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包含nosqlnewsql的詞條

什么是New SQL?分析NewSQL是如何融合NoSQL和RDBMS兩者的優(yōu)勢

NewSQL是對一類現(xiàn)代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)稱,這類數(shù)據(jù)庫對于一般的OLTP讀寫請求提供可橫向擴展的性能,同時支持事務(wù)的ACID保證。這些系統(tǒng)既擁有NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴展性,又保持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的事務(wù)特性。NewSQL重新將“應(yīng)用程序邏輯與數(shù)據(jù)操作邏輯應(yīng)該分離”的理念帶回到現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫的世界,這也驗證了歷史的發(fā)展總是呈現(xiàn)出螺旋上升的形式。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司為客戶提供專業(yè)的網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設(shè)計、程序、域名、空間一條龍服務(wù),提供基于WEB的系統(tǒng)開發(fā). 服務(wù)項目涵蓋了網(wǎng)頁設(shè)計、網(wǎng)站程序開發(fā)、WEB系統(tǒng)開發(fā)、微信二次開發(fā)、手機網(wǎng)站制作設(shè)計等網(wǎng)站方面業(yè)務(wù)。

在21世紀00年代中,出現(xiàn)了許多數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng) (如 Vertica,Greeplum 和AsterData),這些以處理OLAP 請求為設(shè)計目標的系統(tǒng)并不在本文定義的NewSQL范圍內(nèi)。OLAP 數(shù)據(jù)庫更關(guān)注針對海量數(shù)據(jù)的大型、復(fù)雜、只讀的查詢,查詢時間可能持續(xù)秒級、分鐘級甚至更長。

NoSQL的擁躉普遍認為阻礙傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫橫向擴容、提高可用性的原因在于ACID保證和關(guān)系模型,因此NoSQL運動的核心就是放棄事務(wù)強一致性以及關(guān)系模型,擁抱最終一致性和其它數(shù)據(jù)模型?(如 key/value,graphs 和Documents)。

兩個最著名的NoSQL數(shù)據(jù)庫就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo,由于二者都未開源,其它組織就開始推出類似的開源替代項目,包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些創(chuàng)業(yè)公司也加入到這場NoSQL運動中,它們不一定是受BigTable和Dynamo的啟發(fā),但都響應(yīng)了NoSQL的哲學(xué),其中最出名的就是MongoDB。

在21世紀00年代末,市面上已經(jīng)有許多供用戶選擇的分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。使用NoSQL的優(yōu)勢在于應(yīng)用開發(fā)者可以更關(guān)注應(yīng)用邏輯本身,而非數(shù)據(jù)庫的擴展性問題;但與此同時許多應(yīng)用,如金融系統(tǒng)、訂單處理系統(tǒng),由于無法放棄事務(wù)的一致性要求被拒之門外。

一些組織,如Google,已經(jīng)發(fā)現(xiàn)他們的許多工程師將過多的精力放在處理數(shù)據(jù)一致性上,這既暴露了數(shù)據(jù)庫的抽象、又提高了代碼的復(fù)雜度,這時候要么選擇回到傳統(tǒng)DBMS時代,用更高的機器配置縱向擴容,要么選擇回到中間件時代,開發(fā)支持分布式事務(wù)的中間件。這兩種方案成本都很高,于是NewSQL運動開始醞釀。

NewSQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計針對的讀寫事務(wù)有以下特點:

1、耗時短。

2、使用索引查詢,涉及少量數(shù)據(jù)。

3、重復(fù)度高,通常使用相同的查詢語句和不同的查詢參考。

也有一些學(xué)者認為NewSQL系統(tǒng)是特指實現(xiàn)上使用Lock-free并發(fā)控制技術(shù)和share-nothing架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫。所有我們認為是NewSQL的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)確實都有這樣的特點。

分庫分表技術(shù)及技術(shù)方案

一、分庫分表的必要性

分庫分表技術(shù)的使用,主要是數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生了瓶頸,如單庫的并發(fā)訪問或單表的查詢都超出了閾值。對系統(tǒng)使用造成一定的影響,不得已而產(chǎn)生的技術(shù)。

通過分庫分表技術(shù)來解決此類問題,但正因為使用此技術(shù),會產(chǎn)生ACID一系列的問題,各類中間件解決此類問題各有各的優(yōu)勢。

提示:如場景無必要,千萬不要使用分庫分表。

二、分庫分表的思路

1、垂直區(qū)分

垂直分庫:從業(yè)務(wù)角度,一個庫分成多個庫,如把訂單和用戶信息分成兩個庫來存儲。這樣的好處就是可以微服務(wù)了。每塊的業(yè)務(wù)單獨部署,互不影響,通過接口去調(diào)用。

