到底選擇SQL還是NoSQL？看這里！

作者：五月的倉頡 2019-08-15 09:28:32

你是否在為系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫來一波大流量就幾乎打滿 CPU，日常 CPU 居高不下煩惱?你是否在各種 NoSQL 間糾結(jié)不定，到底該選用哪種最好?今天的你就是昨天的我，這也是我寫這篇文章的初衷。

圖片來自 Pexels

作為互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員，我們要知道關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(MySQL、Oracle)無法滿足我們對存儲的所有要求，因此對底層存儲的選型，對每種存儲引擎的理解非常重要。

同時也由于過去一段時間的工作經(jīng)歷，對這塊有了一些更多的思考，想通過自己的總結(jié)把這塊寫出來分享給大家。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

文章的開始，聊一下結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因為數(shù)據(jù)特點(diǎn)的不同，將在技術(shù)上直接影響存儲引擎的選型。

首先是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，根據(jù)定義結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指的是由二維表結(jié)構(gòu)來邏輯表達(dá)和實現(xiàn)的數(shù)據(jù)，嚴(yán)格遵循數(shù)據(jù)格式與長度規(guī)范，也稱作為行數(shù)據(jù)，特點(diǎn)為：數(shù)據(jù)以行為單位，一行數(shù)據(jù)表示一個實體的信息，每一行數(shù)據(jù)的屬性是相同的。

例如：

因此關(guān)系型數(shù)據(jù)庫很好契合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也是關(guān)系型數(shù)據(jù)最主要的存儲與管理引擎。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，指的是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有任何預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，不方便用二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，例如辦公文檔(Word)、文本、圖片、HTML、各類報表、視頻音頻等。

介于結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)就是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)了，它是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一種形式，雖然不符合二維邏輯這種數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)，但是包含相關(guān)標(biāo)記，用來分割語義元素以及對記錄和字段進(jìn)行分層。

常見的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有 XML 和 JSON，例如：

<person> 
    <name>張三</name> 
    <age>18</age> 
    <phone>12345</phone> 
</person>

這種結(jié)構(gòu)也被成為自描述的結(jié)構(gòu)。

以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的方式做存儲的架構(gòu)演進(jìn)

首先，我們看一下使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的方式，企業(yè)一個系統(tǒng)發(fā)展的幾個階段的架構(gòu)演進(jìn)(由于本文寫的是 SQL 與 NoSQL，因此只以存儲方式作為切入點(diǎn)，不會涉及類似 MQ、ZK 這些中間件內(nèi)容)：

階段一

企業(yè)剛發(fā)展的階段，最簡單，一個應(yīng)用服務(wù)器配一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，每次讀寫數(shù)據(jù)庫。

階段二

無論是使用 MySQL 還是 Oracle 還是別的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫通常不會先成為性能瓶頸，通常隨著企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，一臺應(yīng)用服務(wù)器扛不住上游過來的流量且一臺應(yīng)用服務(wù)器會產(chǎn)生單點(diǎn)故障的問題。

因此加應(yīng)用服務(wù)器并且在流量入口使用 Nginx 做一層負(fù)載均衡，保證把流量均勻打到應(yīng)用服務(wù)器上。

階段三

隨著企業(yè)規(guī)模的繼續(xù)擴(kuò)大，此時由于讀寫都在同一個數(shù)據(jù)庫上，數(shù)據(jù)庫性能出現(xiàn)一定的瓶頸。

此時簡單地做一層讀寫分離，每次寫主庫，讀備庫，主備庫之間通過 Binlog 同步數(shù)據(jù)，就能很大程度上解決這個階段的數(shù)據(jù)庫性能問題。

階段四

企業(yè)發(fā)展越來越好了，業(yè)務(wù)越來越大了，做了讀寫分離數(shù)據(jù)庫壓力還是越來越大，這時候怎么辦呢?

