NoSQL 資料函式庫技術特性與選型

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隨著網際網路應用程式資料量和流量的快速增長，傳統關聯式資料函式庫的效能瓶頸和擴充套件限制日益凸顯。NoSQL 資料函式庫因其靈活的資料模型、水平擴充套件能力和高效能而成為解決這些挑戰的理想選擇。NoSQL 資料函式庫放棄了傳統關聯式資料函式庫的 ACID 特性，轉而採用 BASE 特性，以犧牲強一致性來換取更高的可用性和效能。這使得 NoSQL 資料函式庫更適合處理大規模、非結構化資料和高並發的應用場景。然而，在選擇 NoSQL 資料函式庫時，需要仔細評估業務需求、技術堆疊相容性和未來擴充套件性，以確保選擇最合適的解決方案。

NoSQL 演進與技術特性分析

NoSQL 的起源與發展背景

NoSQL 一詞最早由 Carlo Strozzi 在 1990 年代初期用於其開源資料函式庫專案。然而，當時這個名稱並未引起廣泛關注。直到 2009 年，Eric Evans 和 Johan Oskarsson 重新啟用這個術語，用於描述非關聯式資料函式庫系統。NoSQL 的興起主要源於對高效能、彈性資料處理以及非結構化資料管理的需求。

NoSQL 的核心優勢

相較於傳統的關聯式資料函式庫（SQL），NoSQL 系統在設計上具備以下關鍵優勢：

  1. 高效能處理：NoSQL 資料函式庫專為分散式環境中的大規模非結構化資料處理而設計，能有效提升資料存取速度。
  2. 彈性資料模型：NoSQL 資料函式庫通常採用無結構描述（schema-free）的設計，能夠靈活適應多變的資料結構需求。
  3. 水平擴充套件能力：NoSQL 系統具備良好的水平擴充套件特性，能夠透過增加節點來提升系統的處理能力和儲存容量。

NoSQL 與 SQL 的主要差異

在探討 NoSQL 之前，我們需要了解幾個重要的基礎概念：

  • 一致性（Consistency）：確保資料函式庫操作後資料狀態的一致性。
  • 可用性（Availability）：系統必須保持持續可用的狀態。
  • 分割容忍性（Partition Tolerance）：即使伺服器之間的通訊不可靠，系統仍能正常運作。

ACID 特性

ACID 型資料函式庫優先考慮一致性和分割容忍性，其設計目標包括：

  1. 原子性（Atomicity）：交易操作的不可分割性，要麼全部成功，要麼全部失敗。
  2. 一致性（Consistency）：資料函式庫狀態必須符合所有定義的規則和約束。
  3. 隔離性（Isolation）：多個交易平行執行時，彼此之間互不幹擾。
  4. 永續性（Durability）：一旦交易提交，其結果將永久儲存，不受系統故障影響。
-- 交易範例：轉帳操作需符合 ACID 特性
BEGIN TRANSACTION;
    UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 'A';
    UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE account_id = 'B';
COMMIT;

內容解密：

此 SQL 交易範例展示了原子性的應用。轉帳操作包含兩個步驟：從帳戶 A 扣除金額和向帳戶 B 增加金額。這兩個操作被包裝在一個交易中，確保要麼全部執行，要麼在發生錯誤時全部回復，從而維持資料的一致性。

BASE 特性

與 ACID 相對，BASE 特性更適用於分散式系統，其核心原則包括：

  1. 基本可用（Basically Available）：系統保證基本可用，即使出現部分資料不一致的情況。
  2. 軟狀態（Soft State）：系統狀態可能隨時變化，即使在沒有新輸入的情況下。
  3. 最終一致性（Eventual Consistency）：系統最終會達到一致狀態，但允許暫時的不一致存在。

NoSQL 資料儲存設計

NoSQL 資料函式庫通常具備以下特性：

  • 開源且非關聯式設計
  • 無需預先定義結構描述（schema-free）
  • 支援水平擴充套件
  • 採用 BASE 特性實作最終一致性

這些特性使得 NoSQL 系統特別適合處理大規模、快速變化的資料集。

為何選擇 NoSQL 資料函式庫

隨著網際網路的全球普及，企業面臨著海量資料的儲存和處理挑戰。傳統的關聯式資料函式庫在處理這些龐大資料時往往顯得力不從心，主要問題包括：

  1. 效能瓶頸：關聯式資料函式庫在處理大規模資料時可能導致回應時間變慢。
  2. 擴充套件限制：傳統的垂直擴充套件（scale up）方式成本高昂且存在單點故障風險。
# 簡單的 NoSQL 資料函式庫操作範例（以 MongoDB 為例）
from pymongo import MongoClient

