是一系列数据项的集合。每一个数据项都有一个名称与对应的值，值既能够是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也能够是复杂的类型，若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能够是不一样的，数据可使用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）

1. 适用的场景

1） 日志。企业环境下，每一个应用程序都有不一样的日志信息。Document-Oriented数据库并无固定的模式，因此咱们可使用它储存不一样的信息。

2） 分析。鉴于它的弱模式结构，不改变模式下就能够储存不一样的度量方法及添加新的度量。

2. 不适用场景

在不一样的文档上添加事务。Document-Oriented数据库并不支持文档间的事务，若是对这方面有需求则不该该选用这个解决方案。

 

3、 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，一个列族存储常常被一块儿查询的相关数据。举个例子，若是咱们有一个Person类，咱们一般会一块儿查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种状况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另外一个列族中。

产品：Cassandra、HBase

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

1. 适用的场景

1） 日志。由于咱们能够将数据储存在不一样的列中，每一个应用程序能够将信息写入本身的列族中。

2） 博客平台。咱们储存每一个信息到不一样的列族中。举个例子，标签能够储存在一个，类别能够在一个，而文章则在另外一个。

2. 不适用场景

1） 若是咱们须要ACID事务。Vassandra就不支持事务。

2） 原型设计。若是咱们分析Cassandra的数据结构，咱们就会发现结构是基于咱们指望的数据查询方式而定。在模型设计之初，咱们根本不可能去预测它的查询方式，而一旦查询方式改变，咱们就必须从新设计列族。

 

4、 图（Graph-Oriented）数据库

图数据库容许咱们将数据以图的方式储存。实体会被做为顶点，而实体之间的关系则会被做为边。好比咱们有三个实体，Steve Jobs、Apple和Next，则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next链接到Steve Jobs。

产品：Neo4J、Infinite Graph、OrientDB

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

1. 适用的场景

1） 在一些关系性强的数据中

2） 推荐引擎。若是咱们将数据以图的形式表现，那么将会很是有益于推荐的制定

2. 不适用场景

不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小，由于不多有操做涉及到整个图。

 

英文原文： NoSQL Databases, why we should use, and which one we should choose

 

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