常用数据库选型

现在数据库的选型有很多, 想总结一下常用数据库的选型依据.

影响数据库的因素

• 数据量: 是否海量数据, 一般考虑的是单表数据量
• 数据结构: 结构化还是非结构化 (每条记录的结构是一样的还是不一样)
• 是否宽表: 一条记录是 10 个字段还是成百上千个字段
• 数据属性: 是基本数据 (用户信息等)、业务数据 (用户行为等)、辅助数据 (日志等)、缓存数据
• 是否要求事务性: 一个事物由多个操作组成, 必须全部成功或全部回滚
• 实时性: 从读写两个方面来看, 是需要读实时性还是写实时性
• 查询量: 比如有的业务要求查询大量记录的少数列, 有的要求查询少数记录的所有列
• 排序
• 可靠性要求: 对数据丢失的容忍度
• 一致性要求: 是否要求读到的一定是最新写入的数据
• 对 CRUD 的要求: 有的业务要能快速的对单条数据做 CRUD (用户信息), 有的要求批量导入, 有的不需要修改删除单条记录 (日志、用户行为), 有的要求检索少量数据 (日志), 有的要求快速读取大量数据 (展示报表), 有的要求大量读取并计算数据 (分析用户行为)
• 是否支持多表操作

常见分类

关系型数据库

MySQL

• 优点:

  • 开源和免费: MySQL 是开源软件, 可以免费使用, 这使得它对于许多组织和项目来说成本效益很高
  • 跨平台支持: 可运行在多种操作系统上, 包括 Linux, Windows, macOS 等.
  • 社区支持: 拥有庞大的开源社区, 也就意味着可以找到大量的文档, 教程和支持资源
  • 高性能: 针对读操作和写操作都具有良好的性能. 支持多种存储引擎, 比如 InnoDB, myISAM 等.
  • 可扩展性: 支持主从复制, 分区表等特性, 可以用于构建高可用性和可扩展的数据库架构.
  • 事务支持: 支持 ACID (原子性, 一致性, 隔离性和持久性) 属性, , 使其适用于需要强一致性的应用程序.
  • 丰富的功能集: 提供了许多功能, 包括存储过程、触发器、视图、外键等, 以支持复杂的数据库应用程序.
  • 安全性: 提供了强大的安全功能, 包括访问控制、SSL支持、数据加密等, 可以帮助保护数据库的安全性.

• 缺点:

  • 性能随负载增加而下降: 尽管 MySQL 在一般情况下表现良好, 但在极高负载下性能可能下降, 特别是对于写密集型工作负载.

  • 存储引擎限制: 不同的存储引擎具有不同的特性和限制, 选择合适的存储引擎可能会有一些挑战.

  • 复杂的配置: MySQL的复杂性可能会导致配置和调整变得困难, 尤其是对于新手来说.

  • 有限的分布式支持: MySQL在本地和单一数据中心环境中表现良好, 但在大规模分布式环境中的支持相对有限.

  • **不支持JSON类型 (取决于版本) **: 在早期的 MySQL 版本中, 对 JSON 数据的支持有限, 但在后续版本中进行了改进.

    MySQL v5.7 之后支持 JSON 数据类型; v8.0 之后提供处理 JOSN 数据的内置函数, 包括 JSON_EXTRACT , JSON_SET, JSON_INSERT, JSON_REMOVE 等, 并且提供了在 JSON 列上加索引.

    CREATE TABLE my_table (
        id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
        data JSON
    );
    
    -- 插入JSON数据
    INSERT INTO my_table (data) VALUES ('{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}');
    
    -- 查询JSON数据
    SELECT data->>'$.name' AS name, data->>'$.age' AS age FROM my_table;

MariaDB

说到 MySQL 之后就一定要提一下 MariaDB, 因为 MariaDB 最初是 MySQL 的一个分支, 所以它们的相似性非常大.

