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SQL還是NoSQL?架構(gòu)師必備選型技能

做一個新業(yè)務(wù),我該選擇SQL還是NoSQL?

很多時候我們都會有這樣的疑問。

如果這時候直接去看MySQL、Mongo、HBase、redis等數(shù)據(jù)庫的用法、特點、區(qū)別,其實有點太著急了。

這時候,最好從「數(shù)據(jù)模型」開始討論。

1、SQL vs NoSQL

現(xiàn)在最著名的數(shù)據(jù)模型應(yīng)該是SQL,它基于Edgar Codd在1970年提出的關(guān)系模型:

數(shù)據(jù)被組織成關(guān)系(relations),在SQL中稱為表(table),其中每個關(guān)系都是元組(tuples)的無序集合(在SQL中稱為行)。

那什么是NoSQL?

現(xiàn)在很多非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫會被稱為NoSQL,其含義往往被解釋 “Not only SQL”。

采用NoSQL的驅(qū)動因素在于:

  • 數(shù)據(jù)量。 比SQL更好的擴展性需求,包括支持超大數(shù)據(jù)集或超高寫入吞吐量
  • 查詢方式。 關(guān)系模型不能很好支持的一些特定查詢操作
  • 動態(tài)擴展。 對關(guān)系模式的一些限制表示沮喪,需要更加具有動態(tài)和表達力的數(shù)據(jù)模型

2、數(shù)據(jù)模型的差異

SQL 和 NoSQL數(shù)據(jù)庫的差異有很多,包括容錯性和并發(fā)處理,我們這里暫時只討論數(shù)據(jù)模型的差異。

關(guān)系型模型的主要優(yōu)勢在于:

  • 聯(lián)結(jié)操作
  • 多對一和多對多關(guān)系更簡潔的表達

注意,簡單的多對多適合關(guān)系型模型,復(fù)雜的多對多更適合圖模型

我們以文檔型NoSQL為例,它和SQL對比的核心優(yōu)勢在于:

  • 模式靈活性
  • 局部性帶來的性能優(yōu)勢

(1)模式靈活性

「模式靈活性」的特點,往往被稱為「schema-fress模式」,但是我們并不能將它直接理解為“無模式”。

因為我們在讀取數(shù)據(jù)時,往往存在某種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的隱式轉(zhuǎn)換,所以我們稱之為「讀時模式」更準確(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是隱式的,只有讀取時才解釋)。

而傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,對應(yīng)可以稱之為「寫時模式」(模式是顯示的,并且在寫入數(shù)據(jù)庫時被約束必須遵守)。

這兩者差異跟編程語言中的動態(tài)檢查(運行時)和靜態(tài)檢查(編譯時)比較類似。

「模式靈活性」的優(yōu)點在于:

  • 避免了大表變更時的停機或者耗時
  • 支持包含多種類似數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
  • 可以隨時改變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

「模式靈活性」帶來的損害則是需要應(yīng)用層做好結(jié)構(gòu)約束,并且保證對歷史數(shù)據(jù)的兼容性。
一般典型關(guān)系型場景,「模式靈活性」反而會導(dǎo)致難以維護。

(2)局部性的性能優(yōu)勢

注意注意,局部性優(yōu)勢僅適用于需要同時訪問文檔中大部分數(shù)據(jù)的場景。

如果我們的查詢需要訪問整個文檔,那么存儲局部性具備顯著的性能優(yōu)勢。

此時,如果數(shù)據(jù)被劃分到了多個表中,則需要訪問多個表來檢索數(shù)據(jù),會浪費更多的磁盤IO并花費更多的時間。

如果我們的訪問只需要文檔中的一小部分數(shù)據(jù),那么對于大型文檔來說就是一種浪費。

3、數(shù)據(jù)模型分析原則

對于一份數(shù)據(jù)存儲,「數(shù)據(jù)模型」的建立, 就是考慮應(yīng)該通過 SQL 還是 NoSQL 進行 數(shù)據(jù)組織 。

那么,結(jié)合前面對SQL和NoSQL的介紹與對比,我們總結(jié)了以下幾個維度,來具體考慮如何建立「數(shù)據(jù)模型」。

(1)數(shù)據(jù)對象關(guān)系

多對一或者多對多,一般考慮SQL。

一對多的關(guān)系,可以考慮SQL或者NoSQL。

(2)查詢性能

如果我們的查詢通常需要訪問整個文檔,那么存儲局部性具備顯著的性能優(yōu)勢,關(guān)系型的join性能較差,因此可以考慮NoSQL。

(業(yè)務(wù)上,一般會通過整體結(jié)果緩存,對關(guān)系型join查詢加速)

如果通常是局部數(shù)據(jù)對象、獨立實體查詢,考慮SQL。

(3)寫入吞吐量

如果需要超高的寫入吞吐量,考慮NoSQL。

(4)擴展性

  • 屬性擴展:如果對象屬性不確定,且經(jīng)常變動,NoSQL更靈活。
  • 超大數(shù)據(jù)集擴展:NoSQL通常更好。
  • 單value大小:單value如果過大,可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫寫入失敗。考慮拆分對象,或者分級存儲到對象存儲。一般單value不要超過100KB(壓縮后)。

(5)延遲選擇數(shù)據(jù)庫類型

數(shù)據(jù)模型分析主要是根據(jù)業(yè)務(wù)場景區(qū)分 關(guān)系型 還是 非關(guān)系型。

延遲考慮具體數(shù)據(jù)庫選型,用RDS還是Mongo還是其他數(shù)據(jù)庫,它們之間的功能性差異在逐漸變少。

具體選擇可以結(jié)合 研發(fā)人員熟悉程度、數(shù)據(jù)規(guī)模、其他非功能性需求 來判斷。

一些例子:

  • Mongo 4.x支持事務(wù)
  • MySQL 8.0支持JSON格式
  • DB-engine上,mysql和mongo都從本身定位逐步擴展為multi-model

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