数据库选型调研

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浅谈数据库服务器的选型

１硬件选型
数据库服务器的硬件选型主要看重ＣＵ、Ｐ内存、总线Ｉ／Ｏ带宽、硬盘和网卡这几个参数ｃｕＰ —— ＣＵ和内存ＣＵ的类型、主频和数量在相当程度上决ＰＰ定着服务器的性能它与其他服务器的不同在于计算需求强．浮点运算和大规模数据库时数据交换频率高等当ＣＵ选型不当时．Ｐ往往会造成瓶颈．ＣＵ饱和Ｐ饱和常常发生在数据库软件使用的数据即ＰＣＵ能被装入内存．或者能够尽快根据需要从磁盘上读取的时候。因此在进行数据库服务器ＣＵ选择时．一般可以根据经验公式计算出所需Ｐ的服务器Ｔｍ值．ｐＣ然后比较各服务器厂商和ＴＣ组织公布的ＴｍＰｐＣ值，选择相应的机型。同时，用服务器的市场价，报价除去计算出来的ＴｍＣ值得出单位ＴｍＣ值的价格．ｐｐ进而选择高性能价格比的服务器（）１内存数据库服务器中．ＰＣＵ读取数据时．一般先从高速缓存中索取，如果搜索到相关数据就可以很快返回给ＣＵ且数据库应用往往还需要Ｐ多核处理器在互联上以及内存访问上拥有较高的带宽．因为其数据吞吐量大．计算随机性和突发性大因此在数据库服务器的内存应选择大内存的策略。
据库系统软件为例，对数据库服务器的特点，针从服务器的硬件、操作系统及数据库软件版本三个方面分析并阐述了对数据库服务器的选型。
【关键词】ｓ；ＭｙＱＬ数据库；服务器；选型０引言
数据库服务器作为业务系统的核心．具有业务量大、存储数据量大等特点。它承担着业务数据的存储和处理任务因此数据库服务器的选型就显得尤为重要。服务器的可靠性和可用性是首要的需求．其次是数据处理能力和安全性，然后是可扩展性和可管理性。

数据库选型的五大要素

数据库选型的五大要素在进行数据库选型时，有五个重要要素需要考虑。

这些要素包括：数据类型、访问模式、规模和性能需求、安全性和可靠性以及成本效益。

在选择合适的数据库时，这些要素是至关重要的，可以帮助组织更好地满足业务需求和目标。

首先，数据类型是选择数据库的重要考量因素之一、不同类型的数据库适用于不同的数据类型。

例如，关系型数据库适用于结构化数据，而文档型数据库适用于半结构化和非结构化数据。

因此，在选择数据库时，需要仔细考虑组织所需处理和存储的数据类型。

其次，访问模式是选择数据库的另一个关键因素。

访问模式涉及到数据的读取、写入、更新和删除方式。

不同的应用程序可能具有不同的访问模式需求。

例如，一些应用程序需要大量的读取操作，而另一些应用程序可能需要频繁的写入和更新操作。

因此，在选择数据库时，需要根据应用程序的访问模式需求来评估不同数据库的性能和效率。

第三个要素是数据库规模和性能需求。

数据库的规模涉及到数据量的大小，而性能需求涉及到对数据的处理和响应时间的要求。

数据库规模和性能需求对于数据库的选择非常重要。

在选择数据库时，需要考虑数据库的扩展性、吞吐量和响应时间等因素，以满足组织的数据处理需求。

安全性和可靠性是数据库选型的另一个关键要素。

数据库需要保护组织的敏感数据，并提供对数据的权限管理和身份验证。

此外，数据库还需要能够处理故障和数据丢失的情况，并提供数据备份和恢复的能力。

因此，在选择数据库时，需要考虑数据库的安全性和可靠性功能。

最后，成本效益是数据库选型的重要考量因素之一、不同类型的数据库具有不同的成本结构和授权模式。

一些数据库是开源的，可以免费使用，而另一些数据库则需要支付许可费用。

此外，数据库还涉及到硬件和维护成本。

因此，在选择数据库时，需要考虑数据库的总体成本效益，并权衡成本和性能之间的关系。

综上所述，数据库选型的五大要素包括数据类型、访问模式、规模和性能需求、安全性和可靠性以及成本效益。

使用这些要素作为决策依据，可以帮助组织选择最适合其需求的数据库，并满足业务目标。

数据库选型的五大要素

数据库选型的五大要素面对品种繁多的数据库产品，如何才能独具慧眼，选中适合自己的数据库产品呢？众所周知，正确的评估、选型与数据库技术本身同样重要。

而通常，数据库厂商都会在性能清单和技术基准表中尽量展现产品最佳的一面，对产品弱点却避免提及或进行遮掩，关于这一点，业界已经是人尽皆知了。

其实在挑选和评估过程中，首要目标是选择一款能够满足甚至超过预定要求的技术或解决方案。

选型的正确方法将使用户在面对众多产品时，提高其做出最佳选择的能力。

数据库选型时，必须考虑以下五大因素：1. 开发要求2. 性能/成本3. 数据库运行和管理4. 可升级性5. 总体拥有成本开发要求首先，需要清楚自己究竟想使用什么开发技术。

例如，你是要以访问传统的关系型数据库？还是要以纯面向对象技术构建J2EE应用平台？又或是需要建设XML Web Services？如果你要实现的是纯关系型的开发典范，那么实际要使用的受支持的标准（和非标准）SQL功能有多少？如果你要规划的是面向对象开发策略，那么在原计划里的数据库支持真正的面向对象吗？它是如何支持的？若有需要,它能同时提供SQL的功能吗？数据库支持这个功能吗？虽然,有些关系型数据库声称支持对象开发，但实际上并不是直接支持的。

这种非直接的体系结构将导致更多的事务处理故障，以及潜在的可升级性和性能问题。

另外，你还需要确定自己的前端技术如何与后端进行“对话”。

你的业务逻辑是放在客户机一端呢？还是放在服务器一端？你要使用哪些脚本语言？它们与后端服务器的兼容性如何？它们是快速应用开发（RAD）环境吗？目前，实现基于关系型数据库的应用可以选择传统的主流品牌，这些数据库产品有着很成熟的关系技术以及广泛的应用资源。

但是,如果实现的是基于面向对象技术的应用、又或是数据结构更为复杂时，不妨考虑目前一些公司推出的所谓后关系数据库。

它所代表的正好是关系数据库和面向对象技术的融合，以多维数据引擎作为核心，从根本上支持复杂的对象存储及主流的二维表，同时也已经配备了功能强大的应用服务引擎，可作对象逻辑操作的平台。