一臺數(shù)據(jù)庫扛不住，那我們就分幾臺吧，做分庫分表，對表做垂直拆分，對庫做水平拆分。

以擴(kuò)數(shù)據(jù)庫為例，擴(kuò)出兩臺數(shù)據(jù)庫，以一定的單號(例如交易單號)，以一定的規(guī)則(例如取模)。

交易單號對 2 取模為 0 的丟到數(shù)據(jù)庫 1 去，交易單號對 2 取模為 1 的丟到數(shù)據(jù)庫 2 去，通過這樣的方式將寫數(shù)據(jù)庫的流量均分到兩臺數(shù)據(jù)庫上。

一般分庫分表會使用 Shard 的方式，通過一個中間件，便于連接管理、數(shù)據(jù)監(jiān)控且客戶端無需感知數(shù)據(jù)庫 IP。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)

上面的方式，看似可以解決問題(實際上確實也能解決很多問題)，正常對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫做一下讀寫分離+分庫分表，支撐個 1W+ 的讀寫 QPS 還是問題不大的。

但是受限于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫本身，這套架構(gòu)方案依然有著明顯的不足，下面對利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫方式做存儲的方案的優(yōu)點(diǎn)先進(jìn)行一下分析，后一部分再分析一下缺點(diǎn)，對某個技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)的充分理解是技術(shù)選型的前提。

①易理解

因為行+列的二維表邏輯是非常貼近邏輯世界的一個概念，關(guān)系模型相對網(wǎng)狀、層次等其他模型更加容易被理解。

②操作方便

通用的 SQL 語言使得操作關(guān)系型數(shù)據(jù)庫非常方便，支持 Join 等復(fù)雜查詢。

③數(shù)據(jù)一致性

支持 ACID 特性，可以維護(hù)數(shù)據(jù)之間的一致性，這是使用數(shù)據(jù)庫非常重要的一個理由之一。

例如同銀行轉(zhuǎn)賬，張三轉(zhuǎn)給李四 100 元錢，張三扣 100 元，李四加 100 元，而且必須同時成功或者同時失敗，否則就會造成用戶的資損。

④數(shù)據(jù)穩(wěn)定

數(shù)據(jù)持久化到磁盤，沒有丟失數(shù)據(jù)風(fēng)險，支持海量數(shù)據(jù)存儲。

⑤服務(wù)穩(wěn)定

最常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 MySQL、Oracle 服務(wù)器性能卓越，服務(wù)穩(wěn)定，通常很少出現(xiàn)宕機(jī)異常。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的缺點(diǎn)

緊接著的，我們看一下關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的缺點(diǎn)，也是比較明顯的。

①高并發(fā)下 IO 壓力大

數(shù)據(jù)按行存儲，即使只針對其中某一列進(jìn)行運(yùn)算，也會將整行數(shù)據(jù)從存儲設(shè)備中讀入內(nèi)存，導(dǎo)致 IO 較高。

②為維護(hù)索引付出的代價大

為了提供豐富的查詢能力，通常熱點(diǎn)表都會有多個二級索引，一旦有了二級索引，數(shù)據(jù)的新增必然伴隨著所有二級索引的新增。

數(shù)據(jù)的更新也必然伴隨著所有二級索引的更新，這不可避免地降低了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的讀寫能力，且索引越多讀寫能力越差。

有機(jī)會的話可以看一下自己公司的數(shù)據(jù)庫，除了數(shù)據(jù)文件不可避免地占空間外，索引占的空間其實也并不少。

③為維護(hù)數(shù)據(jù)一致性付出的代價大

數(shù)據(jù)一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的核心，但是同樣為了維護(hù)數(shù)據(jù)一致性的代價也是非常大的。

我們都知道 SQL 標(biāo)準(zhǔn)為事務(wù)定義了不同的隔離級別，從低到高依次是讀未提交、讀已提交、可重復(fù)讀、串行化，事務(wù)隔離級別月底，可能出現(xiàn)的并發(fā)異常越多，但是通常而言能提供的并發(fā)能力越強(qiáng)。

那么為了保證事務(wù)一致性，數(shù)據(jù)庫就需要提供并發(fā)控制與故障恢復(fù)兩種技術(shù)，前者用于減少并發(fā)異常，后者可以在系統(tǒng)異常的時候保證事務(wù)與數(shù)據(jù)庫狀態(tài)不會被破壞。

對于并發(fā)控制，其核心思想就是加鎖，無論是樂觀鎖還是悲觀鎖，只要提供的隔離級別越高，那么讀寫性能必然越差。

④水平擴(kuò)展后帶來的種種問題難處理

前文提過，隨著企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大，一種方式是對數(shù)據(jù)庫做分庫，做了分庫之后，數(shù)據(jù)遷移(1 個庫的數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則打到 2 個庫中)、跨庫 Join(訂單數(shù)據(jù)里有用戶數(shù)據(jù)，兩條數(shù)據(jù)不在同一個庫中)、分布式事務(wù)處理都是需要考慮的問題，尤其是分布式事務(wù)處理，業(yè)界當(dāng)前都沒有特別好的解決方案。

