《HBase权威指南》一1.3 非关系型数据库系统Not

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有些商业RDBMS也除理过这人的问题,但它们往往所以我特定地除理了问题的某有几个方面,更重要的是,它们非常非常的昂贵。而有些开源的RDBMS除理方案中,往往放弃了其中的有些甚至完整性的关系型行态,如辅助索引,来换取更高的性能拓展能力。

更糟糕的是,RDBMS的等待和死锁的一直出现频率,与事务和并发的增加并就有线性关系,准确地说,与并发数目的平方以及事务规模的3次方甚至5次方相关⑮。分区通常是有一一二个 不切合实际的除理方案,将会它时需客户端采用非常复杂的最好的办法和较高的代价来维护分区信息。

采用最终一致性策略的系统还都时需细分为有几个子类,所以我那先 子策略还都时需共存。亚马逊的首席技术官Werner Vogels在一篇名为“Eventually Consistent”的文章中列举了这有几个子类。这篇文章还谈到了CAP定理(CAP theorem)⑬,其中指出,有一一二个 分布式系统只能一并实现一致性、可用性和分区容忍性(或分区容错性)中的有一一二个 。CAP定理是热点话题,不过它就有区分分布式系统的唯一最好的办法,但CAP定理指出了,开发一套一并满足以上需求的分布式系统是比较困难的。这人,Vogels提到:

正是将会这人新产品还先要大慨的名称,NoSQL一举成名。在激烈的讨论中,它被认为是“SQL”的克星_,将会说,它给仍旧考虑使用传统RDBMS的人带来了瘟疫……所以我开个玩笑!

最终一致性:在先要更新数据的一段时间里,系统将通过广播保证副本之间的数据一致性。

RDBMS非常适合事务性操作,但不见长于超大规模的数据分析除理,将会超大规模的查询时需进行大范围的数据记录扫描或全表扫描。分析型数据库都时需存储数百或数千TB的数据,在一台服务器上做查询工作的响应时间,会远远超过用户可接受的合理响应时间。垂直扩展服务器性能,即增加CPU核数和磁盘数目,也暂且能很好地除理该问题。

再来看看HBase短网址,即Hush,Hush允许用户将长网址映射为短网址(short URL),见图1-2表示的实体关系图(entity relationship diagram,ERD,简称ER图)。在附录E⑰ 中都时需查就看整的SQL模式。

当用户时需存储TB级的数据时,尤其当那先 数据差异性很小或由可读性文本组成时,压缩会带来非常好的效果,即能节省一定量的原始数据存储。有些压缩算法都时需将此类的数据压缩到原始文件大小的十分之一。有可选泽的压缩组件吗?又有那先 压缩算法可用?

存储模型

众所周知,复杂的事务除理,如两阶段提交,会增加多个客户端竞争同有一一二个 资源的将会性。最糟糕的状态所以我死锁,并就有状态也先要除理。用户时需支持的系统采用哪种锁模型?并就有锁模型都时需除理等待和死锁?

原子操作的读-修改-写

弱一致性:先要做出保证的状态下,所有的更新会通过广播的形式传递,展现给不同客户端的数据顺序将会不一样。

短网址存储在shorturl表中,用户都时需点击短网址来链接到完整性网址。系统会跟踪每次点击,记录该网址的使用次数,就有记录有些有些信息,这人,点击该链接的用户所在的国家。那先 信息会记录在click表中,并就有表的功能这人有一一二个 计数器,以天为周期统计每天的访问量。

“在一系列的研究结果里发现,在较大型的分布式系统中,将会网络分隔,一致性与可用性只能一并满足。这原应有一一二个 每段最多只能一并实现有一一二个 ,不将会三者兼顾;放宽一致性的要求会提升系统的可用性……提升一致性原应系统时需牺牲一定的可用性。”

