大数据架构师必读的NoSQL建模技术

1.前言

为了适应大数据应用场景的要求，Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同的新兴架构迅速地崛起。而下层技术基础的革命必将影响上层建筑：数据模型和算法。简单地将传统基于第四范式结构化关系型数据库的模型拷贝到新的引擎上，无异于削足适履，不仅增加了大数据应用开发的难度和复杂度，又无法发释放新框架的潜能。

该如何构建基于NoSQL的数据模型?现在能供参考的公开知识积累要么是空虚简单的一句“去规范化“或粗暴的宽表化(将query和应用需要访问的所有字段“排排坐“，放在一个有很多列的结构化表中)，要么是针对具体工具或具体场景的实现细节，(如《HBase权威指南》中对于如何设计HBase主键的探讨)。没有一个像编程的设计模式一样的，在模型架构层面可以遵循的方法论。

在比较不同的NoSQL数据库时，通常使用功能以外其他各种指标，如可扩展性、性能和一致性。由于这些指标通常是使用NoSQL的初衷，所以无论从理论的角度还是实践的角度被深入地研究了，而像CAP定理这样的分布式系统基础结论也同样适用于NoSQL系统。另一方面，在NoSQL的数据模型领域，却还没有很好地研究过，也缺乏关系数据库中那种系统性的理论。

我在这篇文章中从数据建模的角度对NoSQL家族系统做了比较简单的比较，并简要介绍几种常见建模技术。

2.NoSQL数据模型视图

要探索数据建模技术，必须先从系统性的NoSQL数据模型视图着手，这多多少少能帮助我们揭示其发展趋势以及相互之间的关系。下图描绘了主要NoSQL家族系统的虚拟“进化”过程，即键值存储，BigTable类型的数据库，文档数据库，全文搜索引擎，数据库和图形数据库：