数据库选型依据

数据库选型依据在选择数据库时，有许多因素需要考虑，包括但不限于以下几个方面。

1. 数据类型和量：不同的数据库适用于不同类型和量的数据。

例如，关系型数据库适用于结构化数据，而NoSQL数据库则适用于非结构化数据。

因此，在选择数据库时，首先需要考虑数据的类型和量。

2. 数据处理需求：不同的应用对数据的处理需求也不同。

一些应用需要快速的读取和写入，一些需要高并发处理，还有一些需要支持大规模的数据分析。

因此，在选择数据库时，需要考虑应用的数据处理需求。

3. 可扩展性与可靠性：应用可能需要支持不断增长的用户和数据量，因此，数据库的可扩展性和可靠性也是考虑的重要因素。

一些数据库具有水平扩展能力，可以通过添加更多的节点来增加容量和性能，而一些则具有高可靠性和故障转移能力，可以确保数据的安全性和可用性。

4. 性能和成本：性能和成本往往是相互矛盾的。

一些高性能的数据库可能需要高昂的许可费用和硬件成本，而一些低成本的数据库可能性能较低。

因此，在选择数据库时，需要平衡性能和成本，找到最佳的平衡点。

5. 社区支持和生态系统：数据库的社区支持和生态系统也是重要的考虑因素。

一些数据库拥有庞大的开发者社区和丰富的生态系统，可以提供丰富的工具和插件，促进开发和部署。

这些数据库也更容易得到帮助和支持，遇到问题可以快速解决。

因此，在选择数据库时，需要考虑其社区支持和生态系统。

综上所述，选择数据库需要考虑许多因素，包括数据类型和量、数据处理需求、可扩展性与可靠性、性能和成本、社区支持和生态系统等。

在选择时，需要平衡这些因素，找到最适合应用的数据库。

数据库的选型

数据库的选型⽬录影响数据库选择的因素数据量：是否海量数据，单表数据量太⼤会考验数据库的性能数据结构：结构化 (每条记录的结构都⼀样) 还是⾮结构化的 (不同记录的结构可以不⼀样)是否宽表：⼀条记录是 10 个域，还是成百上千个域数据属性：是基本数据 (⽐如⽤户信息)、业务数据 (⽐如⽤户⾏为)、辅助数据 (⽐如⽇志)、缓存数据是否要求事务性：⼀个事务由多个操作组成，必须全部成功或全部回滚，不允许部分成功实时性：对写延迟，或读延迟有没有要求，⽐如有的业务允许写延迟⾼但要求读延迟低查询量：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要求：⽐如有的业务是针对时间序列操作的可靠性要求：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增删查改的要求：有的业务要能快速的对单条数据做增删查改 (⽐如⽤户信息)，有的要求批量导⼊，有的不需要修改删除单条记录(⽐如⽇志、⽤户⾏为)，有的要求检索少量数据 (⽐如⽇志)，有的要求快速读取⼤量数据 (⽐如展⽰报表)，有的要求⼤量读取并计算数据 (⽐如分析⽤户⾏为)是否需要⽀持多表操作不同的业务对数据库有不同的要求SQL 数据库 & NoSQL 数据库SQL 数据库就是传统的关系型数据库⾏列式表存储结构化数据需要预定义数据类型数据量和查询量都不⼤，如果数据量⼤要做分表对数据⼀致性、完整性约束、事务性、可靠性要求⽐较⾼⽀持多表 Join 操作⽀持多表间的完整性，要删除 A 表的某条数据，可能需要先删除 B 表的某些数据SQL 的增删改查功能强较为通⽤，技术⽐较成熟⼤数据量性能不⾜⾼并发性能不⾜⽆法应⽤于⾮结构化数据扩展困难常⽤的 SQL 数据库⽐如 Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQLiteNoSQL 泛指⾮关系型数据库表结构较灵活，⽐如列存储，键值对存储，⽂档存储，图形存储⽀持⾮结构化数据有的不需要预定义数据类型，有的甚⾄不需要预定义表⽀持⼤数据量多数都⽀持分布式扩展性好基本查询能⼒，⾼并发能⼒⽐较强 (因为采⽤⾮结构化、分布式，并牺牲⼀致性、完整性、事务性等功能)对数据⼀致性要求⽐较低通常不⽀持事务性，或是有限⽀持通常不⽀持完整性，复杂业务场景⽀持较差通常不⽀持多表 Join，或是有限⽀持⾮ SQL 查询语⾔，或类 SQL 查询语⾔，但功能都⽐较弱，有的甚⾄不⽀持修改删除数据不是很通⽤，技术多样，市场变化⽐较⼤常⽤的 NoSQL 数据库⽐如列式：HBase、Cassandra、ClickHouse键值：Redis、Memcached⽂档：MongoDB时序：InfluxDB、Prometheus搜索：ElasticsearchSQL 和 NoSQL 是⼀个互补的关系，应⽤在不同的场景中OLTP & OLAPOLTP (On-Line Transaction Processing)主要做实时事务处理⽐如处理⽤户基本信息、处理订单合同、处理银⾏转账业务、企业的 ERP 系统和 OA 系统，等等频繁地，对少量数据，甚⾄是单条数据，做实时的增删改查数据库经常更新通常对规范化、实时性、稳定性、事务性、⼀致性、完整性等有要求操作较为固定，⽐如订单业务，可能永远就那⼏个固定的操作数据库主要模型是 3NF 或 BCNF 模型OLAP (On-Line Analytical Processing)数据仓库，主要做历史数据分析，为商业决策提供⽀持⽐如对⼤量的⽤户⾏为做分析，对设备的状态、使⽤率、性能做分析频率较低地，对⼤量数据，做读取、聚合、计算、分析，实时性要求不⾼，对吞吐能⼒要求较⾼通常列的数量⽐较多，但每次分析的时候只取少部分列的数据通常是批量导⼊数据通常数据导⼊后不会修改，主要是读取操作，写少读多通常对规范化、事务性、⼀致性、完整性等要求较低，甚⾄⼀个查询操作失败了也不会有什么影响操作较为灵活，⽐如⼀个海量⽤户⾏为数据表，可以想出许多不同的⽅法，从不同的⾓度对⽤户做分析数据库主要是星型、雪花模型不使⽤⾼性能的 OLAP 之前，更传统的做法是通过离线业务构建 T+1 的离线数据，⽐较滞后OLTP 通常⽤传统的关系数据库，如果数据量⼤要分表，对事务性、⼀致性、完整性等要求不⾼的话也可以⽤ NoSQLOLAP 通常⽤ NoSQL，数据量不⼤的话也可以⽤传统的关系数据库关系型数据库 Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、SQLiteOracle：甲⾻⽂开发的商业数据库，不开源，⽀持所有主流平台，性能好，功能强，稳定性好，安全性好，⽀持⼤数据量，⽐较复杂，收费昂贵SQL Server：微软开发的商业数据库，只能在 Windows 运⾏MySQL：甲⾻⽂拥有的开源数据库，⽀持多种操作系统，体积⼩，功能弱些，简单的操作性能好，复杂的操作性能差些PostgreSQL：使⽤ BSD 协议的完全开源免费的项⽬，⽀持多种操作系统，功能更强⼤，可以和多种开源⼯具配合SQLite：开源、轻型、⽆服务器、零配置，⼀个数据库就只是⼀个⽂件，在应⽤程序内执⾏操作，占⽤资源⼩，可⽤于嵌⼊式或⼩型应⽤Oracle 多⽤于银⾏等⾼要求的领域，要求不⾼的⽐如互联⽹⾏业多⽤ MySQL 和 PostgreSQL，⽽ SQLite ⽤于嵌⼊式或作为应⽤程序内的数据库使⽤，SQL Server ⽤于 Window 服务器HBase (宽表、列式存储、键值对存储、NoSQL、OLTP)基于 Hadoop 的 HDFS 分布式⽂件系统分布式数据库，需要 ZooKeeper 作为节点间的协调器⽀持宽表，⽀持⾮结构化数据，不需要预定义列和数据类型列式存储，每个 HFile ⽂件只存储⼀个列族的数据，⼀个列族可以有多个 HFile，⽽ HFile 内部按 Key-Value 格式存储，其中 Key 是rowkey, column family, column, timestamp 的组合并且按 rowkey 在 HFile 中按序存储，⽽ value 就是 Column Cell 的值⽀持海量数据 (千亿级数据表)数据先写⼊内存，达到阀值再写⼊磁盘，性能好，占⽤内存⼤不⽀持 SQL，不⽀持 Join，有⾃⼰专⽤的语句，⽀持增删改查⾃动分区、负载均衡、可线性扩展⾃动故障迁移强⼀致性 (每个分区 Region 只由⼀个 Region Server 负责，容易实现强⼀致性)CP 模型 (不保证可⽤性，每个 Region 只由⼀个 Region Server 负责，Server 挂了得做迁移导致暂时不可⽤)不⽀持事务、⼆级索引组件⽐较多，⽐较重，适⽤于已有的 Hadoop 平台，适⽤于海量宽表数据、需要增删改查、OLTP 的场景Phoenix (基于 HBase 的数据库引擎、关系型、OLTP)嵌⼊到 HBase 的 Region Server 的数据库引擎⽀持 SQL⽀持 Join⽀持事务 (需要在定义表的时候配置)⽀持⼆级索引⽀持撒盐⽀持 JDBC⽤于强化 HBase，主要作为 OLTP，查询性能要求不⾼的话也可作为 OLAP，多⽤于 HDP (HDP 有集成 Phoenix)Cassandra (宽表、键值对存储、NoSQL、OLTP)⽆单点故障：Cassandra 节点按环形排列，没有中⼼节点，每个节点独⽴互联地扮演相同⾓⾊，每个节点都可以接受读写请求，数据可以有多个副本存储在多个节点，节点之间通过 Gossip (P2P) 协议交换状态信息，集群中有若⼲节点配为种⼦节点，⽤于新加⼊的节点获取集群拓扑结构并启动 