让大伙来挑几种维度简单介绍一下。时需注意的是,列举的那先 维度暂且全面,所以我这也就有唯一的区分最好的办法。

严格一致性:数据的变化是原子的,一经改变即时生效,这是一致性的最高形式。

一致性模型

在上述地址中,散列ID是a23eg。

机器会崩溃是有一一二个 客观位于的问题,时需有一套数据迁移方案来应对并就有状态(关于并就有点都时需参考在“一致性模型”中讨论的CAP定理)。每个数据存储怎样进行服务器故障除理?故障除理完毕时候是与否都时需正常工作?这与时候讨论的“一致性模型”维度有关系,将会抛妻弃子一台服务器将会会造成数据存储的空洞(hole),甚至使整个数据存储不可用。将会替换掉故障服务器,先要恢复30%服务的难度有多大?从有一一二个 正在提供服务的集群中卸载一台服务器时,也会遇到这人的问题。

实际上两者在底层上是有区别的,尤其涉及到模式将会ACID事务行态时,将会这与实际的存储架构是相关的。所以并就有类的新系统首先做的事情是:抛妻弃子有些限制因素以提升扩展性(并就有点会在1.3.1节讨论)。这人,它们通常不支持事务或辅助索引。更重要的是,并就有类系统是先要固定模式的,都时需随着应用的改变而灵活变化。

放宽一致性来提高系统可用性是有一一二个 非常有效的提议。不过并就有方案会强制让应用层去除理一致性的问题,所以我也会增加系统的复杂度。

各种非关系型数据库有有些一并的行态,一并这其中的有些行态与传统的存储方案就有所以一并点。所以我新系统并就有革命性的产品,从工程的厚度来看更像是产品的进化。

用户时需了解另一方的系统进程的访问模式。是读多写少?还是读写相当?将会是写多读少?是用范围扫描数据好,还是用随机读请求数据更好?有些系统仅仅对那先 状态中的并就有支持得非常好,有些系统则对各种状态都提供了很好的支持。

一致性模型

在这本书里,大伙一直会提到一致性问题,所以必要在这里对它稍加介绍。一时候刚结束了了的一致性是保证数据库客户端操作的正确性,数据库时需保证每一步操作就有从有一一二个 一致的状态到下有一一二个 一致的状态。系统先要明确地指定怎样实现并就有功能,以便系统都时需有多种选泽。最终,系统要选泽是进入下有一一二个 一致的状态,还是回退到上有一一二个 一致的状态,从而保证一致性。

加锁、等待和死锁

图1-3展现了Hush应用在HBase中的对应模式。每个短网址都存储在独立的表shorturl中,表中还含晒 了使用统计信息,按统计时间范围不同,存放于不同的列族中,一并每个值就有其生存期(time-to-live)。列名是日期和有一一二个 可选维度后缀的组合,这人国家代码,列值则是对应计数器的值。

下载下来的页面和提取的完整性信息存储在url表中,所以我要通过压缩最大限度地减少存储量,将会存储的页面主所以我HTML,并就有格式并就有冗余量大,所以我含晒 了一定量文本。

问题是,为了性能而一直放弃以上关系型行态是与否值得?用户都时需反范式化(见1.3.3节)数据模型来除理等待,所以我都时需通过降低锁粒度的最好的办法来尽量除理死锁。数据增长时,不让重新分区迁移数据并内嵌水平扩展性的最好的办法。最后,用户时需面对容错和数据可用性问题,采用提高扩展性的机制,用户最终会得到有一一二个 NoSQL的除理方案,更确切地说,HBase都时需满足以上多种需求。

用户信息存储在user表中,用户都时需在Hush网站上注册并创建另一方短网址列表,一并也都时需在此网站上增加描述。user表与shorturl表之间维护了有一一二个 外键关系。

压缩

顺序一致性:每个客户端就看的数据依照它们操作执行的顺序而变化。

内存还是持久化?坦率来说做出并就有决定暂且难,其主要原应是,大伙都时需将其与RDBMS进行对比,它们通常持久化存储数据到磁盘中。即使时需的是纯粹的内存模式,也仍旧有有些方案。一旦考虑持久化存储,就时需考虑选泽的方案是与否会影响到访问模式?

