關(guān)系型數(shù)據(jù)庫幾乎是許多開發(fā)者和DBA對于傳統(tǒng)三層架構(gòu)應(yīng)用的唯一選擇。使用這一場景有很多原因，數(shù)據(jù)建模方法，查詢語言與數(shù)據(jù)交互，保證數(shù)據(jù)的一致性部署，并能夠為復(fù)雜的應(yīng)用服務(wù)。

然而，這不是解決所有數(shù)據(jù)存儲問題的唯一方案，也是NoSQL 產(chǎn)生的原因。NoSQL 提供了新的方法而不是采用面向標(biāo)準(zhǔn)SQL的范式。

NoSQL 技術(shù)與高伸縮性無縫融合，很多技術(shù)同時具備了高分布性和高性能,是大數(shù)據(jù)分析的存儲基石。大多數(shù)時間里，它們使 現(xiàn)有RDBMS 技術(shù)所實現(xiàn)的架構(gòu)更加完整，例如 作為緩存服務(wù)器，搜索引擎，非結(jié)構(gòu)化存儲，易變信息存儲等。主要分為4類：

1. Key/value
2. 列存儲
3. 面向文檔的存儲
4. 圖存儲

現(xiàn)在深入到各種技術(shù)，選擇最適用于使用場景的技術(shù)。

Key/Value

***個也是最早的 NoSQL 數(shù)據(jù)存儲就是key/value. 這些數(shù)據(jù)就像字典一樣根據(jù)key來匹配value，通常使用在需要高性能的基本信息存儲，例如需要快速讀寫的session信息，這些存儲在這樣的情景非常高效，也通常具有高伸縮性。

Key/value也經(jīng)常被用于上下文的隊列化來保證數(shù)據(jù)不丟失，例如日志架構(gòu)或搜索引擎的索引架構(gòu)。Redis 和Riak KV 是非常有名的key/value數(shù)據(jù)存儲; Redis 使用的更加廣泛，因為它有著一個內(nèi)存型 K/V 存儲，并且持久化是可選的。Redis 經(jīng)常用于web應(yīng)用中來存儲session相關(guān)的數(shù)據(jù)，例如node或者-

PHP的 web應(yīng)用 ; 每秒鐘可以提取成千上萬的session信息而沒有性能損失。另一個典型場景是后面要講到的序列化：Redis位于 Logstash 和 ElasticSearch 之間來存儲t ElasticSearch 查詢中的索引。

Column

由于要存儲超大量的記錄信息 到達(dá)了key/value存儲限制的時候就需要用到列存儲。列存儲技術(shù)對于RDBMS世界的工程師可能不太容易理解，但事實上非常簡單。RDBMS 中數(shù)據(jù)是按行存儲的，而列存儲中是按列的。使用列數(shù)據(jù)庫的主要好處是能高速訪問海量數(shù)據(jù)。 RDBMS的一行在硬盤上是一個連續(xù)的存儲，多行可能存儲在硬盤不同的位置，使訪問稍顯復(fù)雜，在列數(shù)據(jù)庫中的一列數(shù)據(jù)是連續(xù)存儲的。

舉個例子，考慮在RDBMS中查詢索引博客的標(biāo)題，尤其是有數(shù)百萬數(shù)據(jù)的時候，需要大量的IO操作，而在列數(shù)據(jù)庫中，這樣的查詢只是一次訪問。這樣的數(shù)據(jù)庫在從特定簇提取海量數(shù)據(jù)中非常順手，但此消彼長的是缺乏靈活性。使用最多的列存儲數(shù)據(jù)庫是

Google Cloud Bigtable, 但開源的列存儲數(shù)據(jù)庫是Apache HBase 和Cassandra.

列存儲數(shù)據(jù)庫的另一個好處是容易伸縮，這些列在海量存儲時具有高伸縮性。這就是為什么它們主要用于保存非易變且長久保留信息的原因。

Document

列存儲數(shù)據(jù)庫對于含有比較深嵌套結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲不是***的，這種場景需要使用面向文檔的數(shù)據(jù)存儲。數(shù)據(jù)實際上以key/value 存儲,但是所有壓縮的數(shù)據(jù)叫做文檔。 文檔依賴于一個結(jié)構(gòu)或者編碼例如XML, 但更多時候是 JSON (JavaScript Object Notation).

