【发布时间】:2015-04-12 17:12:46
【问题描述】:
根据我所做的研究,我怀疑键值存储不是要走的路,但我希望获得更多直接输入:
- 确定键值存储是否适合我的使用。
- 能够阐明我更喜欢文档存储的原因。
解释我的用例
我有一个包含许多“文档”的应用程序。这些当前存储在某种 CMIS 存储库中。然而,应用程序只有在这些文档被索引到 elasticsearch 之后才会与这些文档进行交互。这意味着所有读取操作都会命中 elasticsearch,所有写入操作都会更新 elasticsearch 和存储库。
请求的功能表明当前存储库过于严格,在该级别强制执行模型架构的理由为零。当然,这导致了对 NoSQL 选项的调查。
为了将这些“文档”填充到 elasticsearch 索引中,它们需要存在于某个地方,我必须能够获取所有并在它们加载到索引时对它们进行分页(还有一些在此步骤发生的聚合,以填充由现有字段构建的字段)。
目前,get all 实际上是根据文档的类型分阶段完成的,但是这个要求可能是可以协商的,而是一个简单的 get all of all types 可以满足,但并不理想。
在我对键值存储的理解中,存储对自己存储的值一无所知,只能通过键来引用。这让我想知道当我不打算在任何地方维护完整的键列表时,我是否可以执行 get all。我已经看到一些键值存储支持使用字典作为键(redis)。我不确定这是否意味着我可以按类型查询(如果它是字典中的条目),或者我是否需要知道完整的字典才能获取值?
由于只有在 elasticsearch 失败时才需要填充索引,所以性能不是我的首要任务(但它肯定不会受到伤害)。对我来说,MongoDB 似乎是一个近乎完美的选择。我可以存储文档并轻松按类型查询。
- 考虑到我的用例,文档存储似乎是一个不错的决定吗?
- 这是否也可以通过键值存储来合理解决?
- 使用一个比另一个有什么其他优势吗?
以防万一,对于文档存储,我一直在比较 CouchDB、Couchbase 和 MongoDB。对于键值存储,我一直在研究 Redis 和 BerkeleyDB。
【问题讨论】:
标签: mongodb redis key-value-store document-store nosql