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支持高并发的nosql,如何支持高并发

传统数据库与新型数据库的优缺点

一:传统数据库

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(1)传统索引不适于海量数据    

传统行存数据库索引需要手工设定,对应用不完全透明,随场景和需求的变化需要不断调整,人工维护成本很高。并且传统索引占用存储空间很大,甚至高于数据本身,造成查询效率的下降。

(2)数据装载速度慢

因为索引需要重新创建,加载性能会变的很糟糕。分析型架构系统要解决这些个问题,必须最大限度地减少磁盘 I/O ,提升查询效率,减小人工维护成本。南大通用分析型数据库GBase8a (以下简称GBase 8a)通过列存储模式、数据压缩、智能化的索引、并行处理、并发控制、高效的查询优化器等技术,使得上述问题得到有效解决。以下各节将描述 GBase 8a 的创新架构如何实现这些目标。

二:新型数据库

新型数据库采用分布式并行计算架构,部署于X86通用服务器,满足大数据实时交易需求,成本低、扩展性高,突破了传统数据库性能瓶颈。

分布式非关系型数据库技术创新

非关系型数据库即NoSQL,抛弃了关系数据库复杂的关系操作、事务处理等功能,仅提供简单的键值对(Key, Value)数据的存储与查询,换取高扩展性和高性能,满足论坛、博客、SNS、微博等互联网类应用场景下针对海量数据的简单操作需求。主要技术创新为:

(1) 简单的数据操作换取高效响应。NoSQL仅支持按照Key(关键字)来存储和查询Value(数据),不支持对非关键字数据列的高效查询;因数据操作简单、数据间一般不需要关联操作,故系统可支持高并发和较快的响应速度。

(2) 多种一致性策略满足业务需求。不同于传统关系型数据库仅支持强一致性策略,NoSQL还支持弱一致性和最终一致性等多种策略,可根据应用场景进行对应配置。例如,对写入操作频繁,但数据读取最新版本要求并不严格的应用,如互联网网页数据的存储和分析应用,可以采用最终一致性策略;而对订购关系存储的应用,则必须用强一致性策略,保证总是读取最新版本数据

高并发写选sql还是nosql?

SQL的独特优势包括:

1. SQL能够加强与数据的交互,并允许对单个数据库设计提出问题。这是很关键的特征,因为无法交互的数据基本上是没用的,并且,增强的交互性能够带来新的见解、新的问题和更有意义的未来交互。

2. SQL是标准化的,使用户能够跨系统运用他们的知识,并对第三方附件和工具提供支持。

3. SQL能够扩展,并且是多功能和经过时间验证的,这能够解决从快写为主导的传输到扫描密集型深入分析等问题。

4. SQL对数据呈现和存储采用正交形式,一些SQL系统支持JSON和其他结构化对象格式,比NoSQL具有更好的性能和更多功能。

NoSQL特点:

易扩展

NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系,这样就非常容易扩展。也无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。

大数据量,高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

灵活的数据模型

NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里,增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表,增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。

高可用

NoSQL在不太影响性能的情况,就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra,HBase模型,通过复制模型也能实现高可用。

如何选择NoSql数据库

NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准,也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。如果以前没有接触过NoSQL,MongoDB是一个比较好的选择,他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的,缺点是索引的成本和文档大小限制。如果是使用Hadoop大数据分析,数据基本上不存在修改,只是插入和查询,并且需要配合Hadoop的MR任务,HBase会是很好的选择。如果要求有很强的扩展能力,高并发读写和维护方便,Casaandra则是不错的选择。当然除了上面三个流行的NoSQL,还有很多优秀的NoSQL数据库,而且他们都有各自擅长领域,所以需要了解你们产品自身的特点然后分析选择哪种才是最适合的,往往在大型系统中不是单一的数据库,而是使用多种数据库组合。


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