Gossip 协议提供类 SQL 语⾔ CQL适合结构化、⾮结构化数据Table 需要定义 Partition Key、Clustering Key、以及普通列，其中 Partition Key ⽤于分区和排序，即按照 Partition Key 的 Hash Token 决定了数据被分配到哪个节点，并且在节点内也是按该 Hash Token 按序存储的，有相同 Partition Key 的数据会存在⼀起，并且按照 Clustering Key 排序存储，有点类似于 HBase 的 RowKey、ColumnFamily、Column，不过 HBase 是相同 CF 存⼀起，内部再按 RowKey 排序存储，再取 Column 值 (Column 值不排序)，⽽ Cassandra 是先按 Partition Key 的 Token 排序存储，内部再按Clustering 排序存储，再取普通 Column 的值 (Column 值不排序)⾼度可扩展，允许添加硬件、节点以提⾼数据容量，同时保持快速的响应时间通过 Consistency 命令可以配置⼀致性级别，主要是通知客户端操作前，必须确保的 replica 的成功数量Cassandra 采⽤的是最终⼀致性，是 CAP 理论⾥的 APCassandra 不⽀持 Join 和⼦查询主要⽤于 OLTP，要求不⾼的话也可以作为 OLAP 使⽤，和 HBase ⽐需要的组件⽐较少，维护⽐较容易Redis (基于内存的 Key-Value 的 NoSQL 数据库，OLTP)由 C 语⾔编写⽀持多种数据类型如 strings，hashes，lists，sets，sorted sets，bitmaps，hyperloglogs，geospatial 等操作原⼦性，保证了两个客户端同时访问服务器将获得更新后的值数据存储在内存中可以配置持久化，周期性的把更新数据写⼊磁盘，或周期性地把修改操作写⼊追加记录⽂件，也可以关闭持久化功能，将 Redis 作为⼀个⾼效的⽹络缓存数据功能使⽤⽀持主从同步，数据可以从主服务器向任意数量的从服务器同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器，这使得 Redis 可执⾏单层树复制，存盘可以有意⽆意的对数据进⾏写操作，由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地⽅同步树时，可订阅⼀个频道并接收主服务器完整的消息发布记录，同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助⽀持消息的发布/订阅（Pub/Sub）模式单线程模式，即⽹络 IO、数据读写，都由⼀个线程完成，正因为如此保证了原⼦性、稳定性、代码容易维护，之所以单线程不影响性能，是因为数据都在内存，操作本来就⾼效，当然这⾥的单线程指⽹络 IO、数据读写这个主功能，实际上还有其他线程，⽐如周期性写⼊硬盘的线程⾼版本在⽹络 IO 这块使⽤了多线程 (因为在⾼并发操作时，⽹络 IO 成为了瓶颈)，但读写操作还是单线程 (操作内存数据性能还是⾮常⾼的，能应付⾼并发场景)通常作为⾼性能内存数据库、缓存、消息中间件等使⽤memcached (基于内存的 Key-Value 的 NoSQL 数据库，OLTP)开源、⾼性能、分布式的基于内存的 Key-Value 数据存储，作⽤类似于 Redis存储 String/RawData，不定义数据结构 (Redis 有 hash、list、set 等多种结构)数据通常由 key，flags，expire time，bytes，value 组成服务端基本上只能简单的读写数据，服务端能⽀持的操作⽐较少包含 Server 组件和 Client 组件，可以有多个 server 但 server 之间是独⽴的，没有同步⼴播等机制，需要选择哪个 server 由 client 的API 决定的数据只在内存，不会落到硬盘没有安全机制协议简单性能⾼效memcached ⽐较简单，作为纯粹的 Key-Value 缓存性能会⽐ Redis 好些，但功能没有 Redis 强⼤MongoDB (⽂档数据库，NoSQL，OLTP)之所以说是⽂档数据库，是因为它的数据是以 JSON ⽂档的形式存储MongoDB 的概念和很多数据库不⼀样，它的 collection 相当于表，document 相当于⾏，field 相当于列⽐如er.insert({"name": "Lin","age": 30"address": {"street": "Zhongshan Road","city": "Guangzhou","zip": 510000},"hobbies": ["surfing", "coding"]})这是⼀条插⼊语句，这⾥的 db 是指当前数据库，user 就是 collection 相当于表，insert 语句⾥⾯的 JSON 就是 document 相当于其他数据库的⾏，name，age，street 这些就是 field 相当于列相同的⽂档可以插⼊多次⽽不会被覆盖，实际上 mongodb 会⾃动创建 _id 字段作为 primary key，并分配不同的数值，所以不会重复，也可以 insert 的时候指定 _id，但如果 _id 已经存在则会报错可以看到，mongodb 是⾮结构化数据，不需要预定义 collection，也不需要预定义数据结构提供丰富的查询表达式⽀持⼆级索引，⾃动负载平衡，读效率⽐写⾼⽀持分布式、⽀持故障恢复、数据冗余、分⽚、⽔平扩展可以配置存储引擎，WiredTiger Storage Engine (默认) 会做内存到⽂件的映射以提⾼性能，但内存消耗⼤，In-Memory Storage Engine (企业版⽀持) 只存在内存，不会落盘⾼版本⽀持 Join，⽀持事务⽀持安全认证功能提供扩展，⽐如实现可视化的⼯具，实现 BI 集成的⼯具mongodb 更适⽤于⾼度⾮结构化，或者源数据就是 JSON，每条数据⽐较⼤，以 OLTP 为主的场景，不适合于事务要求⽐较⾼，或⽐较复杂的⼤数据量的查询的场景，另外由于 mongodb 的语法和其他数据库差异⽐较⼤，需要⼀定的学习成本Hive (基于 HDFS 的数据库引擎、关系型、OLAP)Hive 是基于 Hadoop 的⼀个数据仓库⼯具数据存储在 HDFS，创建表的时候要通过 STORED AS 命令指定存储格式⽐如 TEXTFILE、ORCFILE、PARQUET，也可以通过STORED BY 命令指定为 HBase，可以创建新表也可以创建已有 HBase 表的映射查询通过 MapReduce、Spark 等作业完成提供了类 SQL 查询语⾔ HQL (HiveQL)，⽀持⽤户定义函数 (UDF)⾼版本⽀持事务 (需要创建表时指定)⽀持海量数据结构化数据⽀持增删改查不适合于 OLTP，主要作为 OLAP ⽤于⼤数据批量查询使⽤，需要有 Hadoop 平台Impala (基于 HDFS、HBase、Kudu 存储，并⾏计算，关系型，OLAP)Cloudera 开发的基于内存的分布式并⾏计算的数据库查询引擎主要由 C++ 实现，和 Hadoop 的交互使⽤ JNIImpala 使⽤和 Hive ⼀样的 metadata、SQL、ODBC driver、UI，这样在提⾼了 HDFS 的 SQL 查询性能的同时，⼜提供了相似的⽤户使⽤体验和 Hive ⼀样可以通过 STORED AS 指定 HDFS 的存储格式⽐如 TEXTFILE、ORCFILE、PARQUET通过 Hive 操作的表，需要⼿动同步到 ImpalaImpala 不仅 SQL 和 Hive ⼀样，实际上元数据也存在 Hive 中表数据除了 HDFS，也可以存储到 HBase，但需要在 HBase 建表，然后在 Hive 通过 STORED BY 建⽴映射表，由于 Impala 和 Hive 使⽤⼀样的 metadata，在 Hive 建好表后，只要在 Impala 执⾏刷新命令 INVALIDATE METADATA，就可以看到对应的 HBase 表⽀持 Join、Aggregate 等功能⽀持 JDBC、ODBC和 Hive 不同，Impala 不依赖于 MapReduce，⽽是在每个 HDFS DataNode 上运⾏⾃⼰的引擎实现并⾏处理Impala 的并⾏处理引擎主要由 state store、catalog service、多个 impala daemon 组成每个 impala daemon 都可以接收 client 的请求，impala daemon 由 query planner、query coordinator、query executor 组成，planner 接收 client 的 SQL 查询，然后分解为多个⼦查询，由 coordinator 将⼦查询分发到各个 daemon 的 executor 执⾏，daemon 获取HDFS、HBase 数据、计算、然后返回给 coordinator，然后由 coordinator 聚合后将最终结果返回给 clientImpala 是⽆中⼼结构，每个 daemon 都可以接受连接查询，可以通过 HA Proxy 实现多个 daemon 的负载均衡state