Nosql实时数据库：功能对比与选择 (实时数据库 nosql比较)
NoSQL实时数据库：功能对比与选择
随着大数据和云计算的普及，实时数据处理成为了一个热门的话题，人们对数据的处理速度和实时性要求越来越高，传统的关系型数据库已经无法满足这种需求，NoSQL实时数据库随之兴起。NoSQL实时数据库是一种新型数据库，与传统的关系型数据库相比，具有更快的响应时间、更好的可扩展性和更高的可用性。在实时数据处理和分析应用场景下，NoSQL实时数据库更有优势。本文将分析NoSQL实时数据库的功能对比，并给出一些选择建议。
1.什么是NoSQL实时数据库？
NoSQL实时数据库是指不使用传统的关系型数据表存储数据的数据库，这种数据库采用其他的数据模型，比如文档、图形等，它们使用键值对来存储数据，而不遵循任何固定的模式。NoSQL实时数据库一般使用分布式架构，能够处理大量的数据，支持高并发读写操作，是大数据背景下的主流数据库类型之一。
2.NoSQL实时数据库的功能对比
NoSQL实时数据库有多种类型，包括键-值存储、文档型数据库、图形数据库等。这些不同类型的NoSQL实时数据库之间，功能和应用场景有所不同，以下是其各自的特点：
2.1 键-值存储数据库
键-值存储数据库是NoSQL实时数据库中最基础的数据库类型之一，它将数据存储在内存中，使得数据的访问速度非常快。由于其简单的数据模型和高效的存储机制，键-值存储数据库的访问速度非常快。键-值存储数据库不支持查询，无法按照某一字段的值来查找数据，需要通过存储键值对的键进行查找。
2.2 文档型数据库
文档型数据库是对键值存储数据库的扩展，它将键值对存储在一个文档中，每个文档可以包含多个键值对。文档型数据库支持查询操作，可以根据字段值进行查询，其存储格式类似于ON格式，适合存储半结构化数据。
2.3 列式数据库
列式数据库是一种以列为基本存储单元的数据库，和关系型数据库不同，列式数据库通过列来存储数据，一个表可能包含了上百万行数据，但是只包含少量的列。这种存储方式使得列式数据库在查询某些特定数据的时候非常高效。列式数据库的特点是可以存储大量的数据，对于一些特定场景下的数据处理速度非常快。
2.4 图形数据库
图形数据库是一种专门用于存储和管理图形数据的数据库，它使用节点和边来表示数据之间的相互关系。图形数据库适用于存储多个对象之间的关系，比如社交网络中的用户和朋友之间的关系。
3.NoSQL实时数据库的选择建议
在选择NoSQL实时数据库时，需要根据应用的具体场景、数据的类型、数据处理的性能要求等多方面考虑。以下是一些选择建议：
3.1 考虑查询和索引的支持
在选择NoSQL实时数据库的时候，需要考虑其是否支持查询和索引，不同的NoSQL实时数据库对这些功能的支持有所不同，建议根据应用场景来选择。如果需要支持复杂查询并进行数据分析，可以选择支持查询和索引的数据库类型，比如文档型数据库。
3.2 考虑可扩展性和高性能
在应对海量数据并发读写时，需要考虑实时数据库的可扩展性和高性能特性。这意味着在扩大数据规模时，系统的响应时间和处理能力都能够得到保证。如果需要高性能和可扩展性来支持大规模数据处理，可以选择键-值存储数据库和列式数据库。
3.3 考虑数据一致性和可用性
在数据的传输和存储过程中，需要保证数据一致性和可用性，避免数据出现丢失或者不一致的情况。如果需要高数据可用性，可以选择分布式数据库，并考虑如何实现数据备份和容错机制，比如Cassandra和HBase等。
4. 结论
NoSQL实时数据库已经成为大数据时代的主流数据库类型之一，它具有高可扩展性，能够支持高并发读写操作，处理海量数据时有优势。在选择数据库时，需要考虑应用的场景和数据类型，为了实现高性能、高可用性和数据一致性，选择合适的NoSQL实时数据库非常重要。笔者建议可以采用定制化解决方案，在不同的场景下使用不同类型的NoSQL实时数据库，以达到更优的性能和效率。
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如何实现NewSQL,NoSQL与OldSQL的混合部署
在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架喊塌闷构数衫早据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQLNewSQL、OldSQLNoSQL、NewSQLNoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。
OldSQLNewSQL 在数据中心类应用中混合部署
采用OldSQLNewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQLNewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。
商业银行数据中心采用OldSQLNewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。
商业银行数据中心存储架构
与传统的OldSQL模式相比，商业银行数据中心采用OldSQLNewSQL混合搭建模式，数据加载性能提升3倍以上，即席查询和统计分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可扩展性能够应对新的业务需求，可随着数据量的增长采用集群方式构建存储容量更大的数据中心。