• 相似性

  • 语法和查询: MariaDB 和 MySQL 共享几乎相同的 SQL 语法和查询语言. 大多数标准SQL查询可以在两者之间无需修改地运行.

  • 数据兼容性: 由于 MariaDB 的起源是 MySQL, 因此它们之间的数据兼容性很高. 大多数 MySQL 数据库可以轻松迁移到 MariaDB 而无需进行大规模修改.

  • 存储引擎: MariaDB 和 MySQL 支持相同的存储引擎, 如InnoDB、MyISAM等, 这意味着可以在两者之间轻松切换存储引擎.

  • 开源性: MariaDB 和 MySQL都是开源的, 可以免费使用, 并且有一个活跃的开发社区支持它们.

• 区别

  • 开发和维护: MariaDB 的开发是由一个独立的开发团队进行的, 而 MySQL 最初由 MySQL AB 公司维护, 后来被 Sun Microsystems 收购, 然后又被 Oracle Corporation 收购. 这些公司的所有权变更引发了一些担忧, 因此 MariaDB 作为 MySQL 的一个分支在继续开发, 以确保开源性和社区驱动的发展.

  • 性能和优化: MariaDB 在某些情况下可能会具有更好的性能和优化特性. 它引入了一些性能改进和新的存储引擎, 例如 Aria 和 TokuDB, 以提供更高的性能和扩展性.

  • 功能扩展: MariaDB 在某些方面引入了新的功能, 例如动态列、JSON支持等. 此外, MariaDB 还包括一些 MySQL 未来版本的功能, 如窗口函数, 但可能会在 MariaDB 中更早地得到支持.

  • 默认存储引擎: MariaDB 默认的存储引擎是 Aria, 而 MySQL 默认的存储引擎是 InnoDB. 这是一个细微的差异, 但可能需要注意.

  • 安全性功能: MariaDB 引入了一些安全性增强功能, 如外部认证插件、密码策略等.

Oracle

• 优点:

  • 稳定性和可靠性: 以其卓越的稳定性和可靠性而闻名, 适用于高度关键性的应用程序和大型企业环境. 它具有出色的数据完整性和事务处理能力.
  • 安全性: 提供了强大的安全功能, 包括高级的权限控制、身份验证、加密和审计功能, 可保护敏感数据不受未经授权的访问.
  • 性能优化: 提供了丰富的性能调整工具和功能, 如查询优化器、索引、分区表、缓存和存储过程, 以帮助优化数据库性能.
  • 扩展性: 支持高度可扩展的架构, 可应对大规模数据需求, 包括数据分片、集群和分布式数据库.
  • 多平台支持: 支持多个操作系统, 包括各种 UNIX 变体、Linux 和 Windows, 因此可以在不同的硬件和软件环境中运行.
  • 备份和恢复: 提供了强大的备份和恢复功能, 包括点播备份、增量备份和恢复到特定时间点等选项, 以确保数据的可靠性和可恢复性.
  • 企业支持: 提供了广泛的企业级支持和培训资源, 以帮助客户有效地管理和维护其数据库系统.

• 缺点:

  • 高成本: 数据库和相关的支持和许可费用通常很高, 这使得它在小型和中小型企业中不太适用.
  • 复杂性: 数据库的配置和管理通常比较复杂, 需要专业知识. 这可能对初学者和小型团队构成挑战.
  • 资源消耗: 需要大量的计算和内存资源, 因此在资源有限的环境中可能表现不佳.
  • 许可限制: 数据库的许可政策比较严格, 需要严格遵守许可条款, 否则可能会导致法律问题.