store ⽤于收集监控各个 daemon 的状态catalog service 将 SQL 做出的元数据变化通知给集群中所有的 impala daemonImpala 的计算都在内存进⾏，对内存要求⽐较⾼Impala 在 2.8 以后才⽀持 update 操作，但是只限于 Kudu 存储，需要安装 Kudu，并通过 STORED AS 指定 Kudu 作为数据库的存储，Kudu 是 Cloudera 开发的列式存储管理器，⽬的是做 OLAP，并且平衡 HDFS 和 HBase 的性能，Kude 的随机读写性能⽐HDFS（⽐如 Parquet）好，但是⽐ HBase 差，⽽⼤数据量查询性能⽐ HDFS（⽐如 Parquet）差，但⽐ HBase 好，Kude 和 Impala ⾼度集成，也可以和 MapReduce/Spark 集成，⽤ Kudu 替换 HDFS/HBase 这样 Impala 就可以做 update，兼顾 OLAP 和改数据的需求，适合于以 OLAP 为主⼜有⼀定的 Update 需求的场景，Kudu 可以配置⼀致性，采⽤结构化表数据模型，需要定义主键，不使⽤HDFS ⽽是有⾃⼰的组件存储和管理数据, 采⽤ c++ 没有 full gc 风险Impala 不适合于 OLTP，主要作为 OLAP ⽤于⼤数据批量查询使⽤需要有 Hadoop 平台和 Hive性能⽐ Hive 好很多作为 OLAP 的性能⽐ Phoenix 之类的好主要是 CDH 在推，CDH 有集成 ImpalaPresto (基于多种数据源，并⾏计算，关系型，OLAP)Facebook 推出的基于内存的分布式并⾏计算的数据库查询引擎由 coordinator server、discovery server (通常集成在 coordinator ⾥，也可以独⽴)、多个 worker server 组成coordinator 负责与 client 交互，负责管理 worker，负责解析 statement、规划 query、创建⼀系列的 stage、再转换成⼀系列的 task 分发到不同 worker 并发执⾏worker 负责执⾏ task 和处理数据，会通过 connector 获取数据，和其他 worker 交互中间数据，最终结果会由 coordinator 返回给clientconnector 是适配器，使得 Presto 可以访问不同的数据库内建的 connector 主要是 Hive，此外有很多三⽅开发的 connector ⽐如 cassandra、es、kafka、kudu、redis、mysql、postgresql 等等需要在配置⽂件配置 catalog，这⾥ catalog 维护 schema 并通过 connector 指向⼀个数据源，定位 presto 表都是从 catalog 开始的，⽐如 hive.test_data.test 指的是 hive catalog 下的 test_data schema 下⾯的 test 表，⽽ schema 的概念则依赖于具体的 connector，⽐如对于 mysql ⽽⾔，presto 的 schema 就是 mysql 的 schema，⽽对于 cassandra ⽽⾔，presto 的 schema 就是 cassandra 的keyspace，可以建⽴多个 catalog 关联同⼀个 connector ⽐如环境⾥有多个 kafka 集群那可以有 kafka1 和 kafka2 两个 catalog statement 可以认为就是 presto 收到的 sql 语句，然后会解析成 query plan，然后 query ⼜被分为多个 stages，这些 stages 组成⼀个树的结构，每个 stage 会聚合计算它下⾯的其他 stages 的结果，每个 stage ⼜分为⼀个或多个 tasks，这些 task 会分发到不同的worker 并⾏执⾏，每个 task 处理不同的数据分⽚，每个 task ⼜有⼀个或多个 driver 并发处理数据Presto ⽀持 JDBC 接⼝，JDBC 的 URL 格式为 jdbc:presto://host:port/catalog/schema 或 jdbc:presto://host:port/catalog 或jdbc:presto://host:port⽀持 Join 查询，并且⽀持多数据源的 join 查询 (多张⼤表的 join 可能会影响性能)，跨数据源查询的时候需要指定完整的表名即[catalog].[schema].[table]，并且使⽤ presto://host:port 连接 JDBC，不指定 catalog 和 schema有限⽀持⼦查询不⽀持 update 操作⽀持安全机制⽀持标准的 ANSI SQL扩展性好可以和 Tableau 集成⽀持 Spark适合有多种数据源的⼤数据量的 OLAP 查询性能和 Impala 可能差不多，但⽀持多种数据源，不依赖 HadoopGreenplum (基于多个 PostgreSQL，并⾏计算，关系型，OLAP)基于多个 PostgreSQL 的分布式并⾏计算的数据库查询引擎内部的 PostgreSQL 有做改动以适应并⾏分布式计算主要由⼀个 master、多个 segments、⼀个 interconnect 组成master 维护元数据，接收并认证 client 的链接，接收 SQL 请求，解析 SQL，⽣成 query plan，并将任务分发到 segments，协调聚合segments 的返回结果，并将最终结果返回给 client，可以设置 master 为主从配置每个 segment 有个独⽴的 PostgreSQL 数据库，每个 segment 负责存储部分数据，并执⾏相应的查询计算，segment 也可以配置备份机制Interconnect 是 Greenplum 的⽹络层，负责 master 和 segment 的链接，以及各个 segment 之间的链接链接和 SQL 语法都和 PostgreSQL 兼容，⽀持 JDBC、ODBC创建表时可以指定是⽤列存储、⾏存储、外部表 (数据在其他系统⽐如 HDFS ⽽ GP 只存储元数据)操作外部数据，需要安装 PXF (Platform Extension Framework)，有了 PXF 可以⽀持 Hive、HBase、Parquet、S3、MySQL、ORACLE 等等⽀持安全、权限配置⽀持分布式事务，⽀持 ACID，保证数据的强⼀致性，不是使⽤锁，⽽是使⽤ MVCC (Multi-Version Concurrency Control) 来保证数据⼀致性shared-nothing 架构和 Impala、Presto 类似都是并⾏内存计算，但 Greenplum 性能可能稍差⼀点点，并且 Greenplum 还分开源版和商业版，有的功能只有商业版才⽀持Kylin (基于 Hive、HBase，并⾏计算，关系型，多维度、预计算 OLAP)传统 OLAP 根据数据存储⽅式的不同分为 ROLAP（Relational OLAP）以及 MOLAP（Multi-Dimension OLAP），ROLAP 以关系模型的⽅式存储数据，优点在于体积⼩，查询⽅式灵活，缺点是每次查询都需要对数据进⾏聚合计算，⽽ Kylin 属于 MOLAPKylin 将数据按维度的不同组合，提前计算好结果，形成 Cube (⽴⽅体) 结构，这样查询速度快，缺点是数据量不容易控制，N 个维度可以有 2**N 种组合，可能会出现维度爆炸的问题，⽽且数据有改动的话需要重新计算⽐如有 Phone 和 Country 两张维度表，以及 Sale 事实表 (明细表)，取⼿机品牌、国家、⽇期作为三个维度，有 (null)、(品牌)、(国家)、(⽇期)、(品牌、国家)、(品牌、⽇期)、(国家、⽇期)、(品牌、国家、⽇期) 共 8 种组合，可以提前计算好这 8 种 group by 组合的 sale 的各种汇总信息 (sum、count 等)，⼀个维度组合的⼀个汇总信息称为⼀个 cuboid，所有的 cuboid 合起来就被称为⼀个 CubeKylin 的数据源可以是 Hive 或 Kafka (Json 格式消息，key 就是列名)Kylin 的预计算结果存到 HBase，RowKey 就是各种维度的组合，相应的明细汇总存在 Column 中，这样 SQL 就变成对 RowKey 的扫描，并进⼀步的对 Column 计算 (如果需要的话)，这样查询性能⾃然就提升了，可以⽀持亚秒级查询Kylin ⽀持 ODBC，JDBC，RESTful API 等接⼝Kylin 可以和 Tableau、PowerBI 等 BI ⼯具集成使⽤步骤如下创建 Project同步 Hive 表或 Kafka 表创建 Data Model创建并命名 Model选择 Fact Table (事实表) 和 Lookup Table (查找表，主要是维度信息)，以及 Join 字段从 Fact Table 和 Lookup Table 中挑选维度列 (可以被 Cube 做 group by)从 Fact Table 选择指标列 (可以被 Cube 做 aggregation)从 Fact Table 