OldSQLNoSQL 在互联网大数据应用中混合部署
在互联网大数据应用中采用OldSQLNoSQL混合模式，能够很好的解决互联网大数据应用对海量结构化和非结构化数据进行存储和快速处理的需求。在诸如大型电子商务平台、大型SNS平台等互联网大数据应用场景中，OldSQL在应用中负责高价值密度结构化数据的存储和事务型处理，NoSQL在应用中负责存储和处理海量非结构化的数据和低价值密度结构化数据。OldSQLNoSQL模式在互联网大数据应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NoSQL在ACID特性和复郑弯杂关联运算方面的不足，NoSQL弥补了OldSQL在海量数据存储和非结构化数据处理方面的缺陷。
数据魔方是淘宝网的一款数据产品，主要提供行业数据分析、店铺数据分析。淘宝数据产品在存储层采用OldSQLNoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom组成。由于OldSQL强大的语义和关系表达能力，在应用中仍然占据着重要地位，目前存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上。另一方面，NoSQL作为SQL的有益补充，解决了OldSQL数据库无法解决的全属性选择器等问题。
淘宝海量数据产品技术架构
基于OldSQLNoSQL混合架构的特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。
NewSQLNoSQL 在行业大数据应用中混合部署
行业大数据与互联网大数据的区别在于行业大数据的价值密度更高，并且对结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等都比互联网大数据有更高的要求。行业大数据应用场景主要是分析类应用，如：电信、金融、政务、能源等行业的决策辅助、预测预警、统计分析、经营分析等。
在行业大数据应用中采用NewSQLNoSQL混合模式，充分利用NewSQL在结构化数据分析处理方面的优势，以及NoSQL在非结构数据处理方面的优势，实现NewSQL与NoSQL的功能互补，解决行业大数据应用对高价值结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等要求，以及对海量非结构化数据存储和精确查询的要求。在应用中，NewSQL承担高价值密度结构化数据的存储和分析处理工作，NoSQL承担存储和处理海量非结构化数据和不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的低价值密度结构化数据的工作。
当前电信运营商在集中化BI系统建设过程中面临着数据规模大、数据处理类型多等问题，并且需要应对大量的固定应用，以及占统计总数80%以上的突发性临时统计(ad-hoc)需求。在集中化BI系统的建设中采用NewSQLNoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在复杂分析、即席查询等方面处理性能的优势，及NoSQL在非结构化数据处理和海量数据存储方面的优势，实现高效低成本。
集中化BI系统数据存储架构
集中化BI系统按照数据类型和处理方式的不同，将结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的系统中：非结构化数据在Hadoop平台上存储与处理;结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据保存在NoSQL数据库或Hadoop平台;结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据，保存在NewSQL MPP数据库中，短期高价值数据放在高性能平台，中长期放在低成本产品中。
结语
当前信息化应用的多样性、复杂性，以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性，造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求，因此不同架构数据库混合使用，从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据应用场景采用不同架构数据库进行组合搭配，充分发挥每种架构数据库的特点和优势，并且与其他架构数据库形成互补，完全涵盖应用需求，保证数据资源的更优化利用，将成为未来一段时期内信息化应用主要采用的解决方式。
目前在国内市场上，OldSQL主要为Oracle、IBM等国外数据库厂商所垄断，达梦、金仓等国产厂商仍处于追赶状态;南大通用凭借国产新型数据库GBase 8a异军突起，与EMC的Greenplum和HP的Vertica跻身NewSQL市场三强;NoSQL方面用户则大多采用Hadoop开源方案。
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