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数据库全景图(SQL,NoSQL,NewSQL,OLAP,OLTP)

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关系型数据库(RDBMS,即SQL数据库)

  • 商业软件: Oracle,DB2
  • 开源软件:MySQL,PostgreSQL

单机版本已经很难满足海量数据的需求

NoSQL

  • NoSQL = Not Only SQL,意即“不仅仅是SQL,提倡运用非关系型的数据存储
  • 普遍选择牺牲掉复杂 SQL 的支持及 ACID 事务换取弹性扩展能力
  • 通常不保证强一致性的(支持最终一致)
  • 主要分类
    • 键值(Key-Value)数据库:如 MemcacheDB,Redis
    • 文档存储:如 MongoDB
    • 列存储,方便存储结构化和半结构化数据,方便做数据压缩,对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势: 如 HBase,Cassandra
    • 图数据库,存储图形关系(注意:不是图片)。如 Neo4J

NewSQL

为什么需要 NewSQL

  • NoSQL 不能完全取代 RDBMS
  • 单机RDBMS 无法满足性能需求
  • 使用“单机RDBMS + 中间件”方式,在中间件层很难解决分布式事务、高可用问题

NewSQL 定义

  • 针对OLTP的读写,提供与NOSQL相同的可扩展性和性能,同时能支持满足ACID特性的事务
  • 即保持NoSQL的高可扩展和高性能,并且保持关系模型

NewSQL 设计架构

  • 可以基于全新的数据库平台,也可以基于现有的SQL引擎优化。
  • 无共享存储(MPP架构)是比较常见的架构
  • 基于多副本实现高可用和容灾
  • 分布式查询
  • 数据Sharding机制
  • 通过2PC,Paxos/Raft等协议实现数据一致

代表产品

  • Google Spanner
  • Cockroach DB
  • TiDB
  • OceanBase
  • X-DB

OLTP和OLAP

OLTP

  • 强调支持短时间内大量并发的小型操作(增删改查)能力,每个查询涉及的数据量都很小(比如几十到几百字节)
  • 强调事务的强一致性(想想银行转账交易,容不得差错)

举例:“双十一”期间,可能有几十万用户在同一秒内下订单。后台数据库要能够并发的、以近乎实时的速度处理这些订单请求(如果下了订单,十几分钟还没有反应,用户肯定要骂人了)

OLAP

  • 偏向于复杂的只读查询,读取海量数据进行分析计算,查询时间往往很长

举例:“双十一”结束,淘宝的运营人员对订单进行分析挖掘,找出一些市场规律、分析刷单行为等等。这种分析可能需要读取所有的历史订单进行计算,耗时几十秒甚至几十分钟都有可能。

代表产品:

  • Greenplum
  • TeraData
  • 阿里 AnalyticDB

本文转载自:https://blog.csdn.net/icycode/article/details/81008607

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