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NOSQL基础概念

时间:2017-04-18 14:36:39      阅读:381      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:hash算法   容错性   推荐   base   操作   方案   height   图片   重要   

NoSql是一个很老的概念了,但对自己来说,仍然是一个短板,果断补上。

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首先通过几个简单的例子来了解NOSQL在国内的情况(2013年左右的数据,有些过时),比如新浪微博,其就有200多台物理机运行着Redis,其结合NOSQL和MySQL一起使用,关系型数据,通过索引保存在MYSQL中,K/V数据保存在Redis中。淘宝的Oceanbase用于处理线上事务,Tair用于K/V存储,于2010上线(自己落后时代不少啊)。优酷的现在评论业务使用mongoDB存储,运营数据分析及挖掘处理使用Hadoop/HBase。

 

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对于数据来说,常用的单位按序增加为,Byte, KB, MB, GB, TB, PB, EB, ZB, YD, DB, NB。

大数据的特点体现在4个V上,分别是: Volumn数据量,比如腾讯涉及8亿以上用户,2013年的总数据量压缩后仍然高达100PB,并以每月10%的速度增长;Variety数据类型繁多,包括文字、视频、图片、地理位置等;Value价值密度低,商业价值高;Velocity处理速度快,"1秒定律"。

大数据相关技术:采集技术,比如RFID射频数据、传感器数据、社交网络数据等;预处理技术,对数据进行抽取和清洗操作;大数据存储与管理技术,比如DFS分布式文件系统,NOSQL数据库;大数据分析与挖掘技术,包括数据挖掘,机器学习等;大数据应用技术,在国内常用于商业智能、政府决策和公共服务。

什么是NOSQL? "Not Only SQL"

过去传统的关系型数据库,优点是通用性和性能都很高、通过事务保持数据一致性、可以通过JOIN完成复杂查询,但缺点是不擅长大量数据的写入、表结构的改变、快速返回简单查询等。

NOSQL数据库易于数据的分散,其本身不支持join操作,各个数据独立设计,很容易把数据分散到各个服务器,相对于提升服务器性能增大规模可以低成本的提高系统整体处理能力。

接下来通过一个表格来了解NOSQL数据库的类型,加粗部分为最常用实现。

NOSQL类型

常见实现

键值对类型

Memcached临时性, Redis兼具临时性和永久性,可用缓存数据,读写非常快速

Dynamo, LevelDB

文档类型

MongoDB, CouchDB, 无需定义表结构,可以使用复杂查询条件

面向列的类型

Cassandra, HBASE,Hadoop 这类数据库相对最难理解,但重要性最高,扩展性非常强。我们过去的数据库,数据存储以行位单位,便于少量行的读取和更新,而面向列的数据库则适合对大量行少量列进行读取,对所有特定列进行同时更新

Tip:对我们来说,传统数据库和NOSQL数据库不分好坏,能够合理的使用才是王道。

 

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对于传统数据库来说,其数据一致性通过事务的ACID特性来保证,但对于分布式系统来说,这套方案是行不通的。NOSQL系统就是一个分布式系统,其对于客户来说就是一个统一的整体,但实际上是由一组服务器组成的。提到分布式系统的数据一致性,就不得不提Eric Brewer提出的CAP理论,CAP分别表示Consistency强一致性Availability可用性Partition Tolerance分区容错性

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根据该理论, 任何一个数据共享系统只能满足这三个特性中的两个,在选型时需要做相应的权衡。

放弃P分区容错性:出现网络故障时,需要将所有数据放到一台机器,但对于NOSQL数据库一定来说,一定需要P

放弃A可用性:出现故障时,服务不可用,需要等待

放弃C强一致性:但保留数据的最终一致性,以网购为例,对于同一货物的两个订单吗,较晚的订单将被告知售罄。对于一些不敏感的数据,比如头像、评论,可以放弃C,但对于金额等敏感数据则不能。

相对于传统的ACID, NOSQL引入BASE准则。

Basically Available基本可用:系统能够基本运行,一直提供服务。

Soft-State软状态:系统不要求一直保持强一直状态。

Eventual consistency最终一致性:系统需要在某一时刻后达到一致性要求。

ACID

BASE

强一致性

弱一致性

隔离性

可用性优先

悲观,保守方法(悲观锁)

乐观方法(乐观锁)

难以变化

适用变化、简单快捷

数据一致性的实现方法:Quorun系统NEW策略;时间戳策略;向量时钟。(这部分需要时再深入学习,目前只需应用水平)

 

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对于当下的海量数据,过去通过垂直扩展性能的方式已不合适,因此水平扩展已成为必由之路,通常来说,对于NOSQL数据库,水平扩展的方式就是复制和分片

方案

诠释

所有数据存放在一个服务器上

 

分片(Sharding)

将数据不同部分分配到不同服务器

记住:在设计,及早考虑分片

主从复制(Master-Slave)

主负责处理数据更新,并启动单独进程将数据同步到从

但主仍然存在瓶颈和单点故障

对等复制(Peer to Peer)

同时写入时,存在不一致的情况,可以由应用程序来判断

选举模式

复制和分片同时使用

 

分片的算法:Range-Based Partition(mongodb), Round-Robin(mod算法),一致性hash算法(详情请见http://www.cnblogs.com/wanliwang01/p/Architect_JAVA_LINKHOME.html)。

Tip:

五分钟法则:一条记录频繁被访问则应该放在内存,反之则应该放在硬盘,这个临界时间就是五分钟。

不要删除数据:包括不用使用IsDeleted软删除,推荐的方式是使用代表数据状态的字段,如:有效、停用、弃置、取消等。

 

参考资料:

  1. 皮雄军. NoSQL数据库技术实战[M]. 北京:清华大学出版社, 2015.

NOSQL基础概念

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原文地址:http://www.cnblogs.com/wanliwang01/p/NOSQL_base01.html

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