# 連線到 MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']
collection = db['mycollection']

# 插入檔案
document = {"name": "John", "age": 30}
collection.insert_one(document)

內容解密：

此 Python 程式碼展示瞭如何使用 PyMongo 函式庫連線 MongoDB 資料函式庫並插入檔案。首先建立與本地 MongoDB 例項的連線，然後選擇特定的資料函式庫和集合，最後插入一個包含姓名和年齡資訊的檔案。此範例體現了 NoSQL 資料函式庫操作的基本流程和靈活性。

相較之下，NoSQL 資料函式庫透過水平擴充套件（scale out）方式，能夠更有效地處理分散式環境中的大規模資料儲存和處理需求。

技術選型考量

對於成長中的企業來說，選擇合適的技術堆疊至關重要。在決定是否採用 NoSQL 資料函式庫時，需要考慮以下因素：

  1. 業務需求：評估企業對資料處理的具體需求，包括資料量、存取模式和一致性要求。
  2. 技術堆疊相容性：考慮 NoSQL 資料函式庫與現有技術架構的相容性和整合難度。
  3. 未來擴充套件性：評估 NoSQL 資料函式庫的擴充套件能力和效能表現。

為何選擇正確的資料函式庫平台至關重要

身為開發者或解決方案架構師，您在選擇適當的工具、資料函式庫等方面扮演著至關重要的角色，以促進業務和產品的成長。當您將業務或產品理念轉化為技術時，選擇合適的資料函式庫平台是首要任務。您需要考慮所選的資料函式庫是否能夠解決主要的業務問題，並且必須易於使用、可擴充套件且具成本效益。

選擇資料函式庫前的檢查清單

在為您的應用程式選擇資料函式庫時，您需要準備基本的檢查清單。以下幾個問題可以幫助您決定哪種資料函式庫最適合您的應用程式：

  1. 預期應用程式的成長：例如，使用者基數的數量，以及在3個月、6個月或一年內如何增長。
  2. 支援使用者基礎增長的功能：哪些應用程式功能需要更多資料儲存，並且可以擴充套件？
  3. 資料分佈的邏輯和物理方式：例如，您的應用程式需要地理支援以服務多個城市，您能否根據城市分佈或分離某些資料？
  4. 資料函式庫宕機對業務的影響：這將有助於確定在支援資料函式庫高用性方面投入的努力。
  5. 讀取與寫入操作的比例：預期峰值操作需求、每次操作的預期負載大小以及每次操作的預期處理需求。這些基本問題也將有助於決定正確的資料函式庫平台和投資。
  6. 應用程式是否需要固定的或靈活的資料模型：未來是否會有任何變化？如果您需要更改現有資料模型的架構，對實時應用程式、遷移等方面會有什麼影響？
  7. 如何減少應用程式對資料函式庫的流量並提高效能？

如果您能夠根據應用程式的需求回答這些問題，它將有助於確定適合的資料函式庫和其他技術堆積疊。

為何關係型資料函式倉管理系統（RDBMS）不合適

幾十年前，只有少數關係型資料函式庫主導了資料函式庫行業，但它也限制了業務的成長。由於全球網際網路可用性的提高，線上使用者群開始增長，並開始要求能夠處理大量資料流量、儲存和處理的解決方案。關係型資料函式庫不僅無法滿足這些需求，反而增加了成本。主要挑戰在於關係型資料函式庫設計為在單一伺服器機器上執行，只支援垂直擴充套件，但您知道垂直擴充套件是昂貴的，並且在應用程式需求時無法在執行時完成，或者至少不是那麼容易。

垂直擴充套件的昂貴之處

正如前文所述，垂直擴充套件意味著增加分配給資料函式庫的主機的物理基礎設施。如圖1.8所示，需要更多的硬體，如RAM、CPU和儲存磁碟。

大多數傳統資料函式庫都是為在單一伺服器上託管而設計的。由於這種限制，如果您想增加處理能力，您需要透過新增更多的RAM來增加記憶體容量，並透過新增更多的儲存磁碟來增加儲存容量。