选择⽤于⽇期分区的列，不需要就留空添加 Filter (可以被 Cube ⽤来做 Where 操作)创建 Cube创建并命名 Cube，并选择要关联的 Data Model添加维度列 (必须从 Data Model 配置的维度列中选择)添加指标列 (必须从 Data Model 配置的指标列中选择)共有 8 种 aggregation 操作可以配置给指标列：SUM, MAX, MIN, COUNT, COUNT_DISTINCT, TOP_N,EXTENDED_COLUMN and PERCENTILE (如果要查 avg 实际上就是⽤ sum 除以 count 得出，所以这⾥不需要配置 avg 等可以通过预计算结果进⼀步计算出的操作)build Cube，实际是通过 MapReduce/Spark 计算，任务完成后结果会写⼊ HBasebuild 成功后即可直接⽤ SQL 查询了，实际是根据维度查 RowKey，然后把 Column 存的聚合结果取出，如果必要的话再做进⼀步计算如果数据源有改动，需要重新 build Cube可以看到 Kylin 是⼀个纯粹的 OLAP ⼯具，通过预计算提升查询性能，但⽆法及时反应出数据源的改变，预计算可能很耗时并且可能会占⽤⼤量空间，且需要和 Hadoop 集成基于预计算的 OLAP 数据查询引擎还有 DruidClickHouse (列存储，向量化计算，并⾏计算，OLAP)俄罗斯企业 Yandex 开发的 OLAP 数据库列存储对于 OLAP 的好处由于 OLAP 经常是在⼤量数据列中检索少量列，如果采⽤⾏存储，意味着要逐⾏扫描，并且每⾏都很⼤，⽽采⽤列存储只需要扫描要检索的列，能减少 IO假设有的记录并没有存储要检索的列，⾏存储依然要扫描该记录才知道，⽽对于列存储则不存在这样的问题，因为没存储，⾃热⽽然就不会扫描到因为同⼀列的数据类型、⼤⼩⽐较⼀致，列存储更容易压缩，效率更⾼，进⼀步减少 IOIO 的减少还意味着有更多数据可以被缓存到内存向量化计算SIMD (Single Instruction，Multiple Data，单指令流多数据流)，现在的 CPU ⽀持这样的功能，通过⼀条指令即可利⽤多核对⼀组数据 (也就是向量) 进⾏ CPU 层⾯的并发计算，适⽤于纯基础计算的场景，如果有判断、跳转、分⽀的场景则不合适ClickHouse 有⼀个向量计算引擎，尽可能地使⽤ SMID 指令，批量并⾏地处理数据，⼤⼤提升了处理能⼒主要由 C++ 实现⽆中⼼化结构，由⼀个集群的 server 组成，并且每个 server 都可以接受客户端的链接查询，server 收到请求后会和其他 server 协调做并⾏计算，每个 server 都是多线程的，server 之间通过 ZooKeeper 协调同步⽀持分⽚（shard），数据可以跨节点存储在不同分⽚中，⼀个分⽚就是⼀个节点，或者多个节点组成⼀个有副本备份的分⽚，由配置⽂件配置⽀持分区，通过 Partition By 命令创建表分⽚和分区有时候不好区分，分⽚更多指的是表的数据分布在不同节点，⽽且⼀个节点可以存储多个数据库、多个表的数据，⽽分区更多指的是按某列数据将⼀个⼤表分成多个⼩表，⽐如按⽇期列分区，每天⼀个分区表，既可以查分区表，也可以查⼤表⽀持副本备份、⽀持数据完整性表引擎（Table Engine）创建表的时候要通过 Engine 命令指定要⽤的表引擎，决定如何存储数据最常⽤的是 MergeTree 系列引擎，⽐如ENGINE = MergeTree()ENGINE = AggregatingMergeTree()⽐较轻量级的 Log 系列引擎ENGINE = Log;ENGINE = TinyLog;允许从其他数据源查询，⽐如ENGINE = ODBC(connection_settings, external_database, external_table)ENGINE = JDBC(dbms_uri, external_database, external_table)ENGINE = MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password')ENGINE = PostgreSQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password')ENGINE = MongoDB(host:port, database, collection, user, password)ENGINE = HDFS(URI, format)ENGINE = Kafka() SETTINGS kafka_broker_list = 'host:port', kafka_topic_list = 'topic1'特殊类型，⽐如ENGINE = Memory 数据存在内存分布式在某个 server 创建的表只是该 server 的本地表，不是分布式的，如果要创建分布式表，需要在每个 server 创建相同名字的表，再在其中⼀台 server 上创建分布式表（会⾃动在所有 server 上都创建），这个分布式表是个逻辑表，不真正存储数据，⽽是映射到各个 server 的本地表，会⾃动做并⾏计算ENGINE = Distributed(cluster_name, database, table, [sharding_key])cluster_name 是在配置⽂件⾥配置的通常使⽤ MergeTree 存储，数据可以快速地按序 append 到⼀颗 MergeTree 的后⾯，后台会做合并和压缩操作，这样提升了数据插⼊的性能主索引，数据按 Primary Key 排序也可以在创建表时通过 Order By 指定排序的字段⽀持⼆级索引，也叫跳数索引 data skipping index，⽐如 minmax 索引，会统计每⼀段数据内某列数据（或是某个表达式）的最⼤值和最⼩值，检索的时候可以依据 minmax 决定是否跳过这段数据（感觉⽐较怪，性能应该⽐重建⼀张索引表的做法要差吧）⽀持 TTL，包括列级别、⾏级别、分区级别的 TTL⽀持 HTTP、TCP 接⼝⽀持 JDBC、ODBC有三⽅⼯具⽀持将其他数据库如 PG 的数据导⼊ ClickHouse有三⽅⼯具⽀持和⼀些可视化⼯具如 Grafana、DBeaver、Tabix 集成有三⽅⼯具⽀持 Kafka、Flink、Spark 等⽀持 SQL，⽀持 group by、order by、join、部分⼦查询等功能⽀持 array、json、tuple、set 等复杂数据类型⽀持近似计算，⽐如计算平均值，可以取部分数据计算，这样提升了性能，但降低了准度⾃适应 Join 算法，⽐如优先使⽤ Hash-Join，如果有多张⼤表则⾃动改⽤ Merge-Join安全机制、基于 Role 的权限控制⽀持错误恢复、扩展性好不⾜的地⽅对⾼并发的⽀持不⾜没有成熟的事务功能修改、删除数据的性能⽐较差，并且仅提供有限⽀持Primary Key 是采⽤稀疏索引，即索引只能指向⼀段数据，具体的数据还得⼀条条查，所以如果是查少量数据，或者查询单条数据，性能会⽐较差不依赖 Hadoop、列存储、向量化、并⾏、多线程、多存储引擎单表查询性能极好，⽐ Impala、Presto 之类的要好很多多表查询性能差些，⽐ Impala、Presto 之类的要差Elasticsearch (倒索引、分词、搜索引擎)Elastic Stack 是⼀组组件包括 Elasticsearch、Logstash、Filebeat、Kibana 等Elasticsearch 是基于 Apache Lucene 开发的搜索引擎，主要由 Java 开发Elasticsearch 集群主要由 master、data、ingest、coordinating 节点组成每个节点可以同时配置多种⾓⾊，⽐如即是 master ⼜是 data，但在⼤型集群中，通常每个节点只负担⼀种功能coordinating 是每个节点都会有的功能，不需要配置，即⽆论 master 还是 data 都会有 coordinating 功能，⽤于接收 client 的读写请求，然后将请求转发给相应节点处理，然后将处理结果合并后返回给 client，在⼤型集群中为了不对 master/data 等节点造成太⼤压⼒，可以配置多个专门的 coordinating，通过将 role 配置为空或是将 master、data、ingest 设置为 false (取决于不同版本) 即可，这样这些 coordinating 节点就只负责接收响应 client 请求不做其他⼯作，就像是⼀个反向代理的负载均衡⼀样，能提⾼并发性能master 负责管理整个集群，负责对 index 的创建删除等管理操作，决定数据要分⽚到哪个节点，管理其他节点的状态等等，可以配置多个 master 做 HA，需要单数个，⾄少要 3 个，系统实际上⾃动选举其中⼀个做 master，如果该 master 挂了，会从其他配置为master 的节点中重新选举⼀个，master 的配置可以低⼀些data 负责存储、计算、处理数据，对资源要求⽐较⾼，data 还可以进⼀步配置，指定节点⽤于存储 hot data、warm data、cold data 等等。