PostgreSQL

• 优点:
  • 开源: 开源软件, 可以免费使用、修改和分发. 这降低了使用和部署的成本, 并且使其对开发人员和组织来说更加可行.
  • 高级功能: 提供了丰富的高级功能, 包括复杂的数据类型 (如数组、JSON、几何类型) 、全文搜索、地理信息系统 (GIS) 支持、窗口函数、通用表达式 (CTE) 等等.
  • 可扩展性: 具有出色的可扩展性, 支持分布式计算、复制、分区表等功能, 使其适用于大规模和高并发的应用程序.
  • 标准兼容性: 严格遵循SQL标准, 同时还支持许多其他数据库系统的扩展SQL语法, 使迁移和集成变得更容易.
  • 扩展性和自定义性: 支持用户自定义的函数、操作符和聚合函数, 允许开发人员根据特定需求扩展数据库功能.
  • 社区支持: 拥有庞大的全球社区, 提供了丰富的文档、在线资源和第三方插件, 以帮助用户解决问题和扩展功能.
  • 安全性: 提供了强大的安全功能, 包括SSL支持、数据加密、身份验证和访问控制, 以保护敏感数据.
  • 并发控制: 使用多版本并发控制 (MVCC) 来管理事务, 允许多个事务同时进行, 不会相互干扰, 提高了并发性能.
• 缺点:
  • 性能: 虽然性能很好, 但在某些情况下, 特别是与一些商业数据库相比, 可能会稍逊一筹. 性能问题通常可以通过合理的配置和索引来优化.
  • 学习曲线: 对于初学者来说, 可能有一定的学习曲线, 特别是对于那些没有经验的用户. 但一旦熟悉了它, 就会发现它非常强大.
  • 工具生态系统: 尽管有很多支持工具和扩展, 但与一些其他数据库 (如MySQL和Oracle) 相比, 其生态系统可能相对较小.
  • 管理复杂性: 管理数据库可能需要更多的手动操作和配置, 特别是在大规模和复杂的环境中.

SQL Server

• 优点:
  • 易用性: 在用户友好性方面表现出色, 具有直观的图形用户界面 (SQL Server Management Studio) 和易于使用的工具. 这使得它成为初学者和有经验的数据库管理员的首选.
  • 集成性: 与其他Microsoft产品 (如Windows Server、Active Directory、Azure云服务等) 紧密集成, 这使得它在Microsoft生态系统中的部署和管理更加方便.
  • 强大的商业支持: 提供了广泛的商业支持和培训资源, 包括定期的安全更新、维护计划和专业的技术支持.
  • 安全性: 提供了强大的安全功能, 包括访问控制、数据加密、审计和身份验证, 以确保数据的安全性.
  • 高可用性: 支持高可用性功能, 如故障转移集群、数据库镜像、Always On可用性组等, 以确保数据的可用性和冗余.
  • 性能优化: 提供了性能优化工具和功能, 如查询优化器、索引、缓存和执行计划分析工具, 有助于提高查询性能.
  • 分析服务: 包括分析服务, 支持数据仓库和数据分析, 包括OLAP (联机分析处理) 和数据挖掘.
  • 跨平台支持: 最新版本提供了跨平台支持, 可以在Linux操作系统上运行, 扩展了其部署选项.
• 缺点:
  • 成本: 商业数据库系统, 需要购买许可证. 其成本相对较高, 特别是对于小型和中小型企业.
  • 资源消耗: 通常需要大量计算和内存资源, 因此在资源有限的环境中可能表现不佳.
  • 可移植性: 与Microsoft产品集成紧密, 这可能导致在其他平台上的移植和集成方面的挑战.
  • 学习曲线: 对于初学者来说, 可能具有一定的学习曲线, 特别是对于那些不熟悉Microsoft技术的人.
  • 限制: 不同版本有不同的功能限制, 一些高级功能可能只在较高级别的版本中可用.