圖1.8：垂直擴充套件

這種擴充套件選項有多個缺點：

  • 顯然，向主機新增更多基礎設施會增加成本。
  • 有時，在新增更多物理硬體時，您需要手動干預，這可能會導致應用程式幾分鐘到幾小時的宕機時間，這對您的業務可能會產生巨大影響。
  • 有時，由於您的應用程式具有季節性負載，在淡季您不需要相同的基礎設施，縮減硬體需要手動努力和返工。
  • 大多數時候，您可能不需要巨大的基礎設施來執行資料函式庫，但是為了支援峰值負載而分配的RAM、CPU和儲存可能會在非峰值時段浪費資源，因為它們被分配了卻沒有被利用。
  • 如果您想要組態災難還原站點，您幾乎需要分配相同大小的硬體，這會使您的基礎設施和維護投資加倍。
  • 為了提高應用程式效能，您需要在記憶體中放置快取資料函式庫或儲存最常存取的資料，這會增加在記憶體容量和處理能力方面的額外成本。

根據您的應用程式使用案例，使用關係型資料函式庫和垂直擴充套件可能會帶來額外的隱藏挑戰，這些挑戰可能會佔據比實際應用程式開發更多的關注度。

預定義架構和不靈活的資料模型

使用關係型資料函式庫的另一個缺點是您需要預先定義架構。這限制了您在資料函式庫中儲存資料的想法。讓我們看看由於預定義架構而面臨的挑戰：

  • 由於需要將資料儲存適應預定義架構，創新受限。
  • 任何架構變更都會導致巨大的成本，因為您需要考慮：
    • 資料遷移
    • 應用程式端讀寫操作的變更
    • 對使用舊架構的應用程式版本的向後相容性
    • 資料轉換
    • 有時會導致應用程式宕機
    • 整體上市時間因新功能發布而延遲

您嘗試使用結構化架構來適應每個使用案例，但有些情況下使用其他資料儲存（如圖形、鍵值等）可能會更好。

關係型資料函式庫 vs NoSQL 資料函式庫

在本文中，讓我們嘗試瞭解為什麼NoSQL對您的成長中的應用程式來說是比關係型資料函式庫更好的選擇。從前面的章節中，您一定已經瞭解到NoSQL資料函式庫在資料儲存方面更加靈活，更容易更改架構，並且易於擴充套件以支援您的應用程式儲存增長或峰值請求需求。NoSQL資料函式庫還有助於避免在更改資料架構或擴充套件/縮減變更時對應用程式造成宕機。讓我們列出NoSQL資料函式庫相對於關係型資料函式庫的主要優勢：

  • 靈活的資料建模：非結構化資料儲存
  • 易於擴充套件
  • 高用性
  • 更快的上市時間

如果您是開發人員或架構師，並且正在開發軟體或應用程式，您正處於競爭激烈的成功競賽中，您需要創新並適應敏捷方法，NoSQL資料函式庫非常適合敏捷開發，可以讓您的多個團隊實作多個使用案例並交付成果。

-- 以下是一個範例SQL查詢，用於展示如何檢索特定使用者的資訊
SELECT *
FROM users
WHERE user_id = '特定使用者ID';

內容解密：

此SQL查詢用於從名為users的表中檢索特定使用者的資訊。查詢首先指定要檢索所有列（*），然後指定要從哪個表中檢索資料（users）。WHERE子句用於過濾結果，只傳回user_id等於特定值的行。這裡的特定使用者ID應該替換為實際的使用者ID。

NoSQL 資料函式庫的主要特點

NoSQL 資料函式庫提供了多種資料模型，如檔案、鍵值、圖形和列式儲存，以滿足不同的應用需求。它們旨在水平擴充套件，能夠處理大量資料和高並發請求。

// 以下是一個範例JSON檔案，用於展示如何在NoSQL資料函式庫中儲存使用者資訊
{
  "user_id": "特定使用者ID",
  "name": "使用者名稱",
  "email": "使用者電子郵件",
  "address": {
    "street": "街道地址",
    "city": "城市",
    "state": "州/省",
    "zip": "郵政編碼"
  }
}

內容解密：

此JSON檔案展示瞭如何在NoSQL資料函式庫中以檔案形式儲存使用者資訊。每個檔案都是一個JSON物件，包含了使用者的詳細資訊，如使用者ID、姓名、電子郵件和地址。地址本身也是一個巢狀的JSON物件，包含了街道地址、城市、州/省和郵政編碼等資訊。這種靈活的資料模型允許根據需要輕鬆地新增或修改欄位。