知识数据库选型

知识数据库选型全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：知识数据库选型是指在构建知识管理系统时选择合适的数据库系统的过程。

在当今信息爆炸的时代，企业和组织需要建立高效的知识管理系统来帮助他们管理和利用大量的信息和知识资源。

而选择合适的知识数据库系统是构建知识管理系统的一个关键步骤。

本文将探讨知识数据库选型的重要性、影响因素以及常见的知识数据库系统。

一、知识数据库选型的重要性1. 提高知识共享和传播效率知识数据库是存储和管理知识资源的重要工具，它可以帮助企业和组织将分散在各个部门和个人之间的知识集中起来，提高知识共享和传播的效率。

通过合适的知识数据库系统，员工可以方便地查找和获取需要的知识，从而提升工作效率和质量。

2. 提升决策的科学性和准确性在知识密集型的行业和组织中，决策往往需要依赖大量的知识和信息支持。

合适的知识数据库系统可以帮助企业管理者和决策者快速获取所需的知识信息，提升决策的科学性和准确性，有助于降低决策风险和提高企业业绩。

3. 促进知识创新和发展知识是企业的核心竞争力，合适的知识数据库系统可以促进企业内部的知识创新和发展。

通过知识数据库系统，企业可以收集和管理大量的知识资源，为员工提供知识检索和共享的平台，激发员工的创造力和创新意识，推动企业的知识发展和转化。

1. 业务需求在选择知识数据库系统时，企业需要首先考虑自身的业务需求。

不同行业和组织对知识管理系统的需求有所不同，有些企业注重知识的收集和整理，有些企业注重知识的共享和传播，有些企业注重知识的创新和应用。

企业在选择知识数据库系统时需要根据自身的业务需求和特点进行定制化选择。

2. 数据量和类型知识数据库系统需要能够处理大量的知识数据和多样化的知识类型，因此企业在选择知识数据库系统时需要考虑其对数据量和类型的支持能力。

有些知识数据库系统适用于处理结构化数据，有些适用于处理非结构化数据，有些适用于处理半结构化数据，企业根据自身的数据特点选择合适的数据库系统。

数据库技术选型的原则与技巧

数据库技术选型的原则与技巧在现代信息技术的高速发展中，数据库技术成为了企业信息化建设不可缺少的一部分。

而在选型过程中，负责技术选型的人员需要考虑到各种不同的因素，如性能、安全性、可用性、成本等因素。

本文将从数据库技术选型的基本原则、常见的数据库架构以及不同类型数据库的适用场景等方面进行探讨，希望能够帮助读者更好地理解数据库技术选型并能够更加准确地选择适合企业的数据库技术。

一、数据库技术选型的基本原则在数据库技术选型的过程中，需要考虑多个方面的因素。

以下是一些基本原则：1.数据库技术必须符合企业的业务需求技术与业务的关系不可忽视。

如果技术选型不符合企业的业务需求，则数据库无论如何优秀，也无法带来更多的价值。

因此，首要的任务是了解企业的业务需求，以便选择适合的数据库技术。

例如，如果企业需要处理复杂的数据分析任务，则需要选择支持复杂查询和分析的数据库。

2.数据库技术必须具有高可用性和可靠性在企业的信息系统中，数据库往往是最重要的一环，也是最容易出现问题的一环。

因此，数据库技术必须具有高可用性和可靠性，能够保证数据的安全和稳定运行。

当数据库故障时，必须能够快速恢复数据，并且能适应数据增长。

3.数据库技术必须具有良好的性能企业的生产系统需要在高速运行的同时保证高质量的服务。

因此，数据库技术必须具有良好的性能，以确保数据的快速访问和高效处理。

4.数据库技术选型必须合理经济虽然数据库技术在企业的信息化建设中扮演着重要的角色，但不应过分消耗企业的经济和资源。

因此，在选择数据库技术时，需要根据企业的实际情况考虑成本和收益，并选择适合的技术和版本。

二、数据库架构的常见类型及其选择在数据库选型中，架构是一个非常重要的因素。

不同的架构可提供不同的功能和特性，但也存在一些限制和约束。

以下是几种常见的数据库架构类型：1.单机数据库单机数据库是指运行在单个计算机上的数据库管理系统。

这种架构的最大优点是管理和维护比较简单。

但是，在数据量较大的情况下，单台服务器可能会无法满足业务需求，同时，并发操作容易导致数据库性能下降。

数据库选型：MySQL、Oracle和MongoDB

数据库选型：MySQL、Oracle和MongoDB随着互联网及大数据时代的到来，数据的规模和复杂度不断增大，如何实现高效、稳定、安全的数据存储和处理成为了企业数据管理中的重要问题。

在数据库中，MySQL、Oracle和MongoDB等数据库成为了各个领域最为常用的数据库系统。

本文将分别从MySQL、Oracle和MongoDB三个方面来探讨它们的优缺点以及适用场景，以期为企业数据库选型提供一些参考意见。

MySQL：开源数据库MySQL是一种开源数据库，根据MySQL官方网站统计，全球用户数量已超过1亿。

MySQL是一款基于SQL语言的关系型数据库管理系统，适用于大型企业、中小企业以及各种互联网应用程序等领域。

MySQL作为一种开源产品，具有以下优点:1.免费、开源。

MySQL以GPL（通用公共许可证）的方式发布，用户可以根据自己的需求，自由地获取、拷贝、修改和分发MySQL源代码，这使得用户可以在没有额外软件费用的情况下使用MySQL，为企业降低了成本。

2.易于学习，支持SQL语言。

MySQL采用标准化的SQL语言，操作简单、易学易用，使得用户快速掌握MySQL的使用技巧。

3.安全、可靠、稳定。

MySQL的安全性得到了广泛的认可，在短短几年内，已成为众多项目和应用程序的首选数据库系统，实时性高、支持高并发、可靠性高，受到了各种规模的企业用户及互联网应用、网站的广泛使用。