DB2

• 优点:
  • 可扩展性和性能: Db2具有出色的可扩展性, 适用于处理大规模数据和高并发的应用程序. 它在性能方面表现出色, 支持高效的查询优化和并发控制.
  • 多平台支持: Db2可以在多个操作系统上运行, 包括各种UNIX平台、Linux和Windows. 这使得它适用于不同的硬件和操作系统环境.
  • 高可用性: Db2提供了高可用性和容错功能, 包括故障转移集群、自动故障检测和恢复. 这有助于确保数据的可用性和冗余.
  • 安全性: Db2提供了强大的安全功能, 包括访问控制、数据加密、审计和身份验证, 以保护数据的机密性和完整性.
  • 多样性的数据类型: Db2支持多种数据类型, 包括文本、图像、音频和视频等非结构化数据. 这使得它适用于处理各种数据.
  • SQL标准兼容性: Db2严格遵循SQL标准, 同时还支持一些扩展SQL语法, 这有助于开发人员轻松迁移和集成应用程序.
  • 强大的工具和生态系统: Db2拥有丰富的工具和生态系统, 包括图形用户界面工具、ETL工具、报表工具等, 以及第三方插件和扩展.
• 缺点:
  • 成本: Db2是商业数据库系统, 需要购买许可证, 因此成本较高. 这可能对小型和中小型企业的预算造成压力.
  • 学习曲线: 对于初学者来说, Db2可能有一定的学习曲线, 特别是对于没有Db2经验的用户. 它可能需要更多的培训和学习时间.
  • 复杂性: 在某些情况下, Db2的配置和管理可能比较复杂, 特别是在大规模和高度定制的环境中.
  • 限制: 不同版本的Db2具有不同的功能限制, 一些高级功能可能只在较高级别的版本中可用.

总结

非关系行数据库

因为 NoSQL 数据库会根据使用场景不用不同而具有完全不同的类型, 所以会根据存储数据类型来进行对比.

文档数据库

MongoDB

• 优点：

  • 灵活的模式设计：采用文档存储格式, 每个文档可以有不同的字段和结构. 这种灵活性使其非常适合存储半结构化或不规则数据.

  • 横向可扩展性：支持分布式架构, 可以通过添加更多的节点来实现水平扩展, 以处理大量数据和高并发请求.

  • 快速的读写操作：在某些情况下能够提供高性能的读写操作, 特别是对于一些简单的查询. 它可以通过适当的索引来提高查询性能.

  • 丰富的查询功能：支持复杂的查询, 包括范围查询、全文搜索、地理空间查询等.

  • 内置的复制和容错性：支持数据复制和容错, 通过复制集和分片来确保数据的可用性和冗余备份.

  • 社区和生态系统：拥有庞大的社区和丰富的第三方工具和库, 使其易于学习和集成到各种应用中.

• 缺点：

  • 不适合复杂的事务处理：不支持跨多个文档的复杂事务操作, 因此在需要强一致性的应用中可能不是最佳选择.
  • 高存储和内存消耗：由于其灵活的数据模型和索引结构, 可能需要更多的存储空间和内存资源, 特别是在处理大规模数据时.
  • 查询性能高度依赖索引：对于复杂查询, 性能可能会受到索引的影响. 如果索引不正确配置或不足够, 查询性能可能会下降.
  • 学习曲线：对于那些熟悉传统关系型数据库的开发人员来说, 学习MongoDB的概念和查询语言可能需要一些时间.
  • 一致性模型的权衡：采用基于文档的数据模型和柔性的一致性模型, 这可能导致在某些情况下出现数据不一致的问题. 需要仔细考虑一致性要求.

