墨天轮访谈 | Pika数据库陈磊:云时代下,键值数据库是否会被替代?

分享嘉宾陈磊
开源数据库Pika项目PMC核心人员
整理墨天轮社区

导读

大家好,今天我分享的主题是:KV数据库,云时代的文件存储。
随着AI和机器学习等技术的发展,数据演变为了十分宝贵的资源,数据存储也是非常活跃的领域。现在踊跃出很多数据库,以及数据存储的高质量开源项目。

那么像键值数据库这样较为老牌的存储的类型 在云时代下是否还有价值,KV数据库是否会被其他的数据库替代呢?借着今天分享的机会,我想与大家讨论这个问题,同时也谈谈我对以上的思考。

注:KV数据库 即 键-值数据库(Key–value database)

有关 Pika

1、Pika简介

Pika 属于分布式NoSQL数据库,初创团队是360基础架构,于2015年开源(开源地址:https://github.com/Qihoo360/pika),并捐赠给了开放原子开源基金会。

2021年6月,Pika成为开放原子开源基金会的一个孵化项目之一,正式走向了社区自治

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图1 Pika 简介

2、Pika发展过程

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图2 发展过程及github上的star trend

什么是键值数据库

1、键值数据库定义

首先键值数据库可以从这三个方面来理解。

  • 键值数据库是一种非关系数据库,它使用简单的键值方法来存储数据。
  • 键值数据库将数据存储为键值对集合,其中键作为唯一标识符。键和值都可以
    是从简单对象到复杂复合对象的任何内容。
  • 键值数据库是高度可分区的,并且允许以其他类型的数据库无法实现的规模进
    行水平扩展。

如果将键值数据库的概念外扩,就变成了广义的“键值存储”的概念,比如图片存储、小文件存储、对象存储。

2、键值数据库分类

键值数据库内部分为四大类,缓存&持久化、商业&开源、有序&无序、大Value&小Value,侧面说明该领域是有需求的,每个分类中有很好的例子存在。

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图3 KV数据库内部分类

键值数据库的优势

那么键值数据库和其他数据库存储相比,是否有优势呢?我将数据库存储分为了三个大类,关系数据库、NoSQL、数据存储。KV数据库属于nosql这一类。

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图4 KV在数据库与存储中的位置

这里我尝试引入“递弱代偿”的理论,应用于数据库领域中,便是:越简单的系统适用场景越宽广,越复杂的系统适用场景越少

对于KV数据库而言,它的逻辑简单,解决问题更灵活,适用的场景更广;而对于专业性强的数据库(关系数据库 & NewSQL & 搜索数据库 & 图数据库 & 向量数 据库等):解决的问题更专业,适用场景更少。

1、可构建多种应用场景

接下来将从几个方面来举例分析键值数据库在理论中的应用情况。

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图5 KV数据库可构建多种应用场景

KV数据库本身提供多种接口。它支持不同的如KEY-STRING、KRY-HASH、 KEY-LIST的接口,满足不同场景的需求。

比如KEY-STRING的接口应用于搜索推荐、机器学习;;KRY-HASH 接口应用于比较复杂的业务场景,比如用户信息、好友推荐、对象存储元数据; KEY-LIST构建一个简单且高效的消息中间件,使应用程序能够很容易的进行异步的扩展,也可以打造一个分布式的任务系统。

基于KV数据库可以做简单的编程,用户可以通过简单的编程来适配他的业务。

2、可构建其它数据库和基础软件

目前很多的基础设施和数据库,是基于KV数据库来构建的,比如关系数据库,向量数据库,图数据库,流数据库,分析数据库,消息队列。
因此kV数据库的生存能力与价值是很大的,可以是构建其他数据库的基础。

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图6 可基于KV数据库构建其它数据库和基础软件

KV数据库,云时代下的文件存储

通过刚才的例子,可能有朋友会认为,KV数据库就等于通用文件存储,它们是否是一样的呢?

这里我从解决问题、使用场景、开发效率、开发难度、云支持五个角度对两者做了比较。

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图7 通用文件存储 VS KV存储

在云的时代下,大家在存储数据的过程中已经抛弃掉了文件存储的使用工具,开始通过数据库解决。数据库的分类众多,如何满足不同用户不限的需求与特定的场景?

在这样的背景下,可以通过KV数据库或者KV存储来解决用户在自定义的一些逻辑,从而满足他们的场景。

在未来的云上中,除了特定的场景以外,KV数据库便是除特定场景以外的补充,所以我认为KV在未来的云上中非常有前景。因此我们要解决的问题就是:如何通过KV数据库更好地满足开发者的开发效率、开发成本、使用成本的问题

以上就是我的分享。感谢聆听

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