隨著云計(jì)算時(shí)代的到來，各種類型的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層出不窮，對與此相關(guān)的數(shù)據(jù)模型、分布式架構(gòu)、數(shù)據(jù)存儲等數(shù)據(jù)庫相關(guān)的技術(shù)指標(biāo)也提出了新的要求。雖然傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已在數(shù)據(jù)存儲方面占據(jù)了不可動(dòng)搖的地位，但由于其天生的限制，已經(jīng)越來越無法滿足云計(jì)算時(shí)代對數(shù)據(jù)擴(kuò)展、讀寫速度、支撐容量以及建設(shè)和運(yùn)營成本的要求。云計(jì)算時(shí)代對數(shù)據(jù)庫技術(shù)提出了新的需求，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。
 

• 海量數(shù)據(jù)處理：對類似搜索引擎和電信運(yùn)營商級的經(jīng)營分析系統(tǒng)這樣大型的應(yīng)用而言，需要能夠處理PB級的數(shù)據(jù)，同時(shí)應(yīng)對百萬級的流量。
• 大規(guī)模集群管理：分布式應(yīng)用可以更加簡單地部署、應(yīng)用和管理。
• 低延遲讀寫速度：快速的響應(yīng)速度能夠極大地提高用戶的滿意度。
• 建設(shè)及運(yùn)營成本：云計(jì)算應(yīng)用的基本要求是希望在硬件成本、軟件成本以及人力成本方面都有大幅度的降低。

　　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的劣勢分析

　　隨著Web2.0的發(fā)展，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在應(yīng)對超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的網(wǎng)站方面暴露了許多難以克服的問題，主要表現(xiàn)在以下方面。

　　（1）高并發(fā)讀寫速度慢

　　這種情況主要發(fā)生在數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)邏輯非常復(fù)雜，使得其非常容易發(fā)生死鎖等并發(fā)問題，導(dǎo)致其讀寫速度下降非常嚴(yán)重。例如，Web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個(gè)性化信息來實(shí)時(shí)生成動(dòng)態(tài)頁面、提供動(dòng)態(tài)信息，所以基本上無法使用動(dòng)態(tài)頁面靜態(tài)化技術(shù)，因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬次讀寫請求。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫勉強(qiáng)可以應(yīng)付上萬次SQL查詢，硬盤I/O往往無法承擔(dān)上萬次的SQL寫數(shù)據(jù)請求。

　　（2）支撐容量有限

　　類似Facebook、Twitter這樣的SNS網(wǎng)站，用戶每天產(chǎn)生海量的用戶動(dòng)態(tài)，每月會產(chǎn)生幾億條用戶動(dòng)態(tài)，對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來說，在一張數(shù)億條記錄的表里面進(jìn)行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。

　　（3）擴(kuò)展性差

　　在基于Web的架構(gòu)當(dāng)中，數(shù)據(jù)庫是最難進(jìn)行橫向擴(kuò)展的，當(dāng)一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時(shí)候，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫卻沒有辦法像Web Server那樣簡單地通過添加更多的硬件和服務(wù)節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展性能和負(fù)載能力。對于很多需要提供不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來說，對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行升級和擴(kuò)展是非常痛苦的事情，往往需要停機(jī)維護(hù)和數(shù)據(jù)遷移，因此迫切需要關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也能夠通過不斷添加服務(wù)器節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展。

　　（4）建設(shè)和運(yùn)維成本高

　　企業(yè)級數(shù)據(jù)庫的價(jià)格很高，并且隨著系統(tǒng)的規(guī)模增大而不斷上升。高昂的建設(shè)和運(yùn)維成本無法滿足云計(jì)算應(yīng)用對數(shù)據(jù)庫的需求。

　　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遇到上述難以克服的瓶頸，與此同時(shí)，它的很多主要特性在云計(jì)算應(yīng)用中卻往往無用武之地，例如：數(shù)據(jù)庫事務(wù)一致性、數(shù)據(jù)庫的寫實(shí)時(shí)性和讀實(shí)時(shí)性、復(fù)雜的SQL查詢特別是多表關(guān)聯(lián)查詢。因此，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法獨(dú)立應(yīng)付云計(jì)算時(shí)代的各種應(yīng)用。

　　NoSQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)模型

　　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫越來越無法滿足云計(jì)算的應(yīng)用場景，為了解決此類問題，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生，由于在設(shè)計(jì)上和傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比有了很大的不同，所以此類數(shù)據(jù)庫被稱為“NoSQL（Not only SQL）”系列數(shù)據(jù)庫。與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，它們非常關(guān)注對數(shù)據(jù)高并發(fā)讀寫和海量數(shù)據(jù)的存儲，在架構(gòu)和數(shù)據(jù)模型方面作了簡化，而在擴(kuò)展和并發(fā)等方面作了增強(qiáng)。目前，主流的NoSQL數(shù)據(jù)庫包括BigTable、HBase、Cassandra、SimpleDB、CouchDB、MongoDB以及Redis等。NoSQL常用數(shù)據(jù)模型包括以下3種。