Couchbase

• 优点：

  • 高性能: 通过采用内存存储和自动分片等技术, 实现了出色的读取和写入性能. 它特别适用于需要低延迟数据访问的应用程序, 如实时分析和实时应用程序.
  • 可伸缩性: 支持水平扩展, 可以通过添加新节点来增加存储容量和处理能力. 这种可伸缩性使其适用于应对不断增长的数据需求.
  • 高可用性: 具有内置的数据复制和自动故障转移功能, 确保数据的高可用性. 即使某个节点出现故障, 数据仍然可以访问.
  • 灵活的数据模型: 支持面向文档的数据模型, 允许以JSON格式存储和查询数据. 这使得它适用于半结构化数据和灵活的数据模型需求.
  • 实时数据访问: 支持实时数据更新和查询, 适用于需要快速响应的应用程序, 如在线游戏、社交媒体和实时监控.
  • 全文搜索: 提供全文搜索功能, 通过Elasticsearch插件实现, 允许构建文本搜索应用程序.
  • 跨数据中心复制: 支持数据在多个数据中心之间的复制, 实现地理上的冗余和高可用性.
  • 多语言支持: 提供多种客户端库, 支持多种编程语言, 方便与各种应用程序堆栈集成.

• 缺点：

  • 复杂性: 虽然强大, 但也复杂, 特别是对于初学者来说, 学习曲线可能较陡. 配置和管理可能需要额外的专业知识.
  • 限制的查询语言: 的查询语言N1QL虽然强大, 但可能与传统SQL不同, 需要学习新的查询语法.
  • 存储成本: 由于在内存中存储数据, 存储成本可能较高, 特别是对于大规模数据集.
  • 社区支持: 尽管有活跃的社区, 但与一些其他NoSQL数据库相比, 社区规模较小, 可能限制了可用的学习资源和支持.

总结

使用场景的补充:

• MongoDB
  • 半结构化数据: 适用于存储和查询半结构化或文档型数据, 如JSON或BSON文档. 它的灵活数据模型使其非常适合应对数据模式可能变化的情况.
  • 内容管理系统: 由于MongoDB的灵活性, 它常常用于内容管理系统 (CMS) 和博客平台, 其中文档可以具有不同的字段和结构.
  • IoT数据: 适合用于存储和分析大量的IoT (物联网) 数据, 因为它可以轻松处理来自不同传感器的数据.
  • 实时分析: 可以用于实时数据分析, 支持复杂的查询和聚合操作, 适用于实时仪表板和数据报告.
  • 开发速度优先: 如果开发速度和快速迭代对项目至关重要, MongoDB的灵活性和无模式数据存储可能是一个优势.
• Couchbase
  • 高性能和低延迟: 强调高性能和低延迟, 适用于需要快速响应和实时数据访问的应用程序, 如实时监控、社交媒体和游戏.
  • 大规模的实时应用程序: 适用于大规模、高并发的实时应用程序, 如在线游戏、实时投票和实时聊天应用.
  • 全文搜索: 提供全文搜索功能, 可以用于构建文本搜索引擎和搜索应用程序.
  • 分布式数据: 如果需要在多个数据中心之间复制数据, 以实现地理上的冗余和高可用性, Couchbase的分布式架构是一个优势.
  • 灵活性和强一致性的权衡: 允许根据应用程序需求在数据一致性和性能之间进行权衡, 因此适用于需要灵活性的应用程序.

键值存储数据库

Redis (Remote Dictionary Server)

• 优点:
  • 高性能：主要将数据存储在内存中，因此具有非常快的读写操作速度。这使得它非常适合作为缓存层，用于加速应用程序的数据访问。
  • 支持多种数据结构：支持丰富的数据结构，如字符串、列表、集合、哈希表和有序集合。这使得它非常灵活，可以用于各种不同的用例。
  • 持久性选项：可以配置为支持数据持久性，可以将数据保存到磁盘上，以便在重启后恢复数据。
  • 分布式特性：支持主从复制，可以通过复制数据到多个节点来提高可用性。它还支持分片，可以水平扩展以处理大规模数据。
  • 原子性操作：支持原子性操作，可以在单个命令中执行多个操作，确保数据的完整性。
  • 丰富的客户端库：有多种客户端库可供多种编程语言使用，使其易于集成到各种应用中。
  • 发布-订阅模式：支持发布-订阅模式，允许应用程序发送和接收实时消息。
• 缺点:
  • 内存消耗：将数据存储在内存中，因此对于大规模数据集，它可能需要大量内存。这可能会导致高成本的硬件需求。
  • 持久性性能开销：启用持久性选项（如RDB快照或AOF日志）会对性能产生一定的开销，特别是在高写入负载下。
  • 单线程模型：采用单线程模型来处理命令，这意味着它在某些情况下可能会受到阻塞。尽管它通过多路复用技术提高了并发性能，但对于高并发写入操作，可能需要仔细优化。
  • 不适合复杂查询：主要用于键值存储和简单的数据操作，不适合复杂的查询操作。对于需要复杂查询的应用，关系型数据库可能更合适。
  • 缺少安全性特性：默认情况下没有强大的安全性特性，需要额外的配置来限制访问和加强安全性。