⑤表結(jié)構(gòu)擴(kuò)展不方便

由于數(shù)據(jù)庫存儲的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此表結(jié)構(gòu) Schema 是固定的，擴(kuò)展不方便，如果需要修改表結(jié)構(gòu)，需要執(zhí)行 DDL(data definition language)語句修改，修改期間會導(dǎo)致鎖表，部分服務(wù)不可用。

⑥全文搜索功能弱

例如 like "%中國真?zhèn)ゴ?"，只能搜索到"2019年中國真?zhèn)ゴ螅瑦圩鎳?quot;，無法搜索到"中國真是太偉大了"這樣的文本，即不具備分詞能力。

且 like 查詢在"%中國真?zhèn)ゴ?quot;這樣的搜索條件下，無法命中索引，將會導(dǎo)致查詢效率大大降低。

寫了這么多，我的理解核心還是前三點(diǎn)，它反映出的一個問題是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在高并發(fā)下的能力是有瓶頸的。

尤其是寫入/更新頻繁的情況下，出現(xiàn)瓶頸的結(jié)果就是數(shù)據(jù)庫 CPU 高、SQL 執(zhí)行慢、客戶端報數(shù)據(jù)庫連接池不夠等錯誤，因此例如萬人秒殺這種場景，我們絕對不可能通過數(shù)據(jù)庫直接去扣減庫存。

可能有朋友說，數(shù)據(jù)庫在高并發(fā)下的能力有瓶頸，我公司有錢，加 CPU、換固態(tài)硬盤、繼續(xù)買服務(wù)器加數(shù)據(jù)庫做分庫不就好了。

問題是這是一種性價比非常低的方式，花 1000 萬達(dá)到的效果，換其他方式可能 100 萬就達(dá)到了，不考慮人員、服務(wù)器投入產(chǎn)出比的 Leader 就是個不合格的 Leader。

且關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的方式，受限于它本身的特點(diǎn)，可能花了錢都未必能達(dá)到想要的效果。

至于什么是花 100 萬就能達(dá)到花 1000 萬效果的方式呢?可以繼續(xù)往下看，這就是我們要說的 NoSQL。

結(jié)合 NoSQL 的方式做存儲的架構(gòu)演進(jìn)

像上文分析的，數(shù)據(jù)庫作為一種關(guān)系型數(shù)據(jù)的存儲引擎，存儲的是關(guān)系型數(shù)據(jù)，它有優(yōu)點(diǎn)，同時也有明顯的缺點(diǎn)。

因此通常在企業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大的情況下，不會一味指望通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫的能力來解決數(shù)據(jù)存儲問題，而是會引入其他存儲，也就是我們說的 NoSQL。

NoSQL 的全稱為 Not Only SQL，泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，是對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一種補(bǔ)充。

特別要注意補(bǔ)充這兩個字，這意味著 NoSQL 與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不是對立關(guān)系，二者各有優(yōu)劣，取長補(bǔ)短，在合適的場景下選擇合適的存儲引擎才是正確的做法。

比較簡單的 NoSQL 就是緩存：

針對那些讀遠(yuǎn)多于寫的數(shù)據(jù)，引入一層緩存，每次讀從緩存中讀取，緩存中讀取不到，再去數(shù)據(jù)庫中取，取完之后再寫入到緩存，對數(shù)據(jù)做好失效機(jī)制通常就沒有大問題了。

通常來說，緩存是性能優(yōu)化的第一選擇也是見效最明顯的方案。但是，緩存通常都是 KV 型存儲且容量有限(基于內(nèi)存)，無法解決所有問題，于是再進(jìn)一步的優(yōu)化，我們繼續(xù)引入其他 NoSQL：

數(shù)據(jù)庫、緩存與其他 NoSQL 并行工作，充分發(fā)揮每種 NoSQL 的特點(diǎn)。當(dāng)然 NoSQL 在性能方面大大優(yōu)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的同時，往往也伴隨著一些特性的缺失，比較常見的就是事務(wù)功能的缺失。

下面看一下常用的 NoSQL 及他們的代表產(chǎn)品，并對每種 NoSQL 的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景做一下分析，便于熟悉每種 NoSQL 的特點(diǎn)，方便技術(shù)選型。

KV 型 NoSQL(代表：Redis)

