相关型数据库尚能饭否？NoSQL、NewSQL谁能接棒？

数据的蕴蓄是当今各行各业巨头的企业财产，数据库则是数据存储的重要途径。在大数据和微处事大行其道的本日，传统的相关型数据库也将迎来厘革。云原生的数据库架构受到越来越多的存眷，以是我想和各人一路来聊聊云原生数据架构。本文作为上篇，会先对当下种种数据库成长近况举办说明。

一、相关型数据库尚能饭否?

相关型数据库呈现至今的几十年时刻里，一向是数据库规模的佼佼者。下图是环球较为势力巨子的DB-Engines的统计排名，排名首要依据Google以及Bing搜刮引擎的要害字搜刮数目、从业人数信息、地位搜刮量、Stack Overflow上提问存眷数目等：

DB-Engines 2018年6月发布的数据库排名

截至至2018年6月，排名前6位的数据库，仅有排名第5的MongoDB是文档型数据库，别的所有是相关型数据库，且前3位所占据的比重远远领先于厥后的其他数据库。

1、上风

相关型数据库在颠末大数据、NoSQL以及NewSQL等技能刷新的轮替轰炸之后依然坚挺，与其固有的上风密不行分。它的上风首要表此刻对开拓职员、运维职员以及体系自己这3个方面的影响。

开拓上风

对付开拓职员来说，相关型数据库的主要上风是面向SQL。

SQL是相关型数据库的布局化查询说话，固然差异的相关型数据库有差异的SQL方言，但基于ANSI尺度的SQL是大部门相关型数据库都支持的。且SQL是面向数据库的会见说话，可以很是利便的对数据库举办增、删、改、查以及授权和打点。SQL的查询机动度很是高，可以异常便捷的在联机事宜处理赏罚(OLTP)与联机说明处理赏罚(OLAP)之间转换。

另外，SQL是应用开拓工程师所必需把握的一门编程说话，风行度很是普及，雇用到一个完全不会写SQL的应用开拓措施员的概率很是小。因此，SQL极大低落了开拓职员雇用的本钱。

除了SQL说话自己，各类开拓说话对相关型数据库的支持也异常完美。以Java举例：JDBC是Java说话会见数据库的尺度接口，各个相关型数据库厂商均提供了实现JDBC接口的驱动措施。行使Java说话开拓的工程师无需感知差异相关型数据库间的差别，只要按照JDBC接口编程即可。

因为面向相关的数据库存储与面向工具的Java措施不易逐一对应，发生了许多工具相关映射(ORM)框架用于简化相关工具模子的阻抗不匹配，如JPA及其官方实现Hibernate、MyBatis、Jooq等，进一步简化了应用工程师的一般开拓事变。ORM框架大多是回收JDBC封装，对各个相关型数据库的兼容性很是高。

运维上风

相关型数据库因为存在时刻持久，针对每一种常见的相关型数据库，都能较轻易地雇用到响应的数据库打点员(DBA)，以担保相关型数据库的不变性、安详性、完备性以及机能，同时担保监控和说明相关型数据库的体系瓶颈以及计划的公道性。

成熟的相关型数据库都有本身完美的生态圈，用于担保高可用、数据备份、机能监测说明等成熟的配套器材。局限较大的企业及重要营业系同一样平常都必要专门的DBA举办运维事变。

体系上风

只偶然刻才是检讨技能的成熟与不变的尺度。相关型数据库经验了几十年的检验，已经有超大局限的行使，其存储引擎已经异常成熟。基于MVCC的数据库引擎在机能和正确性上做到了很好的均衡，而且通过B+tree索引大幅晋升了查询的服从。面临数据这样的要害节点，审慎的选用相关型数据库是架构师们的首选方案。

基于ACID的事宜是相关型数据库带给应用体系的又一强力保障。ACID指数据库事宜可以或许正确执行的四个根基要素的首字母缩写。它包罗原子性、同等性、断绝性和耐久性。只有支持事宜的数据库才气最大限度的担保数据的正确性和完备性：

• 原子性(Atomicity)。位于统一事宜中的全部操纵，要么所有完成(提交)，要么所有不完成(回滚)，不能停滞在某此中间环节。假如事宜在执行进程中产生错误，数据将会规复到事宜开始前的状态。
• 同等性(Consistency)。非只读的事宜应封装数据库的状态从一个同等状态转变为另一个同等状态。同等状态是指数据库中的数据应满意完备性束缚，而且事宜的中间状态不该在事宜之外被感知。
• 断绝性(Isolation)。多事宜并发执行时，不该彼此影响其他事宜，就像只有这一个操纵在并行的被数据库执行一样。
• 耐久性(Durability)。事宜完成后，该事宜对数据库的全部变动将耐久的生涯在数据库中。

在编程中行使事宜也并训斥事，种种如Spring之类的开拓框架已经在面向切面(AOP)层面将其做的异常简朴和优雅了。

2、不敷

相关型数据库的机能和会见承载手段，在面向单一数据节点的企业级应用期间是无可挑剔的。但在会见量和数据量急剧膨胀的本日，相关型数据库已经很难再像早年那样成为云云庞大局限体系的底层支撑，乃至成为了应用体系的瓶颈地址。

相关型数据库首要有以下三处不敷：

• 单节点并发会见量受限。在处事恣意扩容和拆分的同时，因为数据库中存储的数据是有状态的，因此很难像处事一样恣意拆分和扩容。单一的数据库节点承载大量的处事节点的查询和更新哀求，这并非一个对等的架构陈设模式。
• 单节点数据承载量受限。单一数据库节点对数据的承载手段是有限的。数据量越大，用于查询数据所建设的索引的深度就越深。索引深度抉择IO会见的次数，索引深度越深，查找越慢。
• 漫衍式事宜机能阑珊严峻。将数据库拆分之后，必要行使漫衍式事宜取代当地事宜。基于XA的漫衍式事宜回收两阶段提交，在筹备阶段即锁定资源，直至整个事宜竣事。在体系并发度增进时，机能会急剧阑珊。

综上所述，相关型数据库的不敷，归根结底是计划初志导致的。它并非漫衍式的产品，对漫衍式体系的生成不友爱，导致它很难顺应互联网的架构模子。面临可以随时弹性扩容的无状态处事，相关型数据库已经略显粗笨。

二、未达预期的NoSQL

跟着相关型数据库的不敷之处袒露得越来越明明，NoSQL的呈现成为了有益增补。不外NoSQL并非为了代替相关型数据库，而是指Not Only SQL，提供了在SQL之外的另一种选择。

NoSQL有许多种分类，大抵包罗键值数据库、文档数据库、列族数据库以及图数据库等，用于办理各异的场景。

1、键值数据库

键值数据库的代表是Redis。它在许多场景下都作为缓存行使，但Redis也同样提供落盘成果。面临通过主键查询的场景，Redis的服从很是高，但对付内容的查询，则无能为力。

（编辑：河北网）

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