| 虽然NoSQL很火热，但是真正应用NoSQL的用户不多。本文将为大家以对比的形式来介绍不同NoSQL产品的特点，希望对大家有所帮助。 空前的数据量正在驱动商业寻找传统关系型数据库的替代方案,它已经为我们服务30多年了(去年5月份ACM刚刚给关系型数据庆祝40岁生日).总体来讲,这些替代方案就是目前知名的“NoSQL数据库.” 关系型数据库的基本问题是无法处理许多现代的工作负载.有三个具体的问题领域:向外扩展(Scaleout)类似于Digg(3TB的绿色徽章数据)或Facebook(50T的收件箱搜索数据)或Ebay(总共2PB的数据)的数据集,单机性能限制以及僵化的概要设计. 商业上(包含Rackspace Cloud公司)需要寻找新的方式来存储并扩展大规模的数据.我最近写了一篇关于Cassandra的文章,一个我们投入了资源的非关系型数据库.还有另外一些正在运作中的非关系型数据库,它们汇总在一起被我们称为”NoSQL运动”. “NoSQL”这个术语实际上是由一个Rackspace的员工Eric Evans最先提出的,当时来自Last.fm网站的Johan Oskarsson提议组织一次开源分布式数据库的研讨会.这个名称与概念就一起流行了起来. 有些人反对NoSQL这个说法,因为它听起来像是仅仅表明了我们不做什么,而不是我们在做什么.事实确实是这样,我也基本同意此说法,但是这个术语仍然有其价值,因为当关系型数据库是你所知道的唯一工具时,每个问题看起来都像个拇指(俗语,如果你手里有一个锤子,你看到什么都是钉子,译者补充).NoSQL这个术语起码让人们知道还有其他的选项可供选择.但是,当关系型数据库是解决问题的最佳工具时,我们并不是反关系型数据库者;它的涵义应该是“不仅仅有SQL(Not Only SQL)”而不是“不再有SQL(No SQL atall)”. 有关NoSQL名称的一个真实的忧虑是,它是如此大的一个概念,以致于差异巨大的设计都可以涵盖其中.如果在讨论各种产品时没有搞清楚这一点,就会导致概念混乱.因此,我建议大家沿着下面三个维度来思考这些数据库选项: 可伸缩性(scalability)、数据模型与查询模型(data andquery model)以及持久化设计(persistence design). 我选择了10种NoSQL数据库作为示例.这不是一份详尽的清单,但是这里讨论的概念对于评估其他的NoSQL数据库也至关重要. 可伸缩性(Scalability) 通过使用复制,就可以轻易扩展读的规模,因此,每当我在此文中谈到规模伸缩(scaling),都是表示通过自动分区将数据分布到多台机器以扩展写的规模.我们将做这种事情的系统称为“分布式数据库”.它们包括Cassandra、HBase、Riak、Scalaris、Voldemort以及其他很多类似的系统.如果你的写容量或写数据大小已经无法在一台机器上进行处理,如果你不想自己手工来管理分区的话,这些就是你的唯一选项了.(你不会这么做吧?) 人们使用分布式数据库主要关注两件事情: 1) 是否支持多个数据中心以及2) 能否在对应用透明的前提下往正在运行的集群中添加新机器的能力.
非分布式NoSQL数据库包括CouchDB、MongoDB、Neo4j、Redis以及TokyoCabinet.它们可作为分布式系统的持久层;MongoDB提供了受限制的数据分片(Sharding)功能,CouchDB也有一个独立的Lounge项目来支持做类似的分片功能,TokyoCabinet可用作Voldemort的存储引擎. |