KV 型 NoSQL 顧名思義就是以鍵值對形式存儲的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，是最簡單、最容易理解也是大家最熟悉的一種 NoSQL，因此比較快地帶過。

Redis、MemCache 是其中的代表，Redis 又是 KV 型 NoSQL 中應(yīng)用很廣泛的 NoSQL。

KV 型數(shù)據(jù)庫以 Redis 為例，最大的優(yōu)點(diǎn)我總結(jié)下來就兩點(diǎn)：

數(shù)據(jù)基于內(nèi)存，讀寫效率高。
KV 型數(shù)據(jù)，時間復(fù)雜度為 O(1)，查詢速度快。

因此，KV 型 NoSQL 最大的優(yōu)點(diǎn)就是高性能，利用 Redis 自帶的 BenchMark 做基準(zhǔn)測試，TPS 可達(dá)到 10 萬的級別，性能非常強(qiáng)勁。

同樣的 Redis 也有所有 KV 型 NoSQL 都有的比較明顯的缺點(diǎn)：

只能根據(jù) K 查 V，無法根據(jù) V 查 K。
查詢方式單一，只有 KV 的方式，不支持條件查詢，多條件查詢唯一的做法就是數(shù)據(jù)冗余，但這會極大的浪費(fèi)存儲空間。
內(nèi)存是有限的，無法支持海量數(shù)據(jù)存儲。
同樣的，由于 KV 型 NoSQL 的存儲是基于內(nèi)存的，會有丟失數(shù)據(jù)的風(fēng)險。

綜上所述，KV 型 NoSQL 最合適的場景就是緩存的場景：

讀遠(yuǎn)多于寫。
讀取能力強(qiáng)。
沒有持久化的需求，可以容忍數(shù)據(jù)丟失，反正丟了再查詢一把寫入就是了。

例如根據(jù)用戶 id 查詢用戶信息，每次根據(jù)用戶 id 去緩存中查詢一把，查到數(shù)據(jù)直接返回，查不到去關(guān)系型數(shù)據(jù)庫里面根據(jù) id 查詢一把數(shù)據(jù)寫到緩存中去。

搜索型NoSQL(代表：ES)

傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要通過索引來達(dá)到快速查詢的目的，但是在全文搜索的場景下，索引是無能為力的。

like 查詢一來無法滿足所有模糊匹配需求，二來使用限制太大且使用不當(dāng)容易造成慢查詢。

搜索型 NoSQL 的誕生正是為了解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫全文搜索能力較弱的問題，ElasticSearch 是搜索型 NoSQL 的代表產(chǎn)品。

全文搜索的原理是倒排索引，我們看一下什么是倒排索引。要說倒排索引我們先看下什么是正排索引，傳統(tǒng)的正排索引是文檔-->關(guān)鍵字的映射。

例如"Tom is my friend"這句話，會將其切分為"Tom"、"is"、"my"、"friend"四個單詞，在搜索的時候?qū)ξ臋n進(jìn)行掃描，符合條件的查出來。

這種方式原理非常簡單，但是由于其檢索效率太低，基本沒什么實用價值。

倒排索引則完全相反，它是關(guān)鍵字-->文檔的映射，我用張表格展示一下就比較清楚了：

意思是我現(xiàn)在這里有"Tom is Tom"、"Tom is my friend"、"Thank you, Betty"、"Tom is Betty's husband"四句話。

搜索引擎會根據(jù)一定的切分規(guī)則將這句話切成 N 個關(guān)鍵字，并以關(guān)鍵字的維度維護(hù)關(guān)鍵字在每個文本中的出現(xiàn)次數(shù)。

這樣下次搜索"Tom"的時候，由于 Tom 這個詞語在"Tom is Tom"、"Tom is my friend"、"Tom is Betty's husband"三句話中都有出現(xiàn)，因此這三條記錄都會被檢索出來。

且由于"Tom is Tom"這句話中"Tom"出現(xiàn)了 2 次，因此這條記錄對"Tom"這個單詞的匹配度最高，最先展示。

這就是搜索引擎倒排索引的基本原理，假設(shè)某個關(guān)鍵字在某個文檔中出現(xiàn)，那么倒排索引中有兩部分內(nèi)容：

文檔 id。
在該文檔中出現(xiàn)的位置情況。

可以舉一反三，我們搜索"Betty Tom"這兩個詞語也是一樣，搜索引擎將"Betty Tom"切分為"Tom"、"Betty"兩個單詞，根據(jù)開發(fā)者指定的滿足率，比如滿足率=50%，那么只要記錄中出現(xiàn)了兩個單詞之一的記錄都會被檢索出來，再按照匹配度進(jìn)行展示。

