第 1 章 NoSQL 本章内容 NoSQL 的起源和发展现状为什么要使用 NoSQL 开源 NoSQL 产品介绍本章小结

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2 2 Cassandra 实战 1 1 NoSQL 的起源和发展现状 对于 NoSQL 这个新兴的名词, 大家的理解不尽相同 在网站 htp://nosql database org/ 上对 NoSQL 有一个较为全面的解释 : 下一代的数据库产品应该具备这几个特点 : 非关系型的 分布式的 开源的 可以线性扩展的 这类数据库最初的目的在于提供现代网站可扩展的数据库解决方案, 它开始于 2009 年年初, 目前正在快速发展 这种类型的数据库具有以下特点 : 自由的 Schema, 数据多处备份, 简单的编程 API, 数据的最终一致性等 所以, 将这种类型的数据库称为 NoSQL( 不仅仅是 SQL, 全称为 notonlysql ) 数据库 NoSQL 数据库并不是要取代现在广泛应用的传统数据库, 而是采用一种非关系型的方式解决数据的存储和计算的问题 由于 NoSQL 中没有像传统数据库那样定义数据的组织方式为关系型的, 所以只要内部的数据组织采用了非关系型的方式, 就可以称之为 NoSQL 数据库 目前, 可以将众多的 NoSQL 数据库按照内部的数据组织形式进行如下分类 : Key/Value 的 NoSQL 数据库面向文档的 NoSQL 数据库面向列的 NoSQL 数据库面向图的 NoSQL 数据库不同的数据组织适合于不同的应用场景, 后面将进行介绍 1 2 为什么要使用 NoSQL SQL 语言和关系型数据库 (MySQL PostgreSQL Oracle 等 ) 是通用的数据解决方案, 占有绝大多数的市场 不过在最近兴起的 NoSQL 运动中, 涌现出一批具备高可用性 支持线性扩展 支持 Map/Reduce 操作等特性的数据产品, 它们具有如下特性 : 频繁的写入操作 相对较少的读取统计信息的操作 ( 如网站访问计数器 ), 应该使用基于内存的 Key/Value( 键 / 值 ) 存储系统 ( 如 Redis) 或者是具备本地更新特性的文档存储系统 ( 如 MongoDB) 海量数据 ( 如数据仓库中需要分析的数据 ) 适合存储在一个结构松散 分布式的文件存储系统中, 如 Hadoop 存储二进制文件 ( 如 mp3 或者 pdf 文档 ) 并且能够直接为用户的浏览器提供下载功能, 可以使用 AmazonS3 临时性的数据 ( 如网站的 sesion 缓存 HTML 页面信息等 ) 适合存储在 Memcache 中 如果希望数据具备高可用性, 并且能够将数据丢失的风险降到最低, 同时整个系统具备线性扩展的能力, 可以考虑使用 Casandra 和 HBase

3 第 1 章认识 NoSQL 3 使用这些数据产品并不是要取代原有的数据产品, 而是为不同的应用场景提供更多的选择 NoSQL 代表着 : 选择合适的方案处理合适的业务场景 上面介绍的几种 NoSQL 应用场景也许能够帮助我们选择合适的数据存储方案, 网上也有不少值得参考的资源 和其他的技术方案一样, 选择适合的业务场景才是最重要的 绝大多数的应用都有非常复杂的应用场景, 怎样才能找出一款 NoSQL 产品能够适用于所有的需求? 答案是搭配使用多款 NoSQL 产品 传统数据库中的通用 (OneForAl) 的情况在 NoSQL 中是不存在的 如图 1-1 所示, 可以在一个网站中使用 4 款数据产品来提供服务 图 1-1 NoSQL 产品组合 MySQL 用于存储敏感的数据, 比如用户的资料 交易的信息等 MongoDB 用于存储大量的 相对不敏感的数据, 比如博客文章的内容 文章访问次数等 AmazonS3 用于存储用户上传的文档 图片 音乐等数据 Memcached 用于存储临时性的信息, 比如缓存 HTML 页面等 选择多样的数据存储方案同样有利于提升我们对 NoSQL 的数据产品的理解, 帮助我们从大量的解决方案中选择最适用的产品, 而不是把眼光仅仅放在某一款产品上 核心的思想是 : 最适用的才是最好的 1 3 开源 NoSQL 产品介绍 Key/Value 的 NoSQL 数据库 1 Memcached Memcached 是国外社区网站 LiveJournal 开发的高性能的内存 Key/Value 缓存服务器, 目的是通过缓存数据库查询结果, 减少数据库访问次数, 以提高动态 Web 应用的速度, 从而提高系统的可扩展性

