大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写 *** 作，从数据库是负责读 *** 作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。
NoSQL数据库大致分为5种类型
1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个
（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。
（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。
（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项
（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。
（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。
（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和Managed API访问。
2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个
（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。
（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。
（4）Oracle NoSQL Database：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。
（5）Oracle NoSQL Database：具备数据备份和分布式键值存储系统。
（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。
（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。
3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个
（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。
（2）CounchDB：Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapReduce查询，以及一个使用HTTP的API。
（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。
（4）RavenDB：RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。
（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。
4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个
（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。
（2）InfiniteGraph：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。
（3）AllegroGraph：AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。
5、内存数据网格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个
（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。
（2）Oracle Coherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。
（3）Terracotta BigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。
（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。
（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer 及client/server 架构。
（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。
（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。
有的，非关系数据库的技术，数据库的一种类型。关系数据库 - relational database，是一种通过建立索引来储存数据类型和他们之间的关联的技术。随着互联网的发展，有很多数据访问类型不再需要这种大型的关联逻辑，而是需要储存和读取大量的数据。比如人人之类的网站，他们的数据类型如果用关系数据库来表示，则又慢又占地方。
其实早期得互联网公司曾经不仅是Oracle 客户，还都是大客户，最典型的代表有两个，一个是亚马逊，一个是阿里巴巴，后来两者都纷纷去掉了O，可见并不是什么ZZ因素，一定有一些原因，我们一起来逐步拨开看看：
1.Oracle数据库到底是为什么设计的？
Oracle数据库的理论源于1970年的一个论文， "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks". 在这个论文中，提出了一个数据库的经典模型，也就是今天所谓的关系行数据库 Relational Database. 这个论文，在当时验证了关系模型的一些优势。后来IBM基于这个论文开发了一个东西，叫SQL语言。 但是很奇怪的是，IBM没有更快的基于SQL语言去开发一个数据库，而Oracle在1979年第一个开发了商业级支持SQL语言的数据库产品。 当时，数据库主要处理的一个核心问题，就是几个特点ACID，鉴于篇幅，我们无法论述其中的意思，但是其中最有意思的就是一致性的C。什么意思呢，就是以银行交易为例，你如果在取钱的一瞬间查询余额有500，这个时候你取款，但是你恰好也告诉你家人在同一时间查询，如果查询到有500，他们也同时取款，会不会都成功呢？这个一致性的问题，对于银行要求是强一致性，也就是不能有半点差错。
2. 互联网时代需要的数据库是什么？
到了互联网时代，情况突然变了。比如我们都喜欢的知乎，微博这些信息流的App。 如果我发帖的瞬间，同时可能有很多人都在发帖，如果我们的App在全世界都在用，瞬间的用量峰值可能会因为某个热点事件突然变得很高，这个和上世纪80年代的企业级应用完全不同，即便是银行，我们还是可以保证当时的峰值大概有多少，因为营业点和ATM机的数量也是有限的，那时候你无法在手机上直接处理任何一笔交易。但是互联网的到来改变了一切，这个峰值不仅难以预估，而且可能和平时的平均值差别巨大。这样为了确保一个峰值，就去购买峰值所需的Oracle的License数量可能特别大。（Oracle是按照一个类似CPU数量或者用户数量来确定价格，你可以简单理解为用的峰值越高，你需要买的license越贵），这是一笔巨大的花费不说，而且还有另外一个问题。
3. 互联网时代的应用需求不同。
在我之前的一个回答里面写道了, 亚马逊工程师在优化自身的数据库的时候， 他们发现“：” 大约70%的 *** 作是键值类型的，其中只使用主键，只返回一行。大约20%的用户会返回一组行，但仍然只对单个表进行 *** 作。“这是一个伟大的发现——70%的 *** 作竟然都没有使用关系数据库的核心功能！为什么会这样呢？因为互联网时代的应用发生了变化。我举个例子，你如果设计一个类似亚马逊的电商网站的购物车，你允许客户把自己想买的东西放在里面。但是你设想一下，如果突然某个畅销的产品被卖家下架了，但是这个产品被很多的客户放在购物车里，你回想一下，银行交易需要确保的那种强一致性，在这里有必要么？如果你想强一致性，就需要这个商品下架的时候，清空每一个曾经加入购物车的这个商品。这样任何一个修改产品的 *** 作，都可能有无数个关联的交易在那里等着更新，可能商品的目录更新这个事情，就会变得巨慢无比，而且毫无意义。为什么说毫无意义呢，比如我在9点购物车放了一部手机，到10点商家卖光了，把这个产品下架了，这个时候如果商家只是在自己店面的页面更新，但是你的购物车并不实时更新，即使最差的情况是什么呢，就是10点的同时，你提交了一个购买的请求，这个购买的请求是需要保持一致性的，这个时候商家会返回一个失败，因为这个商品不存在。你再刷新一看，哦，卖光了。。。你的用户体验丝毫不受影响。再比如互联网的微博，如果我发一个微博就发上去，更新的时候，我不需要强一致性更新，那么可能和我距离近的朋友第一时间看到了，距离远的朋友可能稍晚一些看到了，有关系么？基本没什么影响，这些叫做分布式处理的方式在互联网应用非常普遍。
4. 互联网时代有了更多选择
一方面开源数据库逐步成熟，MySQL， Postgre这些后期之辈，陆续成熟且有越来越多的程序员能够熟练掌握，并且利用开源实现接近商业数据库的能力；另外一个方面，云厂商的出现让这个门槛更低，你不敢保证MySQL使用达到商业数据库的可靠性，你可以借助云厂商的产品，比如亚马逊云计算的托管数据库Aurora（兼容MySQL），这里非广告，只是告诉大家这种云厂商的产品让你用开源，性能和商业数据库接近，并且价格低廉，且无需运维或者很少运维成本，这样的情况下，中小互联网厂商就更多采用云厂商的托管开源数据库，自然不用Oracle这么昂贵的产品。
5. 数据发生了变化
前面讲到微博这种信息流的数据格式很明显和银行交易类的关系格式有重大区别。其实互联网时代，日志，物联网等产生了更多奇怪的数据格式，比如时序数据，一个物联网的温度计，可能每一毫秒钟发一个温度信息，你如果拿关系数据库去存，可能很快就爆表了。。。但是物联网就是这样，而且这种数据几乎从不更改，就是按照时间序列一直存。比如股票交易所的大盘数据也是类似，这种特殊数据格式带来的需求在过去可能用关系数据库凑合一下就可以了，但是今天，越来越多的不同类型格式需求，就需要按需设计和采用不同的数据库。这些数据库因为有云的托管，你也不太需要运维，这样采用的成本也不高，比如亚马逊aws的Timestream数据库，官方号称两百万次写入1KB的数据，价格才一美金，于是，越来越多的企业开始按需去采用专门构建的数据库，而且大量采用云上托管，这些都不是Oracle数据库可以做的。
所以，各方面的综合因素，导致今天的Oracle跟不上时代，也就逐步被慢慢取代了。前几天，看到Gartner的全球数据库市场排名，亚马逊AWS取代了Oracle在全球数据库厂商的位置，一个时代就这样慢慢的被改变了，不知道我当时在Oracle 10g某个Package里面的代码是否还在？
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）