搜索型 NoSQL 以 ElasticSearch 為例，它的優(yōu)點(diǎn)為：

支持分詞場景、全文搜索，這是區(qū)別于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的最大特點(diǎn)。
支持條件查詢，支持聚合操作，類似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的 Group By，但是功能更加強(qiáng)大，適合做數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)寫文件無丟失風(fēng)險，在集群環(huán)境下可以方便橫向擴(kuò)展，可承載 PB 級別的數(shù)據(jù)。
高可用，自動發(fā)現(xiàn)新的或者失敗的節(jié)點(diǎn)，重組和重新平衡數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)是安全和可訪問的。

同樣，ElasticSearch 也有比較明顯的缺點(diǎn)：

①性能全靠內(nèi)存來頂，也是使用的時候最需要注意的點(diǎn)，非常吃硬件資源、吃內(nèi)存，大數(shù)據(jù)量下 64G+SSD 基本是標(biāo)配，算得上是數(shù)據(jù)庫中的愛馬仕了。

為什么要專門提一下內(nèi)存呢，因為內(nèi)存這個東西是很值錢的，相同的配置多一倍內(nèi)存，一個月差不多就要多花幾百塊錢。

至于 ElasticSearch 內(nèi)存用在什么地方，大概有如下這些：

Indexing Buffer：ElasticSearch 基于 Luence，Lucene 的倒排索引是先在內(nèi)存里生成，然后定期以 Segment File 的方式刷磁盤的，每個 Segment File 實際就是一個完整的倒排索引。
Segment Memory：倒排索引前面說過是基于關(guān)鍵字的，Lucene 在 4.0 后會將所有關(guān)鍵字以 FST 這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方式將所有關(guān)鍵字在啟動的時候全量加載到內(nèi)存，加快查詢速度，官方建議至少留系統(tǒng)一半內(nèi)存給 Lucene。
各類緩存：Filter Cache、Field Cache、Indexing Cache 等，用于提升查詢分析性能，例如 Filter Cache 用于緩存使用過的 Filter 的結(jié)果集。
Cluter State Buffer：ElasticSearch 被設(shè)計為每個 Node 都可以響應(yīng)用戶請求，因此每個 Node 的內(nèi)存中都包含有一份集群狀態(tài)的拷貝，一個規(guī)模很大的集群這個狀態(tài)信息可能會非常大。

②讀寫之間有延遲，寫入的數(shù)據(jù)差不多 1s 樣子會被讀取到，這也正常，寫入的時候自動加入這么多索引肯定影響性能。

③數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活性不高，ElasticSearch 這個東西，字段一旦建立就沒法修改類型了，假如建立的數(shù)據(jù)表某個字段沒有加全文索引，想加上，那么只能把整個表刪了再重建。

因此，搜索型 NoSQL 最適用的場景就是有條件搜索尤其是全文搜索的場景，作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一種替代方案。

另外，搜索型數(shù)據(jù)庫還有一種特別重要的應(yīng)用場景。我們可以想，一旦對數(shù)據(jù)庫做了分庫分表后，原來可以在單表中做的聚合操作、統(tǒng)計操作是否統(tǒng)統(tǒng)失效?

例如我把訂單表分 16 個庫，1024 張表，那么訂單數(shù)據(jù)就散落在 1024 張表中，我想要統(tǒng)計昨天浙江省單筆成交金額最高的訂單是哪筆如何做?我想要把昨天的所有訂單按照時間排序分頁展示如何做?

這就是文檔型 NoSQL 的另一大作用了，我們可以把分表之后的數(shù)據(jù)統(tǒng)一打在文檔型 NoSQL 中，利用文檔型 NoSQL 的搜索與聚合能力完成對全量數(shù)據(jù)的查詢。

至于為什么把它放在 KV 型 NoSQL 后面作為第二個寫呢，因為通常搜索型 NoSQL 也會作為一層前置緩存，來對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行保護(hù)。

列式 NoSQL(代表：HBase)

列式 NoSQL，大數(shù)據(jù)時代代表性的技術(shù)之一了，以 HBase 為代表。列式 NoSQL 是基于列式存儲的，那么什么是列式存儲呢，列式 SQL 和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣都有主鍵的概念，區(qū)別在于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是按照行組織的數(shù)據(jù)：

