Scalable SQL and NoSQL data stores

可分布的SQL和NoSQL数据存储系统 随着Web2.0应用的兴起，数据量激增，传统的数据库管理系统（DBMS）和数据仓库在面对大规模的简单在线事务处理（OLTP）样式的应用时开始力不从心。因此，新的可水平扩展的数据存储系统应运而生，它们能够分布于多服务器上，并且能够处理成千上百万用户的更新和读取操作。本文将探讨和比较这类系统，这些新系统通常被统称为“NoSQL”数据存储系统。 NoSQL这个术语代表“不仅仅是SQL”或“非关系型”的意思，其定义并不是完全一致的。在本文中，NoSQL系统通常具备六个关键特性： 1. 能够通过多服务器水平扩展简单的操作吞吐量，比如键值对存储和文档存储等。 2. 能够在多服务器间复制和分发（分区）数据。 3. 提供简单的调用层接口或协议，与SQL绑定相对比。 4. 本文将详细探讨这些系统的数据模型、一致性机制、存储机制、持久性保证、可用性、查询支持等维度。这些系统往往为了追求如高可用性和可扩展性等维度而牺牲了其他一些维度，例如数据库范围内的事务一致性。 文章中指出，传统DBMS和数据仓库在水平扩展上能力有限，而新系统则需要能够处理Web 2.0应用的大量并发读写操作。为此，它们通常会做出一些妥协，比如放弃一部分ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性）来获得更高的可用性和系统吞吐量。 文章还提到了对于系统可靠性的担忧，因为所提供的信息可能来源于不可靠的资料，并且这些系统正在不断变化之中，所以部分陈述可能是不准确的。在依赖这些信息前，建议通过其他来源进行验证。尽管如此，作者还是希望能够通过本文提供一个全面的调查，为读者提供帮助。对于未来可能出现的更正，读者可以在作者的网站上查看。 本文还探讨了这些数据库系统在处理分布式数据时如何处理一致性问题，例如使用最终一致性模型来确保不同节点间数据的同步。在分布式数据库中，由于网络延迟、分区容忍性和系统复杂性，保证传统的强一致性变得十分困难，因此许多系统选择了一种更宽松的一致性模型，以便提供更高的性能和可用性。 文章也涉及了NoSQL数据存储系统的类型，如键值存储、文档存储、列族存储和图形数据库等。每种类型的存储系统都有其特定的使用场景和优势。例如，键值存储简单高效，适用于快速读写操作；文档存储能够存储半结构化的数据；列族存储适合进行大规模数据分析；而图形数据库则擅长处理复杂关系的数据。 可分布的SQL和NoSQL数据存储系统是面向大数据和云计算时代的必然产物。它们在设计上强调了水平扩展性、高可用性和高性能。虽然在设计和实现上存在差异，但它们共同构成了现代分布式数据处理的基石。随着技术的不断演进，预计未来还会出现更多创新的可扩展数据存储解决方案，以应对日益增长的数据存储需求。