互联网时代处理大量流动性数据社交网络数据最好使用哪些类型数据库

使用现有的主要吸引力一、可扩展的NoSQL数据库

如果您的整个 _active set_ 适合单个机器的主内存（现代商品机器可以高达 128GB +），那么您就没有水平可扩展性问题：即，您绝对没有理由进行分区（“分片") ) 你的数据库和放弃关系。如果您的活动数据集适合内存，那么任何带有索引的适当调整的数据库都将表现得足够好，可以在数据库本身成为限制之前使您的以太网卡饱和。

如果您认为关系模型本身并不合适，您可以轻松地在 MySQL 之上构建一个“面向文档的存储”：这就是 Friendfeed 最终要做的，我会遵循他们的模型（除非我使用 Avro （软件）、Apache Thrift 或 Google Protocol Buffers 而不是特定于语言的序列化）-

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随着信息技术的不断发展，我们已经开始进入所谓的“大数据时代”。在这个时代当中，大数据库对一切行为都有了一个数据化的表达，用量化的方式来分析我们生活中所遇到的一切。

一切都开始向数据化靠拢，我们的生活变得越来越便捷。

随着电商经济的不断发展，人们的购物习惯及消费习惯已经被整合进入了大数据库；随着移动支付的不断推广，个人信息及支出渠道也早就已经被大数据库所收集；随着数据化时代的不断推进，人们生活中有越来越多的事都可以通过网络形式来处理，比如我们在目前特殊情况下所使用的健康通行码，其实就是人们生活数据化的一种表现。

在生活变得越来越方便快捷的同时，我们所自我了解或自我不了解的一切，都在慢慢被大数据所了解。

大数据已经渗透进了人们的日常生活，衣食住行都离不开大数据。

出门使用网络打车，吃饭点外卖，穿衣使用网络购物，现在甚至连买房都有在线上进行的渠道，人们的衣食住行，生活方方面面都已经离不开网络，也离不开大数据。

除日常生活以外，人们休闲娱乐活动的选择，往往也会受到大数据所影响。你可以一下思考一下自己的生活，不论是你选择浏览新闻或是观看的视频，平台通过大数据分析向你推送的东西，大多都是你感兴趣的东西，也会影响到你的想法和和对某些事情的看法。

这其实就是大数据在生活当中的表现，虽然我们还没有意识到自己已经被影响，但是大数据确实无时无刻不在影响着人们的人生进程。

在生活可以被数据化的今天，大数据时代已经悄然来到。

进入信息化市场，数据库的重要性日益凸显，目前数据库主要分为数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。我国数据库产品以关系型为主，非关系型数据库以键值型数据库为主。

金融、电信、政务、制造和互联网为我国数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同。未来，在企业崛起、国家利好政策和资本关注等因素推动下，我国数据库行业市场规模有望接近7百亿元。

本文核心数据：数据库产品分布、数据库市场规模

数据库主要分为三大类

在信息化时代，数据库已经逐渐应用于各行各业。数据库主要分为三大类：数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。

数据库产品主要由关系型数据库、非关系型数据库、混合型数据库及数据库周边工具构成。

数据库服务是指围绕数据库的咨询规划、实施部署和运维运营等环节，为数据库系统的正常、高效、持续、安全使用提供信息技术服务工作。

数据库支撑体系由从事数据库学术研究、人才培养、开源社区、评测认证等工作的相关主体共同构成。

数据库产品以关系型为主，非关系型数据库以键值型数据库为主

目前，我国数据库产品主要以关系型为主，非关系型及混合型数据库较少。截止2021年6月，我国关系型数据库共有81个，非关系型数据库共有54个。在非关系型数据库中，键值型数据库占比最高，占非关系型数据库的926%。

五大行业应用较广，应用特点各不相同

在我国，金融、电信、政务、制造和互联网为我国数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同，金融、电信的IT监管环境较为严格、数据业务较为复杂、核心数据业务呈现“强事务”的特点，而对成本敏感度较低。与之相反的是，互联网领域对IT监管环境较弱，但是对成本敏感度较高。