垂直分表:把大表分成多個小表,如熱點數(shù)據(jù)和非熱點數(shù)據(jù)分開,提高查詢速度。

2、水平區(qū)分

水平分表:同一業(yè)務(wù)如數(shù)據(jù)量大了以后,根據(jù)一定的規(guī)則分為不同的表進行存儲。

水平分庫:如訂單分成多個庫存儲,分解服務(wù)器壓力。

以上一般來說,垂直分庫和水平分表用的會多些。

三、分庫分表的原理分析

分庫分表常用的方案:Hash取模方案和range范圍方案;

路由算法為最主要的算法,指得是把路由的Key按照指定的算法進行存放;

1、Hash取模方案

根據(jù)取余分配到不同的表里。要根據(jù)實際情況確認模的大小。此方案由于平均分配,不存在熱點問題,但數(shù)據(jù)遷移很復(fù)雜。

2、Range范圍方案

range根據(jù)范圍進行劃分,如日期,大小。此方案不存在數(shù)據(jù)遷移,但存在熱點問題。

四、分庫分表的技術(shù)選型

1、技術(shù)選型

解決方案主要分為4種:MySQL的分區(qū)技術(shù)、NoSql、NewSQL、MySQL的分庫分表。

(1)mysql分區(qū)技術(shù):把一張表存放在不同存儲文件。由于無法負載,使用較少。

(2)NoSQL(如MongoDB):如是訂單等比較重要數(shù)據(jù),強關(guān)聯(lián)關(guān)系,需約束一致性,不太適應(yīng)。

(3)NewSql(具有NoSQL對海量數(shù)據(jù)的存儲管理能力,還保持了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫支持ACID和SQL等特性):如TiDB可滿足需求。

(4)MySQL的分庫分表:如使用mysql,此種方案為主流方式。

2、中間件

解決此類問題的中間件主要為:Proxy模式、Client模式。

(1)Proxy模式

(2)Client模式

把分庫分表相關(guān)邏輯存放在客戶端,一版客戶端的應(yīng)用會引用一個jar,然后再jar中處理SQL組合、數(shù)據(jù)庫路由、執(zhí)行結(jié)果合并等相關(guān)功能。

(3)中間件的比較

由于Client模式少了一層,運維方便,相對來說容易些。

五、分庫分表的實踐

根據(jù)容量(當前容量和增長量)評估分庫或分表個數(shù) - 選key(均勻)- 分表規(guī)則(hash或range等)- 執(zhí)行(一般雙寫)- 擴容問題(盡量減少數(shù)據(jù)的移動)。

在這里我們選用中間件share-jdbc。

1、引入maven依賴

2、spring boot規(guī)則配置

行表達式標識符可以使用${...}或$-{...},但前者與Spring本身的屬性文件占位符沖突,因此在Spring環(huán)境中使用行表達式標識符建議使用$-{...}。

3、創(chuàng)建DataSource

通過ShardingDataSourceFactory工廠和規(guī)則配置對象獲取ShardingDataSource,ShardingDataSource實現(xiàn)自JDBC的標準接口DataSource。然后即可通過DataSource選擇使用原生JDBC開發(fā),或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。

newsql和nosql的區(qū)別和聯(lián)系

在大數(shù)據(jù)時代,“多種架構(gòu)支持多類應(yīng)用”成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)應(yīng)對大數(shù)據(jù)的基本思路,數(shù)據(jù)庫行業(yè)出現(xiàn)互為補充的三大陣營,適用于事務(wù)處理應(yīng)用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的NoSQL。但在一些復(fù)雜的應(yīng)用場景中,單一數(shù)據(jù)庫架構(gòu)都不能完全滿足應(yīng)用場景對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲管理、復(fù)雜分析、關(guān)聯(lián)查詢、實時性處理和控制建設(shè)成本等多方面的需要,因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合部署應(yīng)用成為滿足復(fù)雜應(yīng)用的必然選擇。不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用的模式可以概括為:OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的混合應(yīng)用部署進行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心,在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理能力的同時,借助NewSQL在實時性、復(fù)雜分析、即席查詢等方面的獨特優(yōu)勢,以及面對海量數(shù)據(jù)時較強的擴展能力,滿足數(shù)據(jù)中心對當前“熱”數(shù)據(jù)事務(wù)型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中的互補作用體現(xiàn)在,OldSQL彌補了NewSQL不適合事務(wù)處理的不足,NewSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲能力和處理性能方面的缺陷。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建,OldSQL數(shù)據(jù)庫滿足各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務(wù)型應(yīng)用,NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫集群對即席查詢、多維分析等應(yīng)用提供高性能支持,并且通過MPP集群架構(gòu)實現(xiàn)應(yīng)對海量數(shù)據(jù)存儲的擴展能力。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲架構(gòu)

