本文将从单机MySQL的场景出发,简述一下随着网站的访问量越来越大,数据库部署的演进过程,到为什么要用MySQL的必要性。
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大数据时代的数据有3V的特点:海量Volume、多样Variety、实时Velocity。
互联网网站需求的3高的特点:高并发、高可扩、高性能。
一、单机MySql
当一个网站的访问量不大时,用单个数据库完全可以轻松应付。
在那个时候,更多的都是静态网页,动态交互类型的网站不多。
上述架构下,我们来看看数据存储的瓶颈是什么?
1.数据量的总大小 一个机器放不下时
2.数据的索引(B+ Tree)一个机器的内存放不下时
3.访问量(读写混合)一个实例不能承受
如果满足了上述1 or 3个,进化......
二、Memcached(缓存)+Mysql+垂直拆分
后来,随着访问量的上升,几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题,web程序不再仅仅专注在功能上,同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力,优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力,但是当访问量继续增大的时候,多台web机器通过文件缓存不能共享,大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候,Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器,为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务,在Memcached服务器上,又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展,然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端
三、MySql主从复制读写分离
由于数据库的写入压力增加,Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负,大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离,以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。
四、分库分表+水平拆分+Mysql集群
在Memcached的高速缓存,MySQL的主从复制,读写分离的基础之上,这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈,而数据量的持续猛增,由于MyISAM使用表锁,在高并发下会出现严重的锁问题,大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。
同时,开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候,分表分库成了一个热门技术,是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候,MySQL推出了还不太稳定的表分区,这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群,但性能也不能很好满足互联网的要求,只是在高可靠性上提供了非常大的保证。
五、Mysql的扩展性瓶颈
MySQL数据库也经常存储一些大文本字段,导致数据库表非常的大,在做数据库恢复的时候就导致非常的慢,不容易快速恢复数据库。比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小,如果能把这些数据从MySQL省去,MySQL将变得非常的小。关系数据库很强大,但是它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL的扩展性差(需要复杂的技术来实现),大数据下IO压力大,表结构更改困难,正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。
六、为什么用Nosql
今天我们可以通过第三方平台(如:Google,Facebook等)可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息,社交网络,地理位置,用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘,那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。下面给大家看一下,web应用数据量的增长图:
七、Nosql是什么
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,
泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,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,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题,包括超大规模数据的存储。
(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
八、Nosql的优势
1.易扩展
NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。
数据之间无关系,这样就非常容易扩展。也无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。
2.大数据量,高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。
这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache,每次表的更新Cache就失效,是一种大粒度的Cache,在针对web2.0的交互频繁的应用,Cache性能不高。而NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
3.多样灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里,增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表,增加字段简直就是一个噩梦。
九、Nosql数据库的四大分类
键值(Key-Value)存储
列存储
文档存储
图形存储
常见的有:Redis、Memcache、MongoDB,这里就不一 一 介绍了。
关系数据库在数据库领域长期占有主导地位,一直是高等院校数据库课程的主要内容。而随着Web2.0 的兴起,在海量数据的环境下,NoSQL(非关系型的数据库) 技术得到了广泛的应用,它对数据库技术的发展产生了强烈的影响,同时也对当前数据库课程教学产生了深远的影响。探讨了NoSQL技术及其主要特点,分析了NoSQL技术对数据库教学的挑战,将关系数据库和NoSQL进行对比,指明了使用NoSQL的原因,并提出有关NoSQL的启发式教学方法。
MongoDB和CouchDB都是面向文档的数据库。MongoDB和CouchDB都是开源NoSQL数据库的最典型代表。
除了都以文档形式存储外它们没有其他的共同点。MongoDB和CouchDB在数据模型实现、接口、对象存储以及复制方法等方面有很多不同。
NewSQL是对一类现代关系型数据库的统称,这类数据库对于一般的OLTP读写请求提供可横向扩展的性能,同时支持事务的ACID保证。这些系统既拥有NoSQL数据库的扩展性,又保持传统数据库的事务特性。NewSQL重新将“应用程序逻辑与数据操作逻辑应该分离”的理念带回到现代数据库的世界,这也验证了历史的发展总是呈现出螺旋上升的形式。
在21世纪00年代中,出现了许多数据仓库系统 (如 Vertica,Greeplum 和AsterData),这些以处理OLAP 请求为设计目标的系统并不在本文定义的NewSQL范围内。OLAP 数据库更关注针对海量数据的大型、复杂、只读的查询,查询时间可能持续秒级、分钟级甚至更长。
NoSQL的拥趸普遍认为阻碍传统数据库横向扩容、提高可用性的原因在于ACID保证和关系模型,因此NoSQL运动的核心就是放弃事务强一致性以及关系模型,拥抱最终一致性和其它数据模型 (如 key/value,graphs 和Documents)。
两个最著名的NoSQL数据库就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo,由于二者都未开源,其它组织就开始推出类似的开源替代项目,包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些创业公司也加入到这场NoSQL运动中,它们不一定是受BigTable和Dynamo的启发,但都响应了NoSQL的哲学,其中最出名的就是MongoDB。
在21世纪00年代末,市面上已经有许多供用户选择的分布式数据库产品。使用NoSQL的优势在于应用开发者可以更关注应用逻辑本身,而非数据库的扩展性问题;但与此同时许多应用,如金融系统、订单处理系统,由于无法放弃事务的一致性要求被拒之门外。
一些组织,如Google,已经发现他们的许多工程师将过多的精力放在处理数据一致性上,这既暴露了数据库的抽象、又提高了代码的复杂度,这时候要么选择回到传统DBMS时代,用更高的机器配置纵向扩容,要么选择回到中间件时代,开发支持分布式事务的中间件。这两种方案成本都很高,于是NewSQL运动开始酝酿。
NewSQL数据库设计针对的读写事务有以下特点:
1、耗时短。
2、使用索引查询,涉及少量数据。
3、重复度高,通常使用相同的查询语句和不同的查询参考。
也有一些学者认为NewSQL系统是特指实现上使用Lock-free并发控制技术和share-nothing架构的数据库。所有我们认为是NewSQL的数据库系统确实都有这样的特点。
个人不认为nosql在少量数据存储上有啥优势。nosql主要解决的是auto sharding的问题,你不需要sharding,搞啥nosql. 作者:方圆 链接:
noSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,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,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。itjoB