關係型資料函式庫與NoSQL 資料函式庫比較

  graph LR;
    A[關係型資料函式庫] -->|預定義架構|> B[限制靈活性];
    A -->|垂直擴充套件|> C[昂貴且有限];
    D[NoSQL 資料函式庫] -->|靈活資料模型|> E[適應多變需求];
    D -->|水平擴充套件|> F[易於擴充套件且成本效益高];

圖表翻譯： 此圖表比較了關係型資料函式庫和NoSQL 資料函式庫的主要特點。關係型資料函式庫具有預定義架構，這限制了其靈活性，並且主要透過垂直擴充套件開進行擴充套件，這是昂貴且有限的。相反，NoSQL 資料函式庫提供了靈活的資料模型，能夠適應多變的需求，並且支援水平擴充套件，使其易於擴充套件且具有成本效益。

NoSQL 資料函式庫的優勢與應用

在上一章中，我們探討了 NoSQL 資料函式庫的歷史背景，並瞭解到資料結構的彈性與擴充套件性是 NoSQL 資料函式庫成長的兩個關鍵因素。從下一章開始，我們將深入學習 Redis 資料函式庫。在此之前，瞭解 NoSQL 與關聯式資料函式庫之間的主要差異是非常重要的。目前市面上有許多不同型別的資料儲存選項，包括關聯式資料函式庫和 NoSQL 資料函式庫。例如，NoSQL 資料函式庫有鍵值（key-value）、列式（column-based）、檔案（document）或圖形（graph）資料函式庫等不同型別。有時，這可能會讓軟體架構師和開發人員感到困惑，不知道哪種資料函式庫最適合他們的使用場景。本章將幫助您瞭解 NoSQL 資料函式庫的優勢以及不同型別的 NoSQL 資料函式庫。

本章結構

在本章中，我們將討論以下主題：

  1. 關聯式資料函式庫術語
  2. NoSQL 資料函式庫及其相對於 RDBMS 的優勢
  3. NoSQL 資料函式庫的限制
  4. NoSQL 資料函式庫的型別

本章目標

在本章中，我們將學習 NoSQL 資料函式庫相對於傳統資料函式庫的優勢。使用 NoSQL 資料函式庫除了傳統資料函式庫之外還能獲得哪些好處，以及不同型別的 NoSQL 資料函式庫如何儲存不同型別的資料。

關聯式資料函式庫術語

RDBMS（Relational Database Management System）是一種關聯式資料函式倉管理系統，已存在超過25年。關聯式資料函式庫在過去的二三十年中主導了資料函式庫產業，因為其具有標準化的結構化模式和標準化的存取方式。

讓我們回顧一下關聯式資料函式庫的基本概念：

  • 關聯式資料函式庫設計考慮單一伺服器，您可以在每個資料函式庫伺服器上託管多個資料函式庫。
  • 每個資料函式庫都是一組資料的集合，並以標準化的組織方式將資料儲存在表格中。
  • 在每個表格中，記錄以列的形式儲存，而欄則代表欄位。
  • 表格中的記錄可以透過單一鍵或一組鍵來識別，這些鍵被稱為主鍵（Primary Key）或複合鍵（Composite Key）。主鍵可以分配給一個欄位（該欄位需要每個列都有唯一值），或者可以由多個欄位組成，這些欄位共同形成一個唯一的組合值。無論如何，主鍵提供了一種高效的方式來索引資料，並且可以用於在資料函式庫內的表格之間分享值。

您可以在兩個或多個表格之間透過參照這些多個表格中的唯一值/鍵來建立關係。例如，一個表格中的主鍵值可以分配給另一個表格中的列中的欄位。從其他表格匯入的值被稱為外部索引鍵（Foreign Key）。

結構化查詢語言（SQL）是一種程式語言，是存取關聯式資料函式庫中資料的標準方式。例如，如果您想要對資料函式庫執行任何建立、讀取、更新、刪除（CRUD）操作，您可以遵循 SQL 的標準方式。

