关系数据库还是NoSQL数据库

上一篇简单的说明了为什么要使用NoSQL。接下来我们看下如何把NoSQL引入到我们的项目中，我们到底要不要把NoSQL引入到项目中。

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在过去，我们只需要学习和使用一种数据库技术，就能做几乎所有的数据库应用开发。因为成熟稳定的关系数据库产品并不是很多，而供你选择的免费版本就更加少了，所以互联网领域基本上都选择了免费的MySQL数据库。在高速发展的WEB2.0时代，我们发现关系数据库在性能、扩展性、数据的快速备份和恢复、满足需求的易用性上并不总是能很好的满足我们的需要，我们越来越趋向于根据业务场景选择合适的数据库，以及进行多种数据库的融合运用。几年前的一篇文章《One Size Fits All - An Idea Whose Time Has Come and Gone》就已经阐述了这个观点。

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当我们在讨论是否要使用NoSQL的时候，你还需要理解NoSQL也是分很多种类的，在NoSQL百花齐放的今天，NoSQL的正确选择比选择关系数据库还具有挑战性。虽然NoSQL的使用很简单，但是选择却是个麻烦事，这也正是很多人在观望的一个原因。

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NoSQL的分类

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NoSQL仅仅是一个概念，NoSQL数据库根据数据的存储模型和特点分为很多种类。\u0026#xD;\n

\u0026#xD;\n 类型 \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n 部分代表 \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n 特点 \u0026#xD;\n
\u0026#xD;\n 列存储 \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n Hbase \u0026#xD;\n Cassandra \u0026#xD;\n Hypertable \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n 顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是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。 \u0026#xD;\n
\u0026#xD;\n 文档存储 \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n MongoDB \u0026#xD;\n CouchDB \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n 文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。 \u0026#xD;\n
\u0026#xD;\n key-value存储 \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n Tokyo Cabinet / Tyrant \u0026#xD;\n Berkeley DB \u0026#xD;\n MemcacheDB \u0026#xD;\n Redis \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n 可以通过key快速查询到其value。一般来说，存储不管value的格式，照单全收。（Redis包含了其他功能） \u0026#xD;\n
\u0026#xD;\n 图存储 \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n Neo4J \u0026#xD;\n FlockDB \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n 图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。 \u0026#xD;\n
\u0026#xD;\n 对象存储 \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n db4o \u0026#xD;\n Versant \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n 通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。 \u0026#xD;\n
\u0026#xD;\n xml数据库 \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n Berkeley DB XML \u0026#xD;\n BaseX \u0026#xD;\n	\u0026#xD;\n 高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。 \u0026#xD;\n

以上NoSQL数据库类型的划分并不是绝对，只是从存储模型上来进行的大体划分。它们之间没有绝对的分界，也有交差的情况，比如Tokyo Cabinet / Tyrant的Table类型存储，就可以理解为是文档型存储，Berkeley DB XML数据库是基于Berkeley DB之上开发的。

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NoSQL还是关系数据库

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虽然09年出现了比较激进的文章《关系数据库已死》，但是我们心里都清楚，关系数据库其实还活得好好的，你还不能不用关系数据库。但是也说明了一个事实，关系数据库在处理WEB2.0数据的时候，的确已经出现了瓶颈。

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那么我们到底是用NoSQL还是关系数据库呢？我想我们没有必要来进行一个绝对的回答。我们需要根据我们的应用场景来决定我们到底用什么。

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如果关系数据库在你的应用场景中，完全能够很好的工作，而你又是非常善于使用和维护关系数据库的，那么我觉得你完全没有必要迁移到NoSQL上面，除非你是个喜欢折腾的人。如果你是在金融，电信等以数据为王的关键领域，目前使用的是Oracle数据库来提供高可靠性的，除非遇到特别大的瓶颈，不然也别贸然尝试NoSQL。

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然而，在WEB2.0的网站中，关系数据库大部分都出现了瓶颈。在磁盘IO、数据库可扩展上都花费了开发人员相当多的精力来优化，比如做分表分库（database sharding）、主从复制、异构复制等等，然而，这些工作需要的技术能力越来越高，也越来越具有挑战性。如果你正在经历这些场合，那么我觉得你应该尝试一下NoSQL了。

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选择合适的NoSQL

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如此多类型的NoSQL，而每种类型的NoSQL又有很多，到底选择什么类型的NoSQL来作为我们的存储呢？这并不是一个很好回答的问题，影响我们选择的因素有很多，而选择也可能有多种，随着业务场景，需求的变更可能选择又会变化。我们常常需要根据如下情况考虑：

