何时使用/用例 NoSQL？

Question

如今，我们拥有大量 NoSQL 选项和一般的 NoSQL。 考虑到大多数初创公司/项目可以很好地处理传统的 RDBMS，放弃/忽略 RDBMS 并“盲目地”采用 NoSQL 是当今的趋势。

让我们从 NoSQL 定义开始：

NoSQL 定义：下一代数据库主要解决以下问题：非关系型、分布式、开源和水平可扩展。 （+ 无模式（实际上是隐式模式，比显式差得多）和最终一致性）。

NoSQL（至少是处理大数据的概念）是由 Google (BigTable)、Amazon (Dynamo)、Twitter 和 Facebook 等公司创建的。 Cassandra 和 Riak 就是从那里出生的。好像只有MongoDB是自己开发的，对谷歌和亚马逊发表的论文没有影响。

但大多数公司的运营规模并不如此大。 RDBMS 可能非常适合。我找不到 MySQL 或 PostgreSQL 可以以合理的性能处理的确切数据量（至少 PostgreSQL 说有 32TB 的数据库可用PostgreSQL FAQ）。

而且我们仍然可以使用 RDBMS 进行扩展。我们可以很容易地进行分片（在应用程序级别）（尽管分片重新平衡更具挑战性，并且可能是一个问题）。我们甚至可以通过这种方式进行复制和扩展“读取”（考虑到我们只写入“master”）。但在这种情况下，我们必须应对分布式挑战：复制延迟和最终一致性。我们可以仅针对数据集（例如，仅几个表）执行此操作，其中复制延迟不是问题/大问题。

为了获得更好的性能，可以引入缓存（redis 或 memcached）。

如果可能，您应该提前计划您的查询，以从 RDBMS 中获得最佳性能，并在此基础上构建您的 API，反之亦然。

当然，在 NoSQL 世界中没有 ACID 的替代品，当你需要它时，使用 RDBMS 比尝试在 NoSQL 之上发明 ACID 简单得多（这是由于 CAP 定理，是不可能的）。 Braintree 对 PostgreSQL 使用和扩展的精彩总结：Scaling PostgreSQL

RDBMS 的另一个用例通常是将“实时”表拆分为报告表，这些表可能具有不同的（更扁平的结构）执行更高性能的查询，或者您可以创建一个单独的表/视图，用于快速读取（但同意，这增加了更多复杂性，但至少有一些选择）。

那么，有哪些 NoSQL 有利于 RDBMS 的用例，以及当 NoSQL 成为解决问题的更合适的解决方案时，RDBMS 的限制是什么。系统架构师在选择 NoSQL 之前应该问哪些问题。

我确实相信简单（尽管简单并不容易），NoSQL 并不像听起来那么简单（没有免费的午餐）（另外考虑到开发人员已经拥有悠久的 RDBMS 专业知识，而且他们更一般成熟的产品），并且您将面临使用 NoSQL 的一系列分布式挑战，更不用说正确配置和监控集群的更多操作工作了。

Answer 1

这个问题很难回答，因为与 RDBMS 相反，NoSQL 没有任何意义——如果不说明您将使用什么产品，使用 NoSQL 就没有任何意义。想象一下，您必须开发 SVN 的 NoSQL 实现并且您选择 Cassandra——现在您必须实现自己的文件版本控制，在每次提交中处理可能在过去某处存在（可能很多）列的事实) 保存文件的先前版本，并且您应该能够轻松地显示文件历史记录。在查看 NoSQL 世界一段时间后，您会发现 HBase，它与 Cassandra “相似”，但它免费提供列版本控制。哦！

所以第一点是，NoSQL 产品必须根据具体的应用需求来选择。不要用螺丝刀去钉钉子。

以下是个人意见，基于我对 Cassandra 的选择，以集成到一个流量非常高的网站中，以便对公司和其他内容进行评分和评论。

• 性能优于一致性

我正在处理公司而不是用户的 cmets，因此一致性不是一个真正的问题。如果评论在发布后没有立即可见，没有人会抱怨。我不会因为误读而超额预订航班。相反，由于网站有数百万的访问量，查询应该执行得非常快

• 无单点故障

评论和用户一旦集成，就会出现在网站的任何页面中，从主页到公司的详细信息页面。由于数据库问题，我无法关闭整个网站。我不为 Datastax 工作，所以信不信由你，在 4 年多的时间里，我们没有任何绒毛（碰木头）——选择该产品是因为它发现了 “无单点故障” （幸好这是真的！）

• 查询驱动设计（O(1)“复杂”查询）

在开始对数据进行建模之前，我已经知道我必须执行的确切查询。
-- 所以像

这样的查询

SELECT * FROM comments where city='ROME' and vote=3 and userid='abc' ORDER BY timestamp DESC LIMIT 100

执行速度非常快，因为存储数据只是为了针对特定查询进行检索（这就是为什么在 NoSQL 世界中您经常听到 1 个表 = 1 个查询）

干杯， 卡罗