　　（1）Column-oriented（列式）

　　列式主要使用Table這樣的模型，但是它并不支持類似Join這樣多表的操作，它的主要特點(diǎn)是在存儲數(shù)據(jù)時(shí)，主要圍繞著“列（Column）”，而不是像傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫那樣根據(jù)“行（Row）”進(jìn)行存儲，也就是說，屬于同一列的數(shù)據(jù)會盡可能地存儲在硬盤同一個(gè)頁中，而不是將屬于同一個(gè)行的數(shù)據(jù)存放在一起。這樣做的好處是，對于很多類似數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用，雖然每次查詢都會處理很多數(shù)據(jù)，但是每次所涉及的列并沒有很多。使用列式數(shù)據(jù)庫，將會節(jié)省大量I/O,并且大多數(shù)列式數(shù)據(jù)庫都支持Column Family這個(gè)特性，能將多個(gè)列并為一個(gè)小組。這樣做的好處是能將相似列放在一起存儲，提高這些列的存儲和查詢效率�？傮w而言，這種數(shù)據(jù)模型的優(yōu)點(diǎn)是比較適合匯總和數(shù)據(jù)倉庫這類應(yīng)用。

　　（2）Key-value

　　雖然Key-value這種模型和傳統(tǒng)的關(guān)系型相比較簡單，有點(diǎn)類似常見的HashTable,一個(gè)Key對應(yīng)一個(gè)Value,但是它能提供非�？斓牟樵兯俣取⒋蟮臄�(shù)據(jù)存放量和高并發(fā)操作，非常適合通過主鍵對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和修改等操作，雖然不支持復(fù)雜的操作，但是可以通過上層的開發(fā)來彌補(bǔ)這個(gè)缺陷。

　　（3）Document（文檔）

　　在結(jié)構(gòu)上，Document和Key-value是非常相似的，也是一個(gè)Key對應(yīng)一個(gè)Value,但是這個(gè)Value主要以JSON或者XML等格式的文檔來進(jìn)行存儲，是有語義的，并且Document DB一般可以對Value來創(chuàng)建Secondary Index來方便上層的應(yīng)用，而這點(diǎn)是普通Key-Value DB所無法支持的。

　　常用NoSQL數(shù)據(jù)庫比較及優(yōu)劣勢分析

　　（1）主要NoSQL數(shù)據(jù)庫比較

　　從設(shè)計(jì)理念、數(shù)據(jù)模式、分布式等幾個(gè)角度對BigTable、Cassandra、Redis、MongoDB進(jìn)行比較，見表1.

　　（2） NoSQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢分析

　　NoSQL數(shù)據(jù)庫主要有以下優(yōu)勢：

• 擴(kuò)展簡單，典型例子是Cassandra,由于其架構(gòu)類似于經(jīng)典的P2P,因此能夠通過簡單添加新的節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展集群；
• 讀寫快速，典型例子是Redis,由于其邏輯簡單，純內(nèi)存操作，因此其具有非常出色的性能，單節(jié)點(diǎn)每秒可以處理超過10萬次的讀寫操作；
• 成本低廉，因?yàn)榇蠖鄶?shù)NoSQL數(shù)據(jù)庫都是開源軟件，沒有昂貴的成本限制。

　　（3）NoSQL數(shù)據(jù)庫的劣勢分析

　　雖然NoSQL具有很多顯著的優(yōu)勢，但是依然存在很多不足，主要表現(xiàn)在：

• 不提供對SQL的支持，將會對用戶產(chǎn)生一定的應(yīng)用遷移成本，同時(shí)，無法實(shí)現(xiàn)組合應(yīng)用，發(fā)揮SQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)非常成熟的優(yōu)勢；
• 支持的特性不夠豐富，現(xiàn)有NoSQL數(shù)據(jù)庫提供的功能十分有限，大多數(shù)都不支持事務(wù)和其他附加功能；
• 產(chǎn)品不夠成熟，大多數(shù)NoSQL數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品還處于初級階段，與已經(jīng)非常完善成熟的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可同日而語。

　　結(jié)束語

　　云計(jì)算主要常見的有兩類場景：需要低延遲和高并發(fā)的讀寫能力，數(shù)據(jù)量雖大，但不超過TB級別，大部分現(xiàn)在使用RDBMS的Web應(yīng)用基本上都屬于這一類，類似傳統(tǒng)的OLTP（聯(lián)機(jī)事務(wù)處理）；海量數(shù)據(jù)的存儲和操作，如PB級別的，這方面的例子有傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫、Google海量的Web頁面和圖片存儲等，類似傳統(tǒng)的OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）。目前，業(yè)界還沒有一款數(shù)據(jù)庫能同時(shí)適應(yīng)上述多種云計(jì)算場景的NoSQL數(shù)據(jù)庫。考慮到PaaS平臺的需求比較復(fù)雜，能夠在后臺進(jìn)行定制化的數(shù)據(jù)庫將是未來發(fā)展的趨勢，因此，輕量級的、兼顧高可擴(kuò)展和高可靠性的架構(gòu)設(shè)計(jì)將會受到歡迎。