SQL还是NoSQL?架构师必备选型技能


SQL还是NoSQL?架构师必备选型技能

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做一个新业务 , 我该选择SQL还是NoSQL?
很多时候我们都会有这样的疑问 。
如果这时候直接去看MySQL、Mongo、HBase、redis等数据库的用法、特点、区别,其实有点太着急了 。
这时候,最好从「数据模型」开始讨论 。
1、SQL vs NoSQL现在最著名的数据模型应该是SQL,它基于Edgar Codd在1970年提出的关系模型:
数据被组织成关系(relations),在SQL中称为表(table),其中每个关系都是元组(tuples)的无序集合(在SQL中称为行) 。
那什么是NoSQL?
现在很多非关系型数据库会被称为NoSQL,其含义往往被解释 “Not only SQL” 。
采用NoSQL的驱动因素在于:
  • 数据量 。 比SQL更好的扩展性需求,包括支持超大数据集或超高写入吞吐量
  • 查询方式 。 关系模型不能很好支持的一些特定查询操作
  • 动态扩展 。 对关系模式的一些限制表示沮丧,需要更加具有动态和表达力的数据模型
2、数据模型的差异SQL 和 NoSQL数据库的差异有很多,包括容错性和并发处理,我们这里暂时只讨论数据模型的差异 。
关系型模型的主要优势在于:
  • 联结操作
  • 多对一和多对多关系更简洁的表达
【SQL还是NoSQL?架构师必备选型技能】注意,简单的多对多适合关系型模型,复杂的多对多更适合图模型
我们以文档型NoSQL为例,它和SQL对比的核心优势在于:
  • 模式灵活性
  • 局部性带来的性能优势
(1)模式灵活性「模式灵活性」的特点,往往被称为「schema-fress模式」,但是我们并不能将它直接理解为“无模式” 。
因为我们在读取数据时,往往存在某种数据结构的隐式转换 , 所以我们称之为「读时模式」更准确(数据结构是隐式的,只有读取时才解释) 。
而传统关系型数据库,对应可以称之为「写时模式」(模式是显示的,并且在写入数据库时被约束必须遵守) 。
这两者差异跟编程语言中的动态检查(运行时)和静态检查(编译时)比较类似 。
「模式灵活性」的优点在于:
  • 避免了大表变更时的停机或者耗时
  • 支持包含多种类似数据结构
  • 可以随时改变数据结构
「模式灵活性」带来的损害则是需要应用层做好结构约束,并且保证对历史数据的兼容性 。
一般典型关系型场景,「模式灵活性」反而会导致难以维护 。
(2)局部性的性能优势注意注意,局部性优势仅适用于需要同时访问文档中大部分数据的场景 。
如果我们的查询需要访问整个文档,那么存储局部性具备显著的性能优势 。
此时,如果数据被划分到了多个表中,则需要访问多个表来检索数据,会浪费更多的磁盘IO并花费更多的时间 。
如果我们的访问只需要文档中的一小部分数据 , 那么对于大型文档来说就是一种浪费 。
3、数据模型分析原则对于一份数据存储,「数据模型」的建立,就是考虑应该通过 SQL 还是 NoSQL 进行 数据组织。
那么,结合前面对SQL和NoSQL的介绍与对比 , 我们总结了以下几个维度,来具体考虑如何建立「数据模型」 。
(1)数据对象关系多对一或者多对多,一般考虑SQL 。
一对多的关系,可以考虑SQL或者NoSQL 。
(2)查询性能如果我们的查询通常需要访问整个文档,那么存储局部性具备显著的性能优势,关系型的join性能较差,因此可以考虑NoSQL 。
(业务上,一般会通过整体结果缓存,对关系型join查询加速)
如果通常是局部数据对象、独立实体查询,考虑SQL 。
(3)写入吞吐量如果需要超高的写入吞吐量 , 考虑NoSQL 。
(4)扩展性