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咱们正在做一个电子书的小程序。

1.0 层次模型数据库

用户购买,生成订单,订单概况里有用户购买的电子书:

一层一层铺开,一对多,这是「层次模型数据库」(Hierarchical Database)。

2.0 网状模型数据库

一笔订单可以购买多本电子书,一本电子书也可以被多笔订单购买:

这就形成了「多对多」的「网状模型数据库」(Network Database)。

上面讲的两种数据库,或许你听都没听过。

咱们用的,是「联系模型」,而非上面的「层次模型」或许「网状模型」。

为什么?

你会说,这样不便利遍历全部订单。

并不会,再加一个根节点就好:

你会说,这样查找功率很低。

也不会,由于可以优化下数据结构,比方换成 B+ 树。

为什么咱们从一开端就在用「联系模型数据库」?

3.0 联系模型数据库

不管是层次模型仍是网状模型,程序员看到的,都是实实在在的物理存储结构。

查询时,你要照着里边的数据结构,用对应的算法来查;

刺进时,你也要照着数据结构,用对应算法来刺进,不然你就破坏了数据的安排结构,数据也就坏掉了。

由于咱们都没用过前面两种数据库,所以觉得「联系模型数据库」(以下简称 RDB)的全部都天经地义,但其实,它做出了一个革命性的革新:

用逻标签10辑结构(logical representation of data)替代物理结构(physical representation of data)

所谓「逻辑结构」,也便是咱们常常看到的「表格」,User 是一张表格,Order 是一张表格,Book 又是一张表格,它们之间的联系,用 id 来相关,这些 id,可能是 number 类型,也可能是 街头霸王-贝博体育手机版-贝博体育网string 类型:

但你看到的,不必定便是实践的,你看到的仅仅让你标签5便利了解的「逻辑结构」,实在数据天然不是这样按表标签3格来存储,表格无异于一个数组,数组查询是很慢的。

实在的「物理结构」,或许仍是像「层次模型」和「网状模型」相同,是杂乱的数据结构。

但究竟是怎样的数据结构,你都无需关怀,你只需把它幻想成一张「表」去操作,就连可视化东西,都会帮你把数据可视化成表,来便利你了解。

这个观念的提出,来自于 1970 年 Codd 的一篇论文,A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks:

Future users of large data banks must be protected from having to know how the data is organized in the m标签11achine (the internal representation).

Activities of users at terminals and most application programs should remain unaffected when the internal representation of data is changed and even when some aspects of the external representat标签5ion are changed.

—— Codd

Codd 的这种思维,其实便是经济学里说到的:分工发生效能。

程序员们不需求直接和物理结构打交道,只担任告知数据库,他想做什么,至于数据是怎么存储、怎么索引,都交给数据库,终究他们看到的便是一张张特别直观、特别好了解的 excel 表格。

而数据库则把保护物理结构的杂乱逻辑,交给了自己, 对程序员屏蔽了杂乱的完成细节。

开发时写的代码少了,耦合性降低了,数据也不容易损坏,也就提高了出产功率(productive)。

全部能用相同的耗能,带来更多效能的技能,都会被广泛运用。

NoSQL

那后来为什么又有了 NoSQL 呢?

在 RDB 被创造的年代,软件多用于大型企业,比方银行、金融等等,人们对数据的要求非常朴实:精确、牢靠、安全,让数据依照希望,正确的写入,不要给老子算错钱就好,所以有了具有 ACID 特性的事务:原子性、共同性、阻隔性和持久性。

那时候用网络的人很少,经过终端来访问客户端的人,更少,天然的,数据库的数据量和访问量都跟现在无法比,一台机器,足矣,最多再来个一标签17主多从:

后来,你知道的,每个人手里都有个手机,每分每秒,都有不计其数的数据,写入你的数据库、从你的数据库被查出,所以有了「散布式」,有了 BASE 和 CAP。这时候,RDB 就会发现,自己之前的那一套 ACID,居然有点作法自毙了:

  • 为了确保事务的阻隔性,要进行加锁,在散布式的环境下,就要对多台机器的数据进行加锁;
  • 为了确保事务的原子性,在机器 A 的操作和在机器 B 的操作,要么一同成功,要么街头霸王-贝博体育手机版-贝博体育网一同失利;
  • ……