看到每行有 name、phone、address 三個字段，這是行式存儲的方式，且可以觀察 id=2 的這條數(shù)據(jù)，即使 phone 字段沒有，它也是占空間的。

列式存儲完全是另一種方式，它是按每一列進(jìn)行組織的數(shù)據(jù)：

這么做有什么好處呢?大致有以下幾點(diǎn)：

查詢時只有指定的列會被讀取，不會讀取所有列。
存儲上節(jié)約空間，Null 值不會被存儲，一列中有時候會有很多重復(fù)數(shù)據(jù)(尤其是枚舉數(shù)據(jù)，性別、狀態(tài)等)，這類數(shù)據(jù)可壓縮，行式數(shù)據(jù)庫壓縮率通常在 3:1~5:1 之間，列式數(shù)據(jù)庫的壓縮率一般在 8:1~30:1 左右。
列數(shù)據(jù)被組織到一起，一次磁盤 IO 可以將一列數(shù)據(jù)一次性讀取到內(nèi)存中。

第二點(diǎn)說到了數(shù)據(jù)壓縮，什么意思呢，以比較常見的字典表壓縮方式舉例：

仔細(xì)看圖理解一下，應(yīng)該就懂了。接著繼續(xù)講講優(yōu)缺點(diǎn)，列式 NoSQL，以 HBase 為代表的，優(yōu)點(diǎn)為：

海量數(shù)據(jù)無限存儲，PB 級別數(shù)據(jù)隨便存，底層基于 HDFS(Hadoop 文件系統(tǒng))，數(shù)據(jù)持久化。
讀寫性能好，只要沒有濫用造成數(shù)據(jù)熱點(diǎn)，讀寫基本隨便玩。
橫向擴(kuò)展在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫及非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中都是方便的之一，只需要添加新機(jī)器就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)容量的線性增長，且可用在廉價服務(wù)器上，節(jié)省成本。
本身沒有單點(diǎn)故障，可用性高。
可存儲結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
列數(shù)理論上無限，HBase 本身只對列族數(shù)量有要求，建議 1~3 個。

說了這么多 HBase 的優(yōu)點(diǎn)，又到了說 HBase 缺點(diǎn)的時候了：

HBase 是 Hadoop 生態(tài)的一部分，因此它本身是一款比較重的產(chǎn)品，依賴很多 Hadoop 組件，數(shù)據(jù)規(guī)模不大沒必要用，運(yùn)維還是有點(diǎn)復(fù)雜的。
KV 式，不支持條件查詢，或者說條件查詢非常非常弱吧，HBase 在 Scan 掃描一批數(shù)據(jù)的情況下還是提供了前綴匹配這種 API 的，條件查詢除非定義多個 RowKey 做數(shù)據(jù)冗余。
不支持分頁查詢，因為統(tǒng)計不了數(shù)據(jù)總數(shù)。

因此 HBase 比較適用于那種 KV 型的且未來無法預(yù)估數(shù)據(jù)增長量的場景，另外 HBase 使用還是需要一定的經(jīng)驗，主要體現(xiàn)在 RowKey 的設(shè)計上。

文檔型 NoSQL(代表：MongoDB)

坦白講，根據(jù)我的工作經(jīng)歷，文檔型 NoSQL 我只有比較淺的使用經(jīng)驗，因此這部分只能結(jié)合之前的使用與網(wǎng)上的文章大致給大家介紹一下。

什么是文檔型 NoSQL 呢，文檔型 NoSQL 指的是將半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲為文檔的一種 NoSQL。

文檔型 NoSQL 通常以 JSON 或者 XML 格式存儲數(shù)據(jù)，因此文檔型 NoSQL 是沒有 Schema 的。

由于沒有 Schema 的特性，我們可以隨意地存儲與讀取數(shù)據(jù)，因此文檔型 NoSQL 的出現(xiàn)是解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)擴(kuò)展不方便的問題的。

MongoDB 是文檔型 NoSQL 的代表產(chǎn)品，同時也是所有 NoSQL 產(chǎn)品中的明星產(chǎn)品之一，因此這里以 MongoDB 為例。

按我的理解，作為文檔型 NoSQL，MongoDB 是一款完全和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對標(biāo)的產(chǎn)品，就我們從存儲上來看：

可看到，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是按部就班地每個字段一列存，在 MongDB 里面就是一個 JSON 字符串存儲。