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1. 数据结构特点。包括结构化、半结构化、字段是否可能变更、是否有大文本字段、数据字段是否可能变化。\u0026#xD;\n
2. 写入特点。包括insert比例、update比例、是否经常更新数据的某一个小字段、原子更新需求。\u0026#xD;\n
3. 查询特点。包括查询的条件、查询热点的范围。比如用户信息的查询，可能就是随机的，而新闻的查询就是按照时间，越新的越频繁。\u0026#xD;\n

NoSQL和关系数据库结合

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其实NoSQL数据库仅仅是关系数据库在某些方面（性能，扩展）的一个弥补，单从功能上讲，NoSQL的几乎所有的功能，在关系数据库上都能够满足，所以选择NoSQL的原因并不在功能上。

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所以，我们一般会把NoSQL和关系数据库进行结合使用，各取所长，需要使用关系特性的时候我们使用关系数据库，需要使用NoSQL特性的时候我们使用NoSQL数据库，各得其所。

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举个简单的例子吧，比如用户评论的存储，评论大概有主键id、评论的对象aid、评论内容content、用户uid等字段。我们能确定的是评论内容content肯定不会在数据库中用where content=’’查询，评论内容也是一个大文本字段。那么我们可以把 主键id、评论对象aid、用户id存储在数据库，评论内容存储在NoSQL，这样数据库就节省了存储content占用的磁盘空间，从而节省大量IO，对content也更容易做Cache。

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\u0026#xD;\n//从MySQL中查询出评论主键id列表 \u0026#xD;\ncommentIds=DB.query(\"SELECT id FROM comments where aid='评论对象id' LIMIT 0,20\"); \u0026#xD;\n//根据主键id列表，从NoSQL取回评论实体数据 \u0026#xD;\nCommentsList=NoSQL.get(commentIds);\u0026#xD;\n

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NoSQL代替MySQL

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在某些应用场合，比如一些配置的关系键值映射存储、用户名和密码的存储、Session会话存储等等，用NoSQL完全可以替代MySQL存储。不但具有更高的性能，而且开发也更加方便。

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NoSQL作为缓存服务器

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MySQL+Memcached的架构中，我们处处都要精心设计我们的缓存，包括过期时间的设计、缓存的实时性设计、缓存内存大小评估、缓存命中率等等。

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NoSQL数据库一般都具有非常高的性能，在大多数场景下面，你不必再考虑在代码层为NoSQL构建一层Memcached缓存。NoSQL数据本身在Cache上已经做了相当多的优化工作。

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Memcached这类内存缓存服务器缓存的数据大小受限于内存大小，如果用NoSQL来代替Memcached来缓存数据库的话，就可以不再受限于内存大小。虽然可能有少量的磁盘IO读写，可能比Memcached慢一点，但是完全可以用来缓存数据库的查询操作。

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规避风险

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由于NoSQL是一个比较新的东西，特别是我们选择的NoSQL数据库还不是非常成熟的产品，所以我们可能会遇到未知的风险。为了得到NoSQL的好处，又要考虑规避风险，鱼与熊掌如何兼得？

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现在业内很多公司的做法就是数据的备份。在往NoSQL里面存储数据的时候还会往MySQL里面存储一份。NoSQL数据库本身也需要进行备份（冷备和热备）。或者可以考虑使用两种NoSQL数据库，出现问题后可以进行切换（避免出现digg使用Cassandra的悲剧）。

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总结

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本文只是简单的从MySQL和NoSQL的角度分析如何选择，以及进行融合使用。其实在选择NoSQL的时候，你可能还会碰到关于CAP原则，最终一致性，BASE思想的考虑。因为使用MySQL架构的时候，你也会碰到上面的问题，所以这里没有阐述。

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关于作者

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孙立，目前在凤凰网负责底层组的研发工作。曾就职于搜狐和ku6。多年互联网从业经验和程序开发，对分布式搜索引擎的开发，高并发，大数据量网站系统架构优化，高可用性，可伸缩性，分布式系统缓存,数据库分表分库（sharding）等有丰富的经验，并且对运维监控和自动化运维控制有经验。开源项目phplock，phpbuffer的作者。近期开发了一个NOSQL数据库存储INetDB,是NoSQL数据库爱好者。他的新浪微博是：http://t.sina.com.cn/sunli1223

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感谢张凯峰对本文的策划及审校。