4.支持多个平台。

开源免费的MySQL支持多个平台，包括Linux、Unix、Windows等主流操作系统，兼容性强，易于部署。

但是，MySQL也存在一些缺点:1.对于高负载、高并发的应用，MySQL的性能和稳定性没有Oracle好，需要进行优化。

2. MySQL在处理大数据时，容易因为表锁定、索引失效等问题而卡住，导致系统的响应能力降低。

3. MySQL不支持XML和JSON数据类型，不适用于需要处理复杂数据结构的应用。

适用场景：MySQL适用于中小企业及互联网应用领域，如网站、博客、论坛等。

数据库产品选型方案

数据库产品选型方案一、选型背景在当前信息化时代，数据量呈现爆炸式增长，对于企业来说，如何高效地存储、管理和利用这些数据成为了每个企业都面临的重要问题。

数据库作为数据的存储和管理工具，在企业的信息化建设过程中扮演了重要的角色。

因此，选择一款适合企业需求的数据库产品成为了每个企业都需要重视的事项。

二、选型原则1.功能完备性：数据库产品需要具备基础的数据存储、查询、备份、恢复、性能优化等功能，同时还应具备扩展性、高可用性、容灾等功能。

2.性能稳定性：数据库产品需要具备较高的稳定性和性能，确保在高并发、大数据量场景下依然能够保持出色的性能表现。

3.易用性：数据库产品需要具备较好的用户界面和操作便捷性，减少开发人员的学习成本和维护成本。

4.可扩展性：数据库产品需要具备较好的可扩展性，可适应企业业务的变化和数据量的增长。

三、选型方案经过对当前市面主流数据库产品的调研和分析，结合我司的需求和实际情况，提出如下的数据库产品选型方案。

1.传统关系型数据库管理系统（RDBMS）传统关系型数据库管理系统，如Oracle、MySQL、SQL Server等，是当前企业中使用较为广泛的数据库产品。

这些产品具备较长时间的发展历史，成熟的技术架构和丰富的功能。

优点是兼容性较好、可靠性高、性能稳定，在一些特定的场景和要求下具备较高的性价比。

但传统关系型数据库也存在一些问题，如扩展性相对较差、存储和查询效率有限、对海量数据处理性能有限等。

另外，传统数据库产品需要较强的硬件支持，导致了较高的成本。

因此，在当前大数据和高并发场景下的企业来说，可能需要考虑一些新的数据库技术。

2.新兴的非关系型数据库（NoSQL）非关系型数据库，如MongoDB、Redis、Cassandra等，是近年来发展起来的一种新型数据库技术。

非关系型数据库相对于传统关系型数据库，取消了一些ACID特性的限制，从而实现了更好的扩展性、性能和灵活性。

非关系型数据库适用于一些有大量的、非结构化、不易建模的数据场景，如社交网络、实时推荐、物联网等。

数据库选型流程

数据库选型流程
在进行数据库选型时，需要考虑多个因素，包括数据量、数据类型、数据结构、性能要求、安全性要求、可扩展性、成本等。

下面是一个基本的数据库选型流程：
1.需求分析
首先需要明确业务需求，包括数据类型、数据量、数据结构、性能要求、安全性要求、可扩展性等。

这些需求将直接影响数据库的选型。

2.技术评估
在明确需求后，需要对各种数据库技术进行评估，包括关系型数据库、非关系型数据库、内存数据库、分布式数据库等。

需要考虑数据库的特点、优缺点、适用场景等。

3.性能测试
在评估数据库技术后，需要进行性能测试，包括读写性能、并发性能、扩展性能等。

这些测试将直接影响数据库的选型。

4.安全性评估
在性能测试后，需要进行安全性评估，包括数据加密、访问控制、备份恢复等。

这些评估将直接影响数据库的选型。

5.成本评估
在安全性评估后，需要进行成本评估，包括数据库软件、硬件、维护等成本。

这些评估将直接影响数据库的选型。

6.选型决策
在完成以上评估后，需要进行选型决策，选择最适合业务需求的数据库。

需要考虑数据库的性能、安全性、可扩展性、成本等因素。

7.实施和维护
在选型决策后，需要进行数据库的实施和维护。

需要考虑数据库的安装、配置、优化、备份恢复等工作。

数据库选型是一个复杂的过程，需要考虑多个因素。

只有根据业务需求，进行全面的评估和决策，才能选择最适合的数据库，为业务提供高效、安全、可靠的数据支持。

数据库选型方法分析

供强大而完善的功能体系，为应用开发和维护团队的各种操作提供方便。性能表现则指的是在高并发压力的环境下，数
据库运行的各项指标是否正常。数据库的功能和性能一般需
要进行ＰｒｏｏｆｏｆＣｏｎｃｅｐｔ测试（简称ＰｏＣ测试）进行验证，具体
摘要：如何能够充分利用数据资源的优势，使之在数据库中能够安全、稳定、高效地运行并创造价值，是每一个企业管理者或技术主管部门每天都在考虑的事情。文章主要从数据库的分类、参考因素以及验证方法三个方面进行剖析，从中总
结出数据库选型的规律和方法，为企业的信息化建设提供参考依据。
些数据库产品只能支持特定的操作系统，这对选型的结果会
件，即厂家只承诺在某些指定的硬件环境下运行才能够使性能稳定等。还有些数据库产品要求应用与数据库服务器合并部署，众所周知数据库服务器的成本高于应用服务器。这种架构下如果将来需要扩展应用处理能力，则不得不连同数据库服务器一并扩展，成本被无形地推高了。因此，成本评估不仅仅是比较数据库软件产品自身的成本，还需要将整个系统
关键词：数据库；数据库选型；ＰｏＣ测试；大数据中图分类号：Ｆ７２１文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－ｌ１３１（２０１４）０２ — ０１６２ — ０１也要考虑售后服务等问题。但数据库有个特殊情况，那就是知识的使用者一人的因素。如果该数据库产品市场占有率不高，并且熟练掌握的技术人员匮乏，那么就算是再优秀的产品，在选择时也要慎重。相反如果该数据库产品占有一定的市场份额，这不仅体现出该产品的成熟度，而且还拥有大量的专业技术人员，那么在技术团队组建和知识共享方面都将具有巨大的优势。有时候遇到技术困难甚至不需要翻看繁冗的英文手册，只需要在专业论坛里发布一下，就能得到你想要的答案。这种隐性的资源对于任何一个系统管理者来说，都是一笔财富。（５）成本评估。对于商业版和开源版数据库而言，二者的区别很明显。在这里就不再赘述了。笔者在这里想说明的是

数据库选型调研

数据库选型调研关键信息项：1、调研目的2、调研范围3、调研方法4、评估标准5、时间安排6、参与人员7、预算规划8、数据安全考量9、性能要求10、扩展性需求11 调研目的本次数据库选型调研的主要目的是为了确定最适合我们业务需求的数据库解决方案，以支持公司业务的高效运行和持续发展。

具体目标包括：111 评估现有数据库系统的性能和局限性，确定是否需要进行升级或更换。

112 分析不同类型数据库（如关系型、非关系型、分布式等）在我们业务场景下的适用性。

113 研究市场上主流数据库产品的功能、特点、价格和技术支持情况。

12 调研范围121 涵盖公司内部各个业务部门的数据库使用需求，包括但不限于财务、销售、市场、研发等。

122 对目前行业内常用的数据库产品进行全面调研，包括但不限于MySQL、Oracle、SQL Server、MongoDB、Redis 等。

123 考虑不同数据库的部署方式，如云数据库、本地部署数据库、混合部署数据库等。

13 调研方法131 收集内部业务部门的需求文档和现有数据库的性能数据。

132 与数据库供应商进行沟通，获取产品信息和技术支持方案。

133 参考行业报告和技术论坛，了解数据库产品的口碑和实际应用案例。

134 进行技术测试和性能评估，模拟实际业务场景对候选数据库进行压力测试。

14 评估标准141 性能指标，包括数据读写速度、并发处理能力、响应时间等。

142 数据安全性，如数据加密、访问控制、备份恢复机制等。

143 扩展性，能否满足未来业务增长的需求，如数据量增加、业务复杂度提升等。

144 成本效益，包括软件采购成本、维护成本、硬件资源需求等。

145 技术支持和社区活跃度，是否有及时有效的技术支持和丰富的技术资源。

15 时间安排151 需求收集阶段：开始时间 1结束时间 1与各业务部门沟通，收集详细的数据库需求。

分析现有数据库系统的性能报告。

152 市场调研阶段：开始时间 2结束时间 2对主流数据库产品进行初步筛选和信息收集。

分布式数据库选型

分布式数据库选型随着数据规模的不断增长，传统的集中式数据库已经不能满足日益增长的数据处理需求。

而分布式数据库的出现为解决大规模数据的存储和处理提供了一种有效的解决方案。

在选择合适的分布式数据库时，我们需要考虑多个因素，包括数据库的功能、性能、可靠性、扩展性、安全性等。

本文将重点介绍几种常见的分布式数据库，并对其特点和适用场景进行分析，以帮助读者在选择时做出明智的决策。

一、分布式关系型数据库1. MySQL ClusterMySQL Cluster是MySQL官方推出的一款分布式数据库解决方案。

它使用基于共享存储的架构，通过数据分区和数据复制来实现高可用性和可扩展性。

MySQL Cluster具有数据一致性、数据冗余和自动故障切换等特性，适用于对事务支持要求较高的应用场景，如金融交易系统和电子商务平台。

2. PostgreSQLPostgreSQL是一款开源的关系型分布式数据库系统，具备良好的可扩展性和高可用性。

它支持水平扩展和数据分区，可以根据需求自由调整数据库的存储和计算能力。

PostgreSQL提供了丰富的功能和强大的查询优化能力，适用于复杂的数据模型和需要大规模数据存储的场景。

二、分布式列式数据库1. HBaseHBase是Apache Hadoop生态系统中的一部分，是一款基于列式存储的分布式数据库。

它具备高可伸缩性、高可用性和高性能的特点。

HBase适用于需要实时读写大规模结构化数据的场景，如实时分析、日志处理和用户行为分析等。

2. CassandraCassandra是一款高度可扩展的分布式列式数据库，广泛应用于大数据领域。

它支持跨数据中心的数据复制和多节点写入，并具备自动数据分片和负载均衡的特性。

Cassandra适用于需要高性能、大规模数据存储和快速读写的场景，如社交网络、物联网和实时分析。

三、分布式键值数据库1. Redis ClusterRedis Cluster是Redis官方提供的一种分布式数据库解决方案，支持数据分片和数据复制。

文章类数据库设计选型

文章类数据库设计选型概述：在当今信息化时代，数据库已经成为了各类应用的基础设施之一。

而在众多数据库中，文章类数据库的设计选型显得尤为重要。

本文将探讨文章类数据库的设计选型，并提供一些常见的选型方案供参考。

选型因素：在进行文章类数据库的设计选型时，需要考虑以下几个因素：1. 数据结构：文章类数据库需要支持存储和管理大量的文章数据，因此需要设计合适的数据结构来存储文章的标题、内容、作者、发布时间等信息。

2. 查询性能：由于文章类数据库中的数据量较大，因此查询性能是一个关键的考虑因素。

数据库的查询性能应该足够高效，以便能够快速检索到所需的文章。

3. 扩展性：随着文章数量的增加，数据库的需求也会增加。

因此，数据库应具备良好的扩展性，能够方便地扩展存储容量和处理能力。

4. 安全性：文章类数据库中的数据可能包含敏感信息，因此安全性是一个重要的考虑因素。

数据库应该提供相应的安全机制，如访问控制、数据加密等，以确保数据的安全。

常见的选型方案：针对文章类数据库的设计选型，以下是一些常见的选型方案：1. 关系型数据库：关系型数据库如MySQL、Oracle等，具备较强的数据一致性和事务支持，适用于对数据一致性要求较高的场景。

可以通过设计合适的表结构来存储文章的相关信息，并通过SQL语句进行查询。

2. 文档型数据库：文档型数据库如MongoDB、CouchDB等，以文档的形式存储数据，适用于对数据结构变化较频繁的场景。

可以将文章的相关信息存储为一个文档，并通过查询语法进行查询。

3. 全文检索引擎：全文检索引擎如Elasticsearch、Solr等，专注于文本的全文检索功能，适用于对文章内容进行全文搜索的场景。

可以将文章的标题、内容等信息建立索引，并通过查询语法进行全文检索。

4. 图数据库：图数据库如Neo4j、RedisGraph等，以图的形式存储数据，适用于文章之间存在复杂关系的场景。

可以通过节点和边的形式建模文章及其相关信息，并通过图查询语言进行查询。

数据库选型评估报告

数据库选型评估报告一、引言随着信息时代的到来，数据量日益庞大，数据库成为管理和存储这些数据的基础设施。

而不同的应用场景对数据库的要求也不尽相同，因此数据库选型成为了一个重要的决策。

本评估报告旨在通过对不同数据库的比较和评估，为公司选择合适的数据库提供参考。

二、评估指标在进行数据库选型评估时，我们主要考虑以下几个指标：1.数据规模：即数据库需要管理和存储的数据量大小，包括数据表的数量和数据记录的条数。

2.数据模型：根据应用需求，选择符合数据模型的数据库，如关系型数据库、文档数据库、图数据库等。

3.数据库性能：包括读写性能、并发能力和吞吐量等，取决于数据库的架构和技术实现。

4.数据库安全性：包括用户认证、数据加密、访问控制等，以保护数据的安全和隐私。

5.数据库可靠性：包括数据备份和恢复、故障切换和容灾等，以保证数据库的连续可用性。

6.数据库扩展性：即在数据规模增加的情况下，数据库的性能和可用性是否能够随之扩展。

三、候选数据库比较根据上述评估指标，我们选取了以下三个数据库进行比较：1.MySQL：MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，具有较高的性能和稳定性，适合中小型数据量的应用。