關(guān)系型數(shù)據(jù)可以為 name、phone 建立索引，MongoDB 使用 createIndex 命令一樣可以為列建立索引，建立索引之后可以大大提升查詢效率。

其他方面而言，就大的基本概念，二者之間基本也是類似的：

因此，對于 MongDB，我們只要理解成一個 Free-Schema 的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就完事了，它的優(yōu)缺點(diǎn)比較一目了然，優(yōu)點(diǎn)：

沒有預(yù)定義的字段，擴(kuò)展字段容易。
相較于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，讀寫性能優(yōu)越，命中二級索引的查詢不會比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫慢，對于非索引字段的查詢則是全面勝出。

缺點(diǎn)在于：

不支持事務(wù)操作，雖然 MongoDB 4.0 之后宣稱支持事務(wù)，但是效果待觀測。
多表之間的關(guān)聯(lián)查詢不支持(雖然有嵌入文檔的方式)，Join 查詢還是需要多次操作。
空間占用較大，這個是 MongDB 的設(shè)計問題，空間預(yù)分配機(jī)制+刪除數(shù)據(jù)后空間不釋放，只有用 db.repairDatabase() 去修復(fù)才能釋放。
目前沒發(fā)現(xiàn) MongoDB 有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫例如 MySQL 的 Navicat 這種成熟的運(yùn)維工具。

總而言之，MongDB 的使用場景很大程度上可以對標(biāo)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，但是比較適合處理那些沒有 Join、沒有強(qiáng)一致性要求且表 Schema 會常變化的數(shù)據(jù)。

總結(jié)：數(shù)據(jù)庫與 NoSQL 及各種 NoSQL 間的對比

最后一部分，做一個總結(jié)，本文歸根到底是兩個話題：

何時選用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，何時選用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
選用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，使用哪種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

首先是第一個話題，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的選擇，在我理解里面無非就是兩點(diǎn)考慮：

第一點(diǎn)，不多解釋應(yīng)該都理解，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是通過犧牲了 ACID 特性來獲取更高的性能的，假設(shè)兩張表之間有比較強(qiáng)的一致性需求，那么這類數(shù)據(jù)是不適合放在非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的。

第二點(diǎn)，核心數(shù)據(jù)不走非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，例如用戶表、訂單表，但是這有一個前提，就是這一類核心數(shù)據(jù)會有多種查詢模式。

例如用戶表有 ABCD 四個字段，可能根據(jù) AB 查，可能根據(jù) AC 查，可能根據(jù) D 查，假設(shè)核心數(shù)據(jù)，但是就是個 KV 形式，比如用戶的聊天記錄，那么 HBase 一存就完事了。

從這幾年的工作經(jīng)驗來看，非核心數(shù)據(jù)尤其是日志、流水一類中間數(shù)據(jù)千萬不要寫在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，這一類數(shù)據(jù)通常有兩個特點(diǎn)：

寫遠(yuǎn)高于讀
寫入量巨大

一旦使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為存儲引擎，將大大降低關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的能力，正常讀寫 QPS 不高的核心服務(wù)會受這一類數(shù)據(jù)讀寫的拖累。

接著是第二個問題，如果我們使用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為存儲引擎，那么如何選型?

其實上面的文章基本都寫了，這里只是做一個總結(jié)(所有的缺點(diǎn)都不會體現(xiàn)事務(wù)這個點(diǎn)，因為這是所有 NoSQL 相比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫共有的一個問題)：

但是這里特別說明，選型一定要結(jié)合實際情況而不是照本宣科，比如：

企業(yè)發(fā)展之初，明明一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就能搞定且支撐一年的架構(gòu)，搞一套大而全的技術(shù)方案出來。
有一些數(shù)據(jù)條件查詢多，更適合使用 ElasticSearch 做存儲降低關(guān)系型數(shù)據(jù)庫壓力，但是公司成本有限，這種情況下這類數(shù)據(jù)可以嘗試?yán)^續(xù)使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫做存儲。
有一類數(shù)據(jù)格式簡單，就是這個 KV 類型且增長量大，但是公司沒有 HBase 這方面的人才，運(yùn)維上可能會有一定難度，出于實際情況考慮，可先用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫頂一陣子。

所以，如果不考慮實際情況，雖然確實有些存儲引擎更加合適，但是強(qiáng)行使用反而適得其反，總而言之，適合自己的才是最好的。