一份難得的數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)分析報(bào)告

目錄

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專(zhuān)業(yè)提供海南州企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專(zhuān)注與成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站建設(shè)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、H5響應(yīng)式網(wǎng)站、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為海南州眾多企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站制作公司優(yōu)惠進(jìn)行中。

- 數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi)維度：關(guān)系型/非關(guān)系型、交易型/分析型

- NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的進(jìn)一步分類(lèi)

- OLTP市場(chǎng)規(guī)模：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)仍占營(yíng)收大頭

- 數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)份額：云服務(wù)和新興廠商主導(dǎo)NoSQL

- 開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù) vs. 商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)

- 數(shù)據(jù)庫(kù)三大陣營(yíng)：傳統(tǒng)廠商和云服務(wù)提供商

最近由于時(shí)間原因我寫(xiě)東西少了，在公眾號(hào)上也轉(zhuǎn)載過(guò)幾篇搞數(shù)據(jù)庫(kù)朋友的大作。按說(shuō)我算是外行，沒(méi)資格在這個(gè)領(lǐng)域品頭論足，而當(dāng)我看到下面這份報(bào)告時(shí)立即產(chǎn)生了學(xué)習(xí)的興趣，同時(shí)也想就能看懂的部分寫(xiě)點(diǎn)心得體會(huì)分享給大家。

可能本文比較適合普及性閱讀，讓數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域資深的朋友見(jiàn)笑了：）

數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi)維度：關(guān)系型/非關(guān)系型、交易型/分析型

首先是分類(lèi)維度，上圖中的縱軸分類(lèi)為Relational Database（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，RDBMS）和Nonrelational Database （非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，NoSQL），橫軸的分類(lèi)為Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。

按照習(xí)慣我們先看關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，左上角的交易型類(lèi)別中包括大家熟悉的商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括開(kāi)源領(lǐng)域流行的MySQL（MariaDB是它的一個(gè)分支）、PostgreSQL，還有云上面比較常見(jiàn)的SQL Azure和Amazon Aurora等。

比較有意思的是，SAP HANA正好位于交易型和分析型的中間分界處，不要忘了SAP還收購(gòu)了Sybase，盡管后者今天不夠風(fēng)光了，而早年微軟的SQL Server都是來(lái)源于Sybase。Sybase的ASE數(shù)據(jù)庫(kù)和分析型Sybase IQ還是存在的。

右上角的分析型產(chǎn)品中包括幾款知名的列式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)巨頭的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一體機(jī)，它上面運(yùn)行的也是Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)，其最初設(shè)計(jì)用途是OLAP，而在后來(lái)發(fā)展中也可以良好兼顧OLTP，算是一個(gè)跨界產(chǎn)品吧。

再來(lái)看非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，左下角的交易型產(chǎn)品中，有幾個(gè)我看著熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型產(chǎn)品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（這2家已并購(gòu)），Bigtable（來(lái)自Google，Hadoop中的HBase是它的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)）、Elasticsearch等。

顯然非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的分類(lèi)要更加復(fù)雜，產(chǎn)品在應(yīng)用中的差異化也比傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)更大。Willian Blair很負(fù)責(zé)任地對(duì)它們給出了進(jìn)一步的分類(lèi)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的進(jìn)一步分類(lèi)

上面這個(gè)圖表應(yīng)該說(shuō)很清晰了。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可以分為Document-based Store（基于文檔的存儲(chǔ)）、Key-Value Store（鍵值存儲(chǔ)）、Graph-based（圖數(shù)據(jù)庫(kù)）、Time Series（時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)），以及Wide Cloumn-based Store（寬列式存儲(chǔ)）。

我們?cè)賮?lái)看下每個(gè)細(xì)分類(lèi)別中的產(chǎn)品：

文檔存儲(chǔ) ：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等

Key-Value存儲(chǔ) ：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等

圖數(shù)據(jù)庫(kù) ：Neo4j等

時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù) ：InfluxDB等

WideCloumn ：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等

多模型數(shù)據(jù)庫(kù) ：支持上面不只一種類(lèi)別特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。

OLTP市場(chǎng)規(guī)模：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)仍占營(yíng)收大頭

上面這個(gè)基于IDC數(shù)據(jù)的交易型數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)份額共有3個(gè)分類(lèi)，其中深藍(lán)色部分的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（RDBMS，在這里不統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘/分析型數(shù)據(jù)庫(kù)）占據(jù)80%以上的市場(chǎng)。

Dynamic Database（DDMS，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，同樣不統(tǒng)計(jì)Hadoop）就是我們前面聊的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。這部分市場(chǎng)顯得?。ǖl(fā)展勢(shì)頭看好），我覺(jué)得與互聯(lián)網(wǎng)等大公司多采用開(kāi)源+自研，而不買(mǎi)商業(yè)產(chǎn)品有關(guān)。

而遵循IDC的統(tǒng)計(jì)分類(lèi)，在上圖灰色部分的“非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)”其實(shí)另有定義，參見(jiàn)下面這段文字：

數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)份額：云服務(wù)和新興廠商主導(dǎo)NoSQL