假使 用户有高读写吞吐率的需求,就要考虑配置一套有利于随着负载变化自动均衡除理能力的系统。其实原先 只能完整性除理该问题,所以我也都时需帮助用户设计高读写吞吐量的系统进程。

负载均衡

数据有多种存储的最好的办法,包括键/值对(这人HashMap)、半行态化的列式存储和文档行态存储。用户的应用怎样存取数据?一并数据模式是与否随着时间而变化?

标示符号化(tagword)实际上是有一一二个 不错的选泽:最新的存储系统不提供通过SQL查询数据的手段,只提供有些比较简单的、这人API接口的最好的办法来存取数据。

过去的四五年时间里,为了除理问题,创新的前进步伐由缓慢变得出奇得快,好像每周就有发布新的框架和项目来满足需求。大伙就看了所谓的NoSQL除理方案问世了,NoSQL是Eric Evans针对Johan Oskarsson提出的“为新兴的新数据存储空间⑫命名”问题而创造的有一一二个 名词。

物理模型

故障除理

因果一致性:客户端以因果关系顺序观察到数据的改变。

分布式模式还是单机模式?并就有架构看起来像那先 ?是仅仅运行在单个机器上,还是分布在多台机器上,但分布及扩展规则由客户端管理,换句话说,由用户另一方的代码管理?我知道你分布式模式仅仅是个事后的工作,所以我只会在用户时需扩展系统时产生问题。将会系统提供了一定的扩展性,先要时时需户采取特定的操作吗?最简单的除理方案所以我一次增加一台机器,所以我设置好分区(这点对于不支持虚拟分区的系统非常重要),设置时时需考虑一并提高每个分区的除理能力,将会系统的每个每段都时需提供均衡的性能。

图像说明文字 稍后大伙会回顾那先 维度,看看HBase适合用在哪里,其优势何在。现在时需指出的是,一定要根据实际的需求来仔细选泽最适合的维度。按照实际状态来设计除理方案,要知道先要硬性规定说:RDBMS只能很好地除理的问题,NoSQL就能完美除理。重要的是正确地评估需求,所以我再做出明智的选泽,有时需说说甚至都时需采用混合使用的方案。

每段原则是采用反范式化模式,这人将数据群克隆到多张表中,原先 在读取的时候就不需从多张表中聚合数据了。将会预先物化所需的视图,一次优化从而除理进一步的除理来提高读取性能。

本节书摘来异步社区《HBase权威指南》一书中的第1章,第1.3节,作者: 【美】Lars George 译者: 代志远 , 刘佳 , 蒋杰 责编: 杨海玲,更多章节内容都时需访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

所以我,就有有些工具为NoSQL数据存储提供了SQL语言的入口,用于执行有些关系数据库中常用的复杂条件查询。所以我,从查询最好的办法上的限制来说,关系型数据库和非关系型数据库并先要严格的区分。

假使 连Memcached原先 的项目都划入到NoSQL范畴说说,那就成了假使 就有RDBMS就都时需认为是NoSQL。并就有说法原应了错误的二分法,二分法掩盖了那先 系统提供的令人振奋的技术可行性。在NoSQL范畴内,还有所以的维度都时需区分系统的特定优势所在。

读/写性能

系统就有在后台下载链接到的页面,并提取有些TITLE这人的HTML标签。将整个页面保存下来的目的是,供后续的异步任务进行除理和分析。那先 内容都由url表存储。

有非常多的最好的办法来转换一对一、一对多、多对多的关系,以适应HBase的底层架构。并就有简单的例子有多种实现最好的办法,用户时需充分理解HBase存储设计的潜在能力,所以我深思熟虑地决定用哪并就有实现最好的办法。

系统通过user-shorturl表都时需快速查到指定用户的所有短网址标识。并就有功能被用在用户主页中,假使 用户一登录就会被记录下来。user表存储其实际用户的完整性信息。