4 4 Cassandra 实战 Memcached 虽然简单, 但是却非常实用 它的简约设计非常适合于快速开发, 并且能够解决大数据缓存的问题 同时 Memcached 为多种编程语言都提供了可以使用的应用编程接口 (API) 2 Redis Redis 是一款先进的 Key/Value 存储系统 它与 Memcached 类似, 区别如下 : Redis 不仅支持简单的 Key/Value 类型的数据, 同时还提供 list set hash 等数据结构的存储 Redis 支持数据的备份, 即 master slave 模式的数据备份 Redis 支持数据的持久化, 可以将内存中的数据保持在磁盘中, 重启的时候再次加载进行使用 在 Redis 中, 并不是所有的数据都一直存储在内存中 Redis 只会缓存所有的 Key 的信息, 如果 Redis 发现内存的使用量超过了某个阈值, 将触发交换 (swap) 的操作 Redis 根据 swappability=age log(size_in_memory) 计算出哪些 Key 对应的 Value 需要交换到磁盘, 然后再将这些 key 对应的 value 持久化到磁盘中, 同时在内存中清除 这种特性使得 Redis 可以保持超过其机器本身内存大小的数据 当然, 机器本身的内存必须要能够保持所有的 key, 毕竟这些数据是不会进行交换操作的 同时由于 Redis 将内存中的数据交换到磁盘中的时候, 提供服务的主线程和进行交换操作的子线程会共享这部分内存, 所以如果更新需要交换的数据,Redis 将阻塞这个操作, 直到子线程完成交换操作后才可以进行修改 3 Dynamo Dynamo 是亚马逊公司开发的一款分布式 Key/Value 存储系统, 用于存储用户的购物车信息 Dynamo 与传统的 Key/Value 存储系统相比, 最大的优势在于无单点故障, 整个系统的可用性非常高, 同时具备数据的最终一致性 面向文档的 NoSQL 数据库 1 MongoDB MongoDB 是一个高性能 开源 模式自由 (schema free) 的文档型数据库, 它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或 Key/Value 存储方式 MongoDB 使用 C++ 开发, 具有以下特性 : 面向文档的存储, 适合存储对象及 JSON 形式的数据 动态查询,MongoDB 支持丰富的查询表达式 查询指令使用 JSON 形式的标记, 可轻易查询文档中内嵌的对象及数组 完整的索引支持, 包括文档内嵌对象及数组 MongoDB 的查询优化器会分析查询表达式, 并生成一个高效的查询计划 查询监视,MongoDB 包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能

5 第 1 章认识 NoSQL 5 复制及自动故障转移,MongoDB 数据库支持服务器之间的数据复制, 支持主 - 从模式 (Master/Slave) 及服务器之间的相互复制 复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移 高效的传统存储方式, 支持二进制数据及大型对象 ( 如照片或图片 ) 自动分片以支持云级别的伸缩性, 自动分片功能支持水平的数据库集群, 可动态添加额外的机器 模式自由, 意味着对于存储在 MongoDB 数据库中的文件, 我们不需要知道它的任何结构定义 支持 Map/Reduce 计算, 代表 MongoDB 具有强大的数据分析能力 2 CouchDB CouchDB 是 Apache 社区中的一款文档型数据库服务器 与现在流行的关系数据库服务器不同,CouchDB 是围绕一系列语义上自包含的文档而组织的 CouchDB 中的文档是模式自由的, 也就是说, 并不要求文档具有某种特定的结构 CouchDB 的这种特性使得它相对于传统的关系数据库而言, 有自己的适用范围 一般来说, 围绕文档来构建的应用都比较适合使用 CouchDB 作为其后台存储 CouchDB 强调其中所存储的文档, 在语义上是自包含的 这种面向文档的设计思路, 更贴近很多应用的问题域的真实情况 对于这类应用, 使用 CouchDB 的文档来进行建模, 会更加自然和简单 与此同时,CouchDB 也提供基于 Map/Reduce 编程模型的视图来对文档进行查询, 可以提供类似于关系数据库中 SQL 语句的能力 CouchDB 对于很多应用来说, 提供了关系数据库之外的更好的选择 面向列的 NoSQL 数据库 1 Cassandra Casandra 是一款面向列的 NoSQL 数据库, 和 Google 的 Bigtable 数据库属于同一类 此数据库比一个类似 Dynamo 的 Key/Value 数据库功能更多, 但相比于面向文档的数据库 ( 如 MongoDB), 它所支持的查询类型要少 Casandra 结合了 Dynamo 的 Key/Value 与 Bigtable 的面向列的特点 模式灵活 : 数据不需要像数据库一样使用预先设计的模式, 增加或者删除字段非常方便 (onthefly) 支持范围查询 : 可以对任意 Key 进行范围查询 支持二级索引查询 : 可以对任意列 (Column) 的值进行查询 支持 Map/Reduce 计算 : 可以对 Casandra 中的数据批量进行复杂的分析计算 数据具备最终一致性, 集群整体的可用性非常高 高可用, 可扩展 : 单点故障不影响集群服务, 集群的性能可线性扩展 数据可靠性高 : 一旦数据写入成功, 数据就已经在机器的磁盘中完成了存储, 不容易丢失