2. MongoDB：MongoDB是一种基于文档存储的非关系型数据库，具有良好的扩展性和灵活的数据模型，适合大数据量和需要高可用性的应用。

3. Neo4j：Neo4j是一种图数据库，适用于处理复杂的关系和网络数据，具有强大的图查询能力。

四、评估结果根据对以上三个数据库的评估，得出如下结果：1. 数据规模：如果数据量相对较小，MySQL是一个经济实惠且稳定的选择；如果数据量较大，MongoDB和Neo4j能够提供分布式处理和扩展能力。

2. 数据模型：如果应用场景采用了复杂的关系和网络数据模型，Neo4j是最合适的选择；如果数据结构相对较简单，MySQL和MongoDB都能够满足需求。

3. 数据库性能：对于大部分应用场景，MySQL和MongoDB的性能已经足够；如果需要处理复杂的图查询，Neo4j可能更为适合。

开源数据库选型指南

开源数据库选型指南在当今开源软件的潮流中，开源数据库正逐渐成为企业和开发者的首选。

它们提供了低成本、高性能和可定制化的解决方案。

然而，由于市场上各种各样的开源数据库，选型变得更加困难。

在本文中，我将提供一些关于开源数据库选型的指南，以帮助您做出明智的决策。

首先，您需要考虑的是数据库的类型。

有多种类型的数据库可供选择，包括关系型、键值型、文档型、列存储和图形数据库等。

每种类型都有其特定的用例和优势。

例如，关系型数据库适用于复杂的数据结构和事务处理，而键值型数据库适用于存储和检索简单的键值对。

了解每种类型的数据库以及其适用的场景对于选型是至关重要的。

其次，您需要考虑数据库的性能和可扩展性。

在选择数据库时，您需要评估其性能指标，例如吞吐量、延迟和并发性能。

这将取决于您的应用程序的需求。

此外，考虑数据库的可扩展性也非常重要。

您需要确保选定的数据库能够满足日益增长的数据量和用户数量的需求。

第三点是考虑社区和支持。

开源数据库的一个重要优势是有一个庞大的社区支持。

通过选择一个拥有活跃社区的数据库，您将能够获得及时的问题解答、新特性和错误修复。

此外，您还可以参与社区和贡献代码来改进数据库。

因此，在选型之前，研究并评估相应数据库的社区和支持情况是很重要的。

另外，安全性也是一个关键的考虑因素。

确保选定的数据库具备良好的安全性措施是至关重要的。

这包括访问控制、加密、审计和漏洞修复等。

选择那些广泛使用并经过安全审计的数据库可以提高您的数据安全性。

最后，成本因素也应该考虑在内。

尽管开源数据库的使用通常要比商业数据库便宜，但您仍然需要评估使用和维护该数据库的成本。

这可以包括硬件要求、人力资源、培训和支持等。

选择一个在成本效益方面符合您需求的数据库是理智的选择。

总的来说，选择一个适合您需求的开源数据库需要综合考虑多个因素。

您需要考虑数据库的类型、性能和可扩展性、社区和支持、安全性以及成本等因素。

通过综合这些因素，您将能够选择到一个满足您需求的开源数据库，并为您的应用程序提供最佳的性能和可靠性。

干货分布式关系型数据库选型原则和POC测试方法

干货分布式关系型数据库选型原则和POC测试方法分布式关系型数据库是当前云计算、大数据、物联网等领域中的重要技术之一、在选择合适的分布式关系型数据库之前，我们需要了解一些选型原则和进行相关的POC（Proof of Concept，概念验证）测试。

下面是关于分布式关系型数据库选型原则和POC测试方法的一些干货。

一、分布式关系型数据库选型原则在进行分布式关系型数据库的选型时，我们需要考虑以下几个原则：1.数据模型的需求：首先要明确应用的数据模型，包括数据结构、数据关系、数据访问频率等。

不同的数据模型可能适合不同的数据库系统。

例如，如果数据具有复杂的关系和层次结构，那么选择支持多关系模型的数据库可能更合适。

2.数据规模和可伸缩性：考虑应用中的数据规模以及数据的增长速度，选择具备良好可伸缩性的分布式数据库。

可伸缩性包括读写性能、存储容量等方面。

3.数据一致性和可靠性：对于需要保证严格一致性和高可靠性的应用，选择具备分布式事务、多副本机制以及容错能力的分布式数据库。

4.数据安全和权限控制：保证数据的安全性是重要的考虑因素之一、选择具备强大的权限控制和数据加密机制的数据库系统。

5.开发和维护成本：考虑数据库的开发和维护成本，包括学习成本、部署成本、运维成本等。

选择具备开发和管理工具完善的数据库系统。

进行POC测试是为了验证选定的分布式关系型数据库是否符合应用需求和预期性能。

以下是POC测试的一般步骤和测试方法：1.设计测试用例：根据实际业务需求，设计一系列的测试用例，包括数据读写性能测试、并发访问测试、故障恢复测试等。

测试用例要尽可能符合实际应用场景。

2.构建测试环境：搭建符合数据库系统要求的测试环境，包括数据库节点、网络连接等。

确保测试环境的稳定和可靠。

3.进行基准测试：首先进行基准测试，记录数据库的基本性能指标，如读写延迟、吞吐量、并发访问能力等。

基准测试是评估数据库性能的重要手段。

4.进行负载测试：根据设计的测试用例，模拟实际业务场景，对数据库进行负载测试。

一种国产化数据库测试选型方法

一种国产化数据库测试选型方法说实话国产化数据库测试选型这事，我一开始也是瞎摸索。

我试过好多方法，走了不少弯路呢。

一开始啊，我就只看那些功能列表，觉得功能多的肯定就好。

我找了好几个国产化数据库，看到功能密密麻麻的那个，就想着这个肯定行。

结果呢，实际测试的时候发现完全不是那么回事。

有些功能虽然列在那里，但实际用起来特别别扭，要么界面不友好，操作超级复杂，就像你进了一个堆满东西的屋子，你虽然知道东西都在这儿，但就是找不到你想要的。

后来我就知道不能光看功能了，性能得关注。

性能这东西可不好测。

我就像个没头的苍蝇一样到处找工具，找了一堆测试性能的工具，就是那种测量读写速度、并发处理能力啥的。

有些工具的结果都不知道准不准，因为我不确定是不是自己设置错参数了。

像我测试某个数据库的并发处理能力的时候，一开始参数设置错了，结果那数字高得离谱，我还以为发现了个神库。

仔细再看才发现是自己搞错了。

再之后呢，我还考虑了兼容的问题。

这个可把我坑惨了。

我之前没注意，有个数据库在和我们现有的系统兼容的时候出了大问题，就好像你想要把一个方形的木块塞进圆形的洞里，怎么都塞不进去。

有些库说是兼容某种系统，但实际上兼容性很勉强，很多功能在实际的集成环境下都没法正常使用。

然后提个实在的建议，一定要找和你们公司规模类似的案例。

我就找到一个案例，公司数据量和操作复杂度跟我们差不多。

看人家怎么选型的，就能少走很多弯路。

再一个呢，成本预算得考虑进去，不光是购买的成本，还有后期维护、培训等成本。

比如说，有个数据库购买起来便宜，但后期维护超复杂，技术支持也不给力，那就会很麻烦。

还有安全性，这个不能马虎。

你得看看它的数据加密方式、用户认证体系等。

我曾经遇到一个数据库，安全性外表看着很强，但仔细一研究，漏洞百出。

就像是一个看似坚固的城堡，结果里面好几处都是破的。

国产数据库测试选型真的不容易，这些步骤和经验都是我自己一点一点摸索出来的东西，希望能有点用。