列族数据库

HBase

• 优点:
  • 高可伸缩性：为大规模数据集设计的，可以轻松扩展以适应不断增长的数据量，通过添加更多的节点来提高容量和性能。
  • 高吞吐量：具有出色的读写吞吐量，特别适用于需要快速访问大量数据的应用程序，如日志存储、实时分析等。
  • 分布式架构：采用分布式架构，数据存储和查询被分散在多个节点上，这提高了性能和可用性，并具有容错性。
  • 面向列的存储：采用面向列的数据模型，这使得它能够高效地处理大规模数据表，适用于列的增量更新和稀疏数据。
  • 强一致性：支持强一致性的读取和写入操作，这对于某些应用程序来说是必要的，如金融领域和在线交易。
  • 内建版本控制：支持数据版本控制，可以检索和恢复不同时间点的数据版本。
  • 与Hadoop生态系统集成：HBase与Hadoop生态系统无缝集成，可以通过MapReduce任务进行数据分析。
• 缺点:
  • 复杂性：HBase的配置和管理可能相对复杂，需要深入了解其体系结构和运作方式。
  • 不适合小数据：适用于大规模数据存储，对于小规模数据集来说可能过于复杂和笨重。
  • 不支持SQL查询：与传统的关系型数据库不同，HBase不支持SQL查询语言。查询需要编写在HBase的API上，这可能对开发人员造成一定的学习曲线。
  • 有限的数据处理能力：主要用于读取和写入操作，不支持复杂的数据处理和分析任务。通常需要与Hadoop生态系统中的其他工具一起使用。
  • 需要适当的硬件资源：需要大量的硬件资源，包括内存、存储和计算能力，以提供最佳性能。

Apache Cassandra

• 优点:

  • 分布式架构：分布式数据库，数据存储在多个节点上，这允许它轻松地水平扩展以处理大规模数据。
  • 高可用性：支持多副本数据存储，确保数据的可用性和冗余备份。如果一个节点故障，系统可以自动切换到备用节点。
  • 线性可扩展性：通过添加更多的节点，可以线性扩展Cassandra集群，从而提高性能和容量，而无需中断服务。
  • 灵活的数据模型：采用键值存储模型，但也支持列族（column-family）存储模型，使其适用于各种数据存储需求。
  • 分区容错性：采用分区容错的设计，即使在网络分区情况下，仍可以继续提供服务。
  • 快速写入操作：写入操作非常快，因为它将数据先缓存到内存中，然后批量写入到磁盘。
  • 丰富的查询语言：支持CQL（Cassandra Query Language），这是一种类似于SQL的查询语言，用于执行复杂的查询操作。

• 缺点:

  • 不支持事务：不支持跨多个行或列族的复杂事务操作。它是一个最终一致性的系统，适用于一些特定的应用场景。
  • 查询复杂性：虽然支持查询，但它不是为复杂查询而设计的。在某些情况下，需要在应用程序中进行数据建模以支持所需的查询。
  • 不适合小规模数据：Cassandra的复杂性和配置要求对于小规模数据集可能过于沉重，更适合大规模数据存储需求。
  • 硬件需求：需要适当的硬件资源，包括大量的内存和存储容量，以及高性能的网络。

总结