盡管文檔型數(shù)據(jù)庫對于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化存儲和表達(dá)都非常有用，但也有其脆弱的一面，特別是與數(shù)據(jù)的交互性操作。它們基本上要遍歷整個文檔，例如當(dāng)讀取某個特定字段的時候，遍歷可能會影響性能。

當(dāng)需要存儲嵌套信息的時候，可以采用文檔型數(shù)據(jù)庫。例如，考慮怎樣表達(dá)應(yīng)用中的一個賬戶，大概有以下信息：

基礎(chǔ)信息:姓名，生日，照片 ，URL, 創(chuàng)建日期等等

復(fù)雜信息: 地址，認(rèn)證方法(password, Facebook, 等第三方認(rèn)證),興趣等等。

這也是NoSQL 文檔型數(shù)據(jù)庫經(jīng)常用到web應(yīng)用的原因: 表達(dá)嵌套對象非常容易，由于都使用JSON，還可以與前端的JavaScript技術(shù)無縫集成。

使用最多的文檔型數(shù)據(jù)庫是MongoDB, Couchbase, 和 Apache CouchDB，都非常容易安裝和啟動，有很好的文檔說明，而且都是可伸縮的，除此之外，它們也是開放現(xiàn)代web應(yīng)用的明確選擇。

Graph

Graph 數(shù)據(jù)庫與其它數(shù)據(jù)庫有著本質(zhì)的區(qū)別。它使用了不同的范式來表達(dá)數(shù)據(jù)——樹結(jié)構(gòu)，節(jié)點和邊連接起來叫做關(guān)系。這些數(shù)據(jù)庫是隨著社交網(wǎng)絡(luò)而誕生的，例如表達(dá)用戶的好友網(wǎng)絡(luò)，他們的好友關(guān)系等等。對于其它類型的數(shù)據(jù)存儲，可能把一個用戶的好友關(guān)系存儲在一個文檔中，但是，存儲好友關(guān)系還依然非常復(fù)雜;使用圖數(shù)據(jù)庫就非常簡單，為每個好友創(chuàng)建節(jié)點，通過關(guān)系連接他們，依賴查詢的需要和范圍瀏覽圖。

***的圖數(shù)據(jù)庫是Neo4j, 象前面所說的，主要使用場景是處理復(fù)雜的關(guān)系信息，例如實體間的連接，也可以用于分類的場景。

Figure 2-1 展示了在圖數(shù)據(jù)庫中3個實體是如何連接的。

圖中的兩天賬戶節(jié)點Jane 和 John, 它們之間的每一條邊定義了他們的關(guān)系，在某天相互認(rèn)識，另一組節(jié)點連接的兩個賬戶展示了Jane 和 Joh在某天后都成為了足球組的成員。

使用場景中的NoSQL

根據(jù)使用場景，首先需要一個文檔型的 NoSQL數(shù)據(jù)庫，將存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的一個 JSON 文檔. 如前所述，傳統(tǒng)的RDBMSs 將數(shù)據(jù)存儲到多個有關(guān)系的表，當(dāng)?shù)玫揭粋€完整對象時變得比較復(fù)雜和低效。在Figure 2-2. 中可以看到一個賬戶被分割成多個表的例子。

如果要獲得所有的賬戶信息，基本上需要join兩到三個表?，F(xiàn)在考慮這樣的情形: 需要處理所有用戶在應(yīng)用中的每一次連接，這些連接有著不同的商業(yè)邏輯。 ***,想要賬戶自身的視圖。通過傳遞一個賬戶標(biāo)識通過API從全部用戶視圖中得到一個怎樣的文檔呢?

{    "id": "account_identifier",    "email": "account@email.com",    "firstname": "account_firstname",    "lastname": "account_lastname",    "birthdate": "account_birthdate",    "authentication": [{        "token": "authentication_token_1",        "source": "authenticaton_source_1",        "created": "16-12-12"    }, {        "token": "authentication_token_2",        "source": "authenticaton_source_2",        "created": "16-12-12"    }],    "address": [{        "street": "address_street_1",        "city": "address_city_1"        "zip": "address_zip_1"        "country": "address_country_1"        "created": "16-12-12"    }]} 

好處顯而易見: 通過保持一個實體的 JSON 表達(dá),可以更快更好的訪問數(shù)據(jù)。進(jìn)一步，將這一方法通用化，從NoSQL數(shù)據(jù)庫讀取所有的讀操作，而讓所有的寫操作 (create, update,delete) 還在RDBMS上 .但必須實現(xiàn)一個邏輯來維持 RDBMS到NoSQL 的數(shù)據(jù)同步，如果沒在緩存中的話還要創(chuàng)建一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的對象。

在NoSQL高效可伸縮地創(chuàng)建文檔時為什么還要保持 RDBMS呢?因為這不是應(yīng)用的真正目的。我不想產(chǎn)生一個Big Bang 的影響. 假設(shè)RDBMS已經(jīng)準(zhǔn)備好了，但因為RDBMS缺乏靈活性而集成了一個NoSQL存儲。希望充分利用兩個***的技術(shù) —— 特別是RDBMS的數(shù)據(jù)一致性和NoSQL的伸縮性 。

【本文來自51CTO專欄作者老曹的原創(chuàng)文章，作者微信公眾號：喔家ArchiSelf,id:wrieless-com】