市场规模有望接近7百亿元

虽然目前我国数据库较欧美国家发展规模较小，2020年我国数据库市场规模约占全球数据库市场规模的52%，约为2409亿元。

但是，随着我国浙江智臾、涛思数据等为代表的时序数据库企业不断涌现，同时得到政策政策以及资本关注，我国数据库行业有望迎来新一轮的增长，2025年我国数据库市场规模有望接近7百亿元。

首先明确说明它不是数据库，它没有schema，也没有表，更没有索引。它仅仅是生产消息流、消费消息流而已。从这个角度来说Kafka的确不像数据库，至少不像我们熟知的关系型数据库。

那么到底什么是数据库呢？或者说什么特性使得一个系统可以被称为数据库？经典的教科书是这么说的：数据库是提供 ACID 特性的，即atomicity、consistency、isolation和durability。好了，现在问题演变成了Apache Kafka支持ACID吗？如果它支持，Kafka又是怎么支持的呢？要回答这些问题，我们依次讨论下ACID。

1、持久性(durability)

我们先从最容易的持久性开始说起，因为持久性最容易理解。在80年代持久性指的是把数据写入到磁带中，这是一种很古老的存储设备，现在应该已经绝迹了。目前实现持久性更常见的做法是将数据写入到物理磁盘上，而这也只能实现单机的持久性。当演进到分布式系统时代后，持久性指的是将数据通过备份机制拷贝到多台机器的磁盘上。很多数据库厂商都有自己的分布式系统解决方案，如GreenPlum和Oracle RAC。它们都提供了这种多机备份的持久性。和它们类似，Apache Kafka天然也是支持这种持久性的，它提供的副本机制在实现原理上几乎和数据库厂商的方案是一样的。

2、原子性(atomicity)

数据库中的原子性和多线程领域内的原子性不是一回事。我们知道在Java中有AtomicInteger这样的类能够提供线程安全的整数 *** 作服务，这里的atomicity关心的是在多个线程并发的情况下如何保证正确性的问题。而在数据库领域，原子性关心的是如何应对错误或异常情况，特别是对于事务的处理。如果服务发生故障，之前提交的事务要保证已经持久化，而当前运行的事务要终止(abort)，它执行的所有 *** 作都要回滚，最终的状态就好像该事务从未运行过那样。举个实际的例子，

第三个方法是采用基于日志结构的消息队列来实现，比如使用Kafka来做，如下图所示：

在这个架构中app仅仅是向Kafka写入消息，而下面的数据库、cache和index作为独立的consumer消费这个日志——Kafka分区的顺序性保证了app端更新 *** 作的顺序性。如果某个consumer消费速度慢于其他consumer也没关系，毕竟消息依然在Kafka中保存着。总而言之，有了Kafka所有的异质系统都能以相同的顺序应用app端的更新 *** 作，从而实现了数据的最终一致性。这种方法有个专属的名字，叫capture data change，也称CDC。

3、隔离性(isolation)

在传统的关系型数据库中最强的隔离级别通常是指serializability，国内一般翻译成可串行化或串行化。表达的思想就是连接数据库的每个客户端在执行各自的事务时数据库会给它们一个假象：仿佛每个客户端的事务都顺序执行的，即执行完一个事务之后再开始执行下一个事务。其实数据库端同时会处理多个事务，但serializability保证了它们就像单独执行一样。举个例子，在一个论坛系统中，每个新用户都需要注册一个唯一的用户名。一个简单的app实现逻辑大概是这样的：

4、一致性(consistency)

最后说说一致性。按照Kelppmann大神的原话，这是一个很奇怪的属性：在所有ACID特性中，其他三项特性的确属于数据库层面需要实现或保证的，但只有一致性是由用户来保证的。严格来说，它不属于数据库的特性，而应该属于使用数据库的一种方式。坦率说第一次听到这句话时我本人还是有点震惊的，因为从没有往这个方面考虑过，但仔细想想还真是这么回事。比如刚才的注册用户名的例子中我们要求每个用户名是唯一的。这种一致性约束是由我们用户做出的，而不是数据库本身。数据库本身并不关心或并不知道用户名是否应该是唯一的。针对Kafka而言，这种一致性又意味着什么呢？Kelppmann没有具体展开，但我个人认为他应该指的是linearizability、消息顺序之间的一致性以及分布式事务。幸运的是，Kafka的备份机制实现了linearizability和total order broadcast，而且在Kafka 011开始也支持分布式事务了。

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