6 6 Cassandra 实战 2 HBase HBase 是 Hadoop 项目中的数据库 它用于需要对大量的数据进行随机 实时的读写操作的场景中 HBase 的目标就是处理数据量非常庞大的表, 可以用普通的计算机处理超过 10 亿行数据, 还可处理有数百万列元素的数据表 HBase 是一个开源的 分布式的 支持多版本的 面向列存储的 GoogleBigtable 实现 HBase 的实现基于 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS), 模仿并提供了基于 Google 文件系统的 Bigtable 数据库的所有功能 HBase 有如下特点 : 可以直接从 HBase 中读取数据运行 Map/Reduce 任务, 并可以将运行后的结果直接写入 HBase 中 数据查询过滤和扫描操作在服务器端进行 为实时查询做了特殊优化 使用高性能的 Thrift 通信框架 支持 REST Protobuf 以及二进制形式的数据交互 可以与 Cascading Hive 和 Pig 配合使用, 从而提高使用的效率 提供可扩展的 JRuby(JIRB) 的命令行工具 支持 Ganglia 和 JMX, 能够方便监视整个程序的运行状态 面向图的 NoSQL 数据库 Neo4J 是一个用 Java 实现 完全兼容 ACID 的图形数据库 数据以一种针对图形网络进行过优化的格式保存在磁盘上 Neo4J 的内核是一种极快的图形引擎, 具有数据库产品期望的所有特性, 如恢复 两阶段提交 符合 XA 等 自 2003 年起,Neo4J 就已经作为 7 24 的产品使用 该项目已经发布了 1 2 版, 它是关于伸缩性和社区测试的一个主要里程碑 通过联机备份实现的高可用性和主从复制功能目前处于测试阶段, 预计在下一版本中发布 Neo4J 既可作为无须任何管理开销的内嵌数据库使用, 也可以作为单独的服务器使用, 在这种使用场景下, 它提供了广泛使用的 REST 接口, 能够方便地集成到基于 PHP NET 和 JavaScript 的环境里 Neo4J 的特点如下 : 用直观的图模型取代了严格定义的表模型, 从而可以使用节点 (node) 关系 (rela tionship) 属性 (property) 来表达复杂的数据模型, 如图 1-2 所示 图 1-2 图模型的三大元素示意图

7 第 1 章认识 NoSQL 7 针对磁盘存储进行了特殊优化, 使得其具备优异的性能和可扩展性 每一台 Neo4J 服务器都可以处理上 10 亿的数据, 并且可以通过水平拆分支持更大的数据量 包含高效的图遍历算法, 大大提高了数据的查询和分析能力 程序本身非常简单小巧, 核心功能的 Jar 包大小只有 500KB 具备简单好用的编程接口, 方便程序的开发 1 4 本章小结 本章首先介绍什么是 NoSQL, 以及 NoSQL 的一些优势, 然后介绍了各种开源 NoSQL 产 品的功能和特性 从第 2 章开始, 将详细讲解 Casandra 的各种功能 特性以及使用方法

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