流行的關聯式資料函式庫，如 Oracle、Sybase、Microsoft SQL Server、MySQL 等，都使用上述標準術語。

簡而言之，RDBMS 的關鍵特點如下：

  • RDBMS 是根據表格的資料函式庫
  • 表格以列和欄的形式儲存資料
  • 每個列在表格中以多個屬性的形式儲存資訊
  • 主鍵幫助識別您的資料並更快地檢索它

關聯式資料函式庫的限制

正如在第一章《NoSQL簡介》中所學到的，RDBMS 存在一些主要的限制，讓我們回顧一下：

  1. 可擴充套件性：大多數傳統資料函式庫都是為在單一伺服器上執行而設計的。由於這個限制，如果您想要增加處理能力，您需要分配更多的處理器、透過新增更多的 RAM 來增加記憶體容量，以及透過新增更多的儲存磁碟來增加儲存容量。

      graph LR
    A[單一伺服器] -->|擴充套件| B(多處理器)
    A -->|擴充套件| C(更多 RAM)
    A -->|擴充套件| D(更多儲存)

    此圖示展示了垂直擴充套件的概念，即透過增加單一伺服器的硬體資源來提高效能。

    圖表翻譯：

    • 此圖表展示了垂直擴充套件（Scale Up）的概念，即透過升級單一伺服器的硬體組態（如增加處理器、記憶體和儲存）來提高其處理能力。

  2. 複雜性：隨著您的資料增長，關聯式資料函式庫可能會變得複雜。隨著資料量的增長和資料之間關係變得更加複雜，管理和維護的難度也會增加。

  3. 固定模式：在 RDBMS 中，資料需要符合表格格式。因此，當您的應用程式需求變更或需要額外的資料儲存時，可能會出現您的資訊無法適應現有表格的情況，這時您就需要重新規劃您的資料函式庫結構，這將非常麻煩且難以處理。

NoSQL 資料函式庫的優勢

NoSQL 資料函式庫由於其靈活性和可擴充套件性而受到歡迎。以下是 NoSQL 資料函式庫的一些主要優勢：

  1. 靈活的資料模型：NoSQL 資料函式庫支援多種資料模型，如檔案、鍵值對、列式和圖形等，這使得它們能夠處理不同型別的資料。

  2. 水平擴充套件：NoSQL 資料函式庫設計為能夠在多台伺服器上水平擴充套件，這使得它們能夠處理大量的資料和高流量的應用程式。

  3. 高效能：由於其簡單的資料模型和能夠最佳化特定查詢模式的能力，NoSQL 資料函式庫通常能夠提供比傳統關聯式資料函式庫更高的效能。

NoSQL 資料函式庫的限制

儘管 NoSQL 資料函式庫具有許多優勢，但它們也有一些限制：

  1. 缺乏標準化：與關聯式資料函式庫不同，NoSQL 資料函式庫沒有統一的標準，這可能會導致不同的實作之間存在差異。

  2. 有限的事務支援：一些 NoSQL 資料函式庫可能不支援完整的 ACID 事務，這對於某些需要強一致性和原子性的應用程式來說可能是一個問題。

NoSQL 資料函式庫的型別

NoSQL 資料函式庫有多種型別，每種型別都針對特定的使用場景進行了最佳化：

  1. 檔案型資料函式庫：如 MongoDB，將資料儲存在自描述的檔案中，通常採用 JSON 或 XML 格式。

  2. 鍵值型資料函式庫：如 Redis，將資料儲存在簡單的鍵值對中，非常適合用於快取和簡單的查詢。

  3. 列式資料函式庫：如 Cassandra，將資料儲存在列族中，非常適合用於分析和大資料應用程式。

  4. 圖形資料函式庫：如 Neo4j，將資料儲存在節點和邊中，非常適合用於社交網路分析和推薦系統等需要遍歷複雜關係的應用程式。

# 示例：使用Python操作Redis鍵值對
import redis

# 連線到Redis伺服器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 設定鍵值對
r.set('key', 'value')

# 取得鍵對應的值
value = r.get('key')
print(value.decode('utf-8'))  # 輸出: value

內容解密：

  • 此段程式碼展示瞭如何使用Python連線到Redis伺服器並進行簡單的鍵值對操作。
  • 首先，我們匯入了redis模組並建立了一個到Redis伺服器的連線。
  • 然後，我們使用set方法設定了一個鍵值對，其中鍵是'key'，值是'value'。
  • 最後，我們使用get方法檢索了鍵'key'對應的值，並將其列印預出來。
玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。