这些都要去不同节点的机器进行通讯和协调,完成起来非常街头霸王-贝博体育手机版-贝博体育网杂乱,并且要支付更多的网络 IO,影响功能。

ACID 在散布式体系上完成起来就会变得难以完成,即便完成了,也要付标签11出很大的功能本钱,所以才有了后来的各种「散布式共同性标签3协议」,Paxos、Raft、2PC 标签19…… 而 Mysql 也供给了各种计划来完成散布式,当然,这些计划天然是很杂乱的,比方 「NDB Cluster」 :

而 NoSQL 则没有这么多许诺,它的共同性,一般都是终究共同性,当然你可以挑选强共同,那天然就要支付点功能作为价值,当然你还可以弱共同,这样会更不安全,但是更快,全部取决于你对数据的要求。

除此之外,RDB 的「数据库范式」(Database Schema),也成了束缚扩展性的瓶颈。为了防止数据冗余导致的各种问题(占用空间、删除反常、更新反常等等),咱们在规划联系模型时,一般都是依照最小单位来规划的。

什么叫最小单位,比方用户有地址和喜好,那么在正确规划的联系模型(比方 3NF)里,这便是三张表:

假如这三张表被涣散在不同的机器,那进行相关查询时,就需求屡次跨机器的通讯;

而关于 NoSQL,这三类信息,都可以使用 Json 格局的数据,将它们寄存在一同:

完好的存储进去,完好的取出来,不需求额定的操作。

NoSQL 比 RDB 有更强的扩展性,可以充分使用散布式体系来提高读写功能和牢靠性。

这不是谁规划好坏的问题,而是跟他们要处理的问题有关:RDB 诞生于互联网萌发的年代,那时数据的精确、牢靠是最重要的,而 NoSQL 诞生于互联网快速开展遍及的年代,大数据、散布式、扩展性成了数据库的另一个重要特性。

总结一下:

  • RDB 首先得是精确、牢靠,然后才向更高的「可拓展性」开展;
  • 而 NoSQL 生而散布式,可拓展性强,然后才向更高的「精确性」开展。

NoSQL ,标签20not only SQL,其实便是对那种打破了 RDB 严厉事务和联系模型束缚的那些数街头霸王-贝博体育手机版-贝博体育网据库的泛指,而跟着要处理的问题的不同,又诞生了各式各样的 NoSQL。

首先是「列式数据库」(Column-oriented DB街头霸王-贝博体育手机版-贝博体育网MS),数据量上去了,咱们想剖析网站用户标签5的年纪散布,简单说,便是你需求对同一个特征进行大数据量的剖析计算,所以把本来 RDB 的「按行存储」的范式打破,变成了「按列存储」,比方 HBase;

然后你发现有些数据变化不是很大,但是常常需求被查询, 查询时还要相关很多张表,所以你把这些来自不同表的数据,揉成一个大目标,按 key-value 的格局存起来,比方 Redis;

再后来你需求对博客标签10内容进行相关性查找,传统 RDB 不支持相关性查找,最重要的,仍是扩展性差,添加机器的带来边街头霸王-贝博体育手机版-贝博体育网际效益有限,所以有了「全文标签10查找引擎」,比方 Elasticsearch;

除此之外,还有「文档数据库」、「图形数据库」……

没有一种数据库是银弹。

总结

这篇文章的标题是「怎么挑选数据库」,这是困扰很多人的问题,那么多数据库,究竟要选什么好?

但是当你问出这样一个问题时,其实你是在问一种「手法」。我现在要做这样一个需求,用什么数据库可以帮我完成它?

但其实你需求的不仅仅一种「手法」,由于假如对方甩给你一个冷冰冰的姓名,Mysql、Elasticsearch、MongoDB,你肯定会问,凭什么?

你需求的,是一种「处理计划」。假如你需求数据非常严厉精确,分毫不差,那我会引荐你选用「事务」和「联系模型」来处理数据;假如你需求数据可以被很多读取和写入,那我会引荐你扩展性强的「散布式」;假如你的数据常常是整个读取、整个更新的,那「联系模型」就没有「文档模型」合适你。

「事务」、「联系模型」、「散布式」、「文档模型」等等,这些便是「处理计划」,知道用什么「处理计划」,用哪个数据库,天然瓜熟蒂落。

正如一位大牛说的:

规划实践中,要根据需求、事务驱动架构。不管选用 RDB/NoSQL,必定是以需求为导向,街头霸王-贝博体育手机版-贝博体育网终究数据存储计划必定是各种权衡的综合性规划。

用标签11户不会由于你用了 Mysql 或许 MongoDB 而运用你的软件,究竟绝大多数用户都不知道 Mysql 和 MongoDB 是什么玩意。

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