與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比,商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式,數(shù)據(jù)加載性能提升3倍以上,即席查詢和統(tǒng)計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應(yīng)對新的業(yè)務(wù)需求,可隨著數(shù)據(jù)量的增長采用集群方式構(gòu)建存儲容量更大的數(shù)據(jù)中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用OldSQL+NoSQL混合模式,能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務(wù)平臺、大型SNS平臺等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景中,OldSQL在應(yīng)用中負責(zé)高價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和事務(wù)型處理,NoSQL在應(yīng)用中負責(zé)存儲和處理海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和低價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的互補作用體現(xiàn)在,OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復(fù)雜關(guān)聯(lián)運算方面的不足,NoSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面的缺陷。

數(shù)據(jù)魔方是淘寶網(wǎng)的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品,主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析、店鋪數(shù)據(jù)分析。淘寶數(shù)據(jù)產(chǎn)品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式,由基于MySQL的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由于OldSQL強大的語義和關(guān)系表達能力,在應(yīng)用中仍然占據(jù)著重要地位,目前存儲在MyFOX中的統(tǒng)計結(jié)果數(shù)據(jù)已經(jīng)達到10TB,占據(jù)著數(shù)據(jù)魔方總數(shù)據(jù)量的95%以上。另一方面,NoSQL作為SQL的有益補充,解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)

基于OldSQL+NoSQL混合架構(gòu)的特點,數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲空間,支持每天4000萬的查詢請求,平均響應(yīng)時間在28毫秒,足以滿足未來一段時間內(nèi)的業(yè)務(wù)增長需求。

NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署

行業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于行業(yè)大數(shù)據(jù)的價值密度更高,并且對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實時處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景主要是分析類應(yīng)用,如:電信、金融、政務(wù)、能源等行業(yè)的決策輔助、預(yù)測預(yù)警、統(tǒng)計分析、經(jīng)營分析等。

在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用NewSQL+NoSQL混合模式,充分利用NewSQL在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢,以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢,實現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補,解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對高價值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實時處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等要求,以及對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲和精確查詢的要求。在應(yīng)用中,NewSQL承擔(dān)高價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和分析處理工作,NoSQL承擔(dān)存儲和處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工作。

當前電信運營商在集中化BI系統(tǒng)建設(shè)過程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問題,并且需要應(yīng)對大量的固定應(yīng)用,以及占統(tǒng)計總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時統(tǒng)計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設(shè)中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式,充分利用NewSQL在復(fù)雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢,及NoSQL在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲方面的優(yōu)勢,實現(xiàn)高效低成本。

集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同,將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲在不同的系統(tǒng)中:非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺上存儲與處理;結(jié)構(gòu)化、不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫或Hadoop平臺;結(jié)構(gòu)化、需要關(guān)聯(lián)分析或經(jīng)常ad-hoc查詢的數(shù)據(jù),保存在NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫中,短期高價值數(shù)據(jù)放在高性能平臺,中長期放在低成本產(chǎn)品中。

結(jié)語

當前信息化應(yīng)用的多樣性、復(fù)雜性,以及三種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢和局限性,造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫都不能完全滿足應(yīng)用需求,因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用,從而彌補其他架構(gòu)的不足成為必然選擇。根據(jù)應(yīng)用場景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫進行組合搭配,充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的特點和優(yōu)勢,并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫形成互補,完全涵蓋應(yīng)用需求,保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用,將成為未來一段時期內(nèi)信息化應(yīng)用主要采用的解決方式。

目前在國內(nèi)市場上,OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數(shù)據(jù)庫廠商所壟斷,達夢、金倉等國產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫GBase 8a異軍突起,與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強;NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。

新聞名稱:包含nosqlnewsql的詞條
轉(zhuǎn)載來源:http://www.rwnh.cn/article22/dssogjc.html

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