柚子快報邀請碼778899分享：一個項目，用十款數(shù)據(jù)庫？

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大家好，我是豆小匠。

關(guān)于數(shù)據(jù)庫，大學(xué)的時候只知道MySQL，學(xué)習(xí)深入點也就是用到了Redis、MongoDB等非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

然而，工作中用到的數(shù)據(jù)庫實在太多，每種數(shù)據(jù)庫都有自身的優(yōu)勢和局限性。所以在這里梳理下日常常用數(shù)據(jù)庫和適用場景，走起！

1. 常用數(shù)據(jù)庫

1.1. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通常是業(yè)務(wù)型項目的主力數(shù)據(jù)庫，原因以下：

方便業(yè)務(wù)建模，表的關(guān)系和業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)是類似的。數(shù)據(jù)一致性，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一般支持ACID特性，可用于核心業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)持久化。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基本單位是表，表與表之間通過鍵關(guān)聯(lián)，比如學(xué)生表和班級表，可以通過班級ID，把學(xué)生和班級關(guān)聯(lián)起來。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的經(jīng)典代表：MySQL、Orcle、PostgreSQL、SQLite等。

1.2. 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫其實只是一個比較籠統(tǒng)的叫法，實際分類下有非常多，這里只介紹鍵值對、文檔、列式存儲、圖形結(jié)構(gòu)等幾種。

1.2.1. KV數(shù)據(jù)庫

KV數(shù)據(jù)庫以鍵值對的形式存儲數(shù)據(jù)，常見底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)是哈希表，讀數(shù)據(jù)復(fù)雜度是O(1)。

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key-value存儲的數(shù)據(jù)通常單個key-value就是一個條獨立的數(shù)據(jù)，很方便水平擴(kuò)展，可以根據(jù)key散列到不同的分片，且讀的性能極好，因此常用于做緩存。

經(jīng)典的代表有Redis、Memcached和LevelDB等。

1.2.2. 文檔型數(shù)據(jù)庫

文檔型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)以文檔的形式存儲數(shù)據(jù)，每個文檔類似一個JSON對象。

相比于KV存儲，文檔型數(shù)據(jù)庫同樣對水平擴(kuò)展友好，且具有更好的查詢性能，支持復(fù)雜查詢，而KV存儲幾乎只通過key來讀取數(shù)據(jù)。

經(jīng)典的文檔型數(shù)據(jù)庫有MongoDB，CouchDB和Elasticsearch等。

1.2.3. 列式存儲數(shù)據(jù)庫

經(jīng)典的列式存儲數(shù)據(jù)庫有HBase、Druid、ClickHouse等，不同列式數(shù)據(jù)庫的底層實現(xiàn)差別挺大的，它們的共同點是按列存儲。

比如說MySQL存一個學(xué)生信息，有學(xué)號和姓名等，這兩個字段在同一行，存放也是在一起的；但是列式數(shù)據(jù)庫會按列劃分存儲，把學(xué)號和姓名分開存儲，相同的數(shù)據(jù)類型有利于進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮、聚合操作等。

下面是HBase的一條數(shù)據(jù)組成解析，一個Row Key（行鍵）下有多個Column Family（列族），列族下面有Column Qualifier（列限定符），最后會根據(jù)設(shè)置保存若干個版本，形成Timestamp/version: Cell Value的鍵值對。這里我們只需要知道不同的列族是分開存儲的就行了。

1.2.4. 圖數(shù)據(jù)庫

圖數(shù)據(jù)庫的基本單元是點和邊，經(jīng)典的圖數(shù)據(jù)庫包括Neo4j、OrientDB、TigerGraph等。

簡單來說點表示實體，而邊則表示實體間的關(guān)系，組成一個整體后，可以形成知識圖譜、社交網(wǎng)絡(luò)、金融風(fēng)控網(wǎng)絡(luò)等。

比如存儲了上圖關(guān)系，可以直接查詢關(guān)注了豆小匠Coding的用戶：

MATCH (user:User {name: '豆小匠Coding'})<-[:FOLLOWS]-(follower:User)

RETURN follower.name

上述查詢使用了 Neo4j 的圖查詢語言 Cypher。它首先通過 MATCH 子句找到名為豆小匠的用戶節(jié)點 user，然后通過 -[:FOLLOWS]-> 關(guān)系查找所有關(guān)注了該用戶的節(jié)點 follower。最后，通過 RETURN 子句返回關(guān)注者的姓名。

2. 場景下的數(shù)據(jù)庫

2.1. Demo項目

SQLite，一個輕量級的數(shù)據(jù)庫，不需要獨立服務(wù)器或者系統(tǒng)級別的配置，只需要一個文件，就可以存儲數(shù)據(jù)庫所有數(shù)據(jù)，適用于小型設(shè)備或者嵌入式系統(tǒng)等。

如果你只是做一個demo級別的項目，也可以使用SQLite，然后使用ORM框架來操作數(shù)據(jù)，后面切換MySQL也只需要修改數(shù)據(jù)庫連接邏輯。

2.2. MySQL遇到瓶頸

如果是單機(jī)MySQL遭遇性能瓶頸，可以通過主從架構(gòu)讀寫分離，堆機(jī)器的方式解決，另一個方向是增加緩存，如Redis等，減少打到物理存儲的請求量。

如果是數(shù)據(jù)量太大，單表查詢性能下降，可以考慮分庫分表，但是分庫分表在開發(fā)時需要考慮更多分布式事務(wù)、水平擴(kuò)展等因素，對研發(fā)效率有影響。因此，這個時候可以考慮使用分布式數(shù)據(jù)庫，如TiDB等。

2.3. 場景專用數(shù)據(jù)庫

隨著業(yè)務(wù)的復(fù)雜，我們會發(fā)現(xiàn)不同場景下對數(shù)據(jù)庫的要求差異會很大：

一致性優(yōu)先，選用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。高性能全文搜索，使用Elasticsearch。非關(guān)鍵數(shù)據(jù)，讀多寫少，量大，選用列式存儲。離線數(shù)據(jù)分析，Hive。

這期就喵到這！能讀到這里的朋友，點個贊唄！

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