并就有主题在第9章里有更完整性的介绍,主要阐述了怎样充分利用HBase的行态去除理实际问题。让大伙来看有一一二个 例子,理解传统的关系数据库模型转到列式存储的HBase的几点基本原则。

严格一致性还是最终一致性?问题是存储系统怎样实现它的目标:时需降低一致性要求吗?其实并就有问题很粗浅,所以我在特定的场景中会产生巨大影响。将会一致性将会会影响操作延时,即系统响应读写请求的下行速率 。这时需权衡投入和产出后得到有一一二个 折中结果。⑭

辅助索引支持用户按不同的字段和排序最好的办法来访问表。并就有维度覆盖了有些完整性先要辅助索引支持且不保证数据排序的系统(这人HashMap,即用户时需知道数据对应键的值),到有些将会通过內部手段简单支持那先 功能的系统。将会存储系统不提供这项功能,用户的应用都时需应对或自已模拟辅助索引吗?

辅助索引

不同的规模,一直时需设计不同的系统行态,对并就有原则的最佳描述是:反范式化、群克隆和智能的主键(Denormalization, Duplication, and Intelligent Keys,简称DDI ⑯)。这就时需重新思考在这人BigTable的存储系统中怎样有利于高效合理地存储数据。

文字实际上,为特定的问题制定差异化的专用除理方案的想法暂且新鲜。像Berkeley DB、Coherence、GT.M原先 的系统,以及面向对象的数据库系统都将会一直出现了好多年,有些甚至都都时需追溯到20世纪30年代初,从定义上来看,它们都属于NoSQL。

其实表的数量相同,就有有一一二个 ,但表的含义位于了变化:clicks表被合并到了shorturl表中,统计列使用日期为列键,格式为YYYYMMDD,这人,20110302,原先 用户都时需顺序访问数据。新增的user-shorturl表代替了外键,使查询用户相关信息变得更为快捷。

对稀疏矩阵、宽表、列式存储的支持使得数据在存储的时候不让范式化,一并也都时需除理查询时采用开销很大的JOIN操作聚合数据。使用智能的主键都时需控制数据怎样去存储以及存储在那先 位置。将会都时需使用行键的每段内容进行范围检索,行键作为组合键设计时,与字典序左每段为头的索引效果这人。所以我,正确的设计有利于使性能不让将会数据增长而下降,这人当数据条目从10条增加到30万条时,系统仍旧都时需保持相同的读写性能。

这使得通过统计原始的短网址标识refShortId,就都时需统计任意有一一二个 短网址映射到同有一一二个 长网址的使用率。shortId和refShortId利用散列ID的最好的办法被唯一地分配给了短网址。这人:

RDBMS提供了所以这人的操作(将会它是有一一二个 集中式的面向单服务器的系统),但那先 操作在分布式系统中较难实现,那先 操作都时需帮助用户除理多系统进程造成的资源竞争,也都时需帮助用户完成无共享应用服务器的设计。有了那先 比较并交换(compare and swap,CAS)操作,将会说检查并设置(check and set)操作,在设计系统的时候都时需有效地降低客户端的复杂度。

每个链接页面只存储一份,不过,将会有些用户将会会链接同有一一二个 长网址,所以我还想保存大伙另一方的完整性信息,这人,使用统计信息,所以我会在短链接表中创建多个项来加以区分。通过这段逻辑,将url表、shorturl表和click表关联在了一并。

数据模型

一致性都时需按照严格程度由强到弱分类,将会是按照对客户端的保证程度分类,下面是有一一二个 非正式的分类列表。

都时需用有一一二个 有趣的词来形容并就有状态——阻抗匹配(impedance match),意思所以我要为有一一二个 给定问题找到有一一二个 理想的除理方案,除了使用通用的除理方案,还应该知道有那先 可用的除理方案,从而找到最适合于除理该问题的系统。