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副本集将选举一个新的主库继续提供服务,在N

MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点,关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。

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1、在不同的引擎上有不同的存储方式。2、查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高。3、开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长。4、缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

文章首发于51CTO技术栈公众号作者 陈彩华文章转载交流请联系 caison@aliyun.com

随着互联网web2.0网站的兴起,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,例如:

非关系型数据库,属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库,即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性,呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。

澳门mgm4858集团登录网址 2NoSQL历史

一、High performance - 对数据库高并发读写的需求

web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息,所以基本上无法使用动态页面静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住,但是应付上万次SQL写数据请求,硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站,往往也存在对高并发写请求的需求,例如像JavaEye网站的实时统计在线用户状态,记录热门帖子的点击次数,投票计数等,因此这是一个相当普遍的需求。

1、存储方式:虚拟内存+持久化。2、查询语句:是独特的MongoDB的查询方式。3、适合场景:事件的记录,内容管理或者博客平台等等。4、架构特点:可以通过副本集,以及分片来实现高可用。5、数据处理:数据是存储在硬盘上的,只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中,将数据存储在物理内存中,从而达到高速读写。6、成熟度与广泛度:新兴数据库,成熟度较低,Nosql数据库中最为接近关系型数据库,比较完善的DB之一,适用人群不断在增长。

随着大数据时代的到来,越来越多的网站、应用系统需要支撑海量数据存储,高并发请求、高可用、高可扩展性等特性要求,传统的关系型数据库在应付这些调整已经显得力不从心,暴露了许多能以克服的问题。由此,各种各样的NoSQL(Not Only SQL)数据库作为传统关系型数据的一个有力补充得到迅猛发展。

二、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求

类似Facebook,twitter,Friendfeed这样的SNS网站,每天用户产生海量的用户动态,以Friendfeed为例,一个月就达到了2.5亿条用户动态,对于关系数据库来说,在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询,效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统,例如腾讯,盛大,动辄数以亿计的帐号,关系数据库也很难应付。

优势:1、在适量级的内存的MongoDB的性能是非常迅速的,它将热数据存储在物理内存中,使得热数据的读写变得十分快。2、MongoDB的高可用和集群架构拥有十分高的扩展性。3、在副本集中,当主库遇到问题,无法继续提供服务的时候,副本集将选举一个新的主库继续提供服务。4、MongoDB的Bson和JSon格式的数据十分适合文档格式的存储与查询。劣势:1、 不支持事务操作。MongoDB本身没有自带事务机制,若需要在MongoDB中实现事务机制,需通过一个额外的表,从逻辑上自行实现事务。2、 应用经验少,由于NoSQL兴起时间短,应用经验相比关系型数据库较少。3、MongoDB占用空间过大。

本文将分析传统数据库的存在的相关问题,以及几大类NoSQL如何解决这些问题,希望给大家提供在不同业务场景下,关于存储方面技术选型提供参考。

三、High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

在基于web的架构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移,为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢?

在上面提到的“三高”需求面前,关系数据库遇到了难以克服的障碍,而对于web2.0网站来说,关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地,例如:

1、数据库事务一致性需求

很多web实时系统并不要求严格的数据库事务,对读一致性的要求很低,有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

2、数据库的写实时性和读实时性需求

对关系数据库来说,插入一条数据之后立刻查询,是肯定可以读出来这条数据的,但是对于很多web应用来说,并不要求这么高的实时性,比方说我(JavaEye的robbin)发一条消息之后,过几秒乃至十几秒之后,我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。

3、对复杂的SQL查询,特别是多表关联查询的需求

澳门mgm4858集团登录网址 ,任何大数据量的web系统,都非常忌讳多个大表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询,特别是SNS类型的网站,从需求以及产品设计角度,就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询,以及单表的简单条件分页查询,SQL的功能被极大的弱化了。

因此,关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了,为了解决这类问题的非关系数据库应运而生,现在这两年,各种各样非关系数据库,特别是键值数据库(Key-Value Store DB)风起云涌,多得让人眼花缭乱。前不久国外刚刚举办了NoSQL Conference,各路NoSQL数据库纷纷亮相,加上未亮相但是名声在外的,起码有超过10个开源的NoSQLDB,例如:

Redis,Tokyo Cabinet,Cassandra,Voldemort,MongoDB,Dynomite,HBase,CouchDB,Hypertable, Riak,Tin, Flare, Lightcloud, KiokuDB,Scalaris, Kai, ThruDB, ......

这些NoSQL数据库,有的是用C/C++编写的,有的是用Java编写的,还有的是用Erlang编写的,每个都有自己的独到之处,看都看不过来了,我(robbin)也只能从中挑选一些比较有特色,看起来更有前景的产品学习和了解一下。这些NoSQL数据库大致可以分为以下的三类: 

一、满足极高读写性能需求的Kye-Value数据库:Redis,Tokyo Cabinet, Flare

二、满足海量存储需求和访问的面向文档的数据库:MongoDB,CouchDB

三、满足高可扩展性和可用性的面向分布式计算的数据库:Cassandra,Voldemort

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