請(qǐng)注意，這里的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)又包含了分析型產(chǎn)品。Oracle營(yíng)收份額42%仍居第一，隨后排名依次為微軟、IBM、SAP和Teradata。

代表非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的DDMS分類(lèi)中（這里同樣加入Hadoop等），云服務(wù)和新興廠商成為了主導(dǎo)，微軟應(yīng)該是因?yàn)樵芐QL Server的基礎(chǔ)而小幅領(lǐng)先于AWS，這2家一共占據(jù)超過(guò)50%的市場(chǎng)，接下來(lái)的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起來(lái)13%）。

上面是IDC傳統(tǒng)分類(lèi)中的“非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)”，在這里IBM和CA等應(yīng)該主要是針對(duì)大型機(jī)的產(chǎn)品，InterSystems有一款在國(guó)內(nèi)醫(yī)療HIS系統(tǒng)中應(yīng)用的Caché數(shù)據(jù)庫(kù)（以前也是運(yùn)行在Power小機(jī)上比較多）。我就知道這些，余下的就不瞎寫(xiě)了。

開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù) vs. 商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)

按照流行度來(lái)看，開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)從2013年到現(xiàn)在一直呈現(xiàn)增長(zhǎng)，已經(jīng)快要追上商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)了。

商業(yè)產(chǎn)品在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的占比仍然高達(dá)60.5%，而上表中從這列往左的分類(lèi)都是開(kāi)源占優(yōu)：

Wide Cloumn：開(kāi)源占比81.8%；

時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)：開(kāi)源占比80.7%；

文檔存儲(chǔ)：開(kāi)源占比80.0%；

Key-Value存儲(chǔ)：開(kāi)源占比72.2%；

圖數(shù)據(jù)庫(kù)：開(kāi)源占比68.4%；

搜索引擎：開(kāi)源占比65.3%

按照開(kāi)源License的授權(quán)模式，上面這個(gè)三角形越往下管的越寬松。比如MySQL屬于GPL，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)用戶(hù)較多；而PostgreSQL屬于BSD授權(quán)，國(guó)內(nèi)有不少數(shù)據(jù)庫(kù)公司的產(chǎn)品就是基于Postgre哦。

數(shù)據(jù)庫(kù)三大陣營(yíng)：傳統(tǒng)廠商和云服務(wù)提供商

前面在討論市場(chǎng)份額時(shí)，我提到過(guò)交易型數(shù)據(jù)庫(kù)的4個(gè)巨頭仍然是Oracle、微軟、IBM和SAP，在這里William Blair將他們歸為第一陣營(yíng)。

隨著云平臺(tái)的不斷興起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）組成了另一個(gè)陣營(yíng)，在國(guó)外分析師的眼里還沒(méi)有BAT，就像有的朋友所說(shuō)，國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭更多是自身業(yè)務(wù)導(dǎo)向的，在本土發(fā)展公有云還有些優(yōu)勢(shì)，短時(shí)間內(nèi)將技術(shù)輸出到國(guó)外的難度應(yīng)該還比較大。（當(dāng)然我并不認(rèn)為國(guó)內(nèi)缺優(yōu)秀的DBA和研發(fā)人才）

第三個(gè)陣容就是規(guī)模小一些，但比較專(zhuān)注的數(shù)據(jù)庫(kù)玩家。

接下來(lái)我再帶大家簡(jiǎn)單過(guò)一下這前兩個(gè)陣容，看看具體的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品都有哪些。

甲骨文的產(chǎn)品，我相對(duì)熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一體機(jī)。

IBM DB2也是一個(gè)龐大的家族，除了傳統(tǒng)針對(duì)小型機(jī)、x86（好像用的人不多）、z/OS大型機(jī)和for i的版本之外，如今也有了針對(duì)云和數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)品。記得抱枕大師對(duì)Informix的技術(shù)比較推崇，可惜這個(gè)產(chǎn)品發(fā)展似乎不太理想。

微軟除了看家的SQL Server之外，在Azure云上還能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)。應(yīng)該說(shuō)他們是傳統(tǒng)軟件License+PaaS服務(wù)兩條腿走路的。

如今人們一提起SAP的數(shù)據(jù)庫(kù)就想起HANA，之前從Sybase收購(gòu)來(lái)的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎沒(méi)有之前發(fā)展好了。

在云服務(wù)提供商數(shù)據(jù)庫(kù)的3巨頭中，微軟有SQL Server的先天優(yōu)勢(shì)，甚至把它移植到了Linux擁抱開(kāi)源平臺(tái)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非關(guān)系型特性），至于它們具體好在哪里我就不裝內(nèi)行了：）

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)則是Amazon全面開(kāi)花，這與其云計(jì)算業(yè)務(wù)發(fā)展早并且占據(jù)優(yōu)勢(shì)有關(guān)。Google當(dāng)年的三篇經(jīng)典論文對(duì)業(yè)界影響深遠(yuǎn)，Yahoo基于此開(kāi)源的Hadoop有一段時(shí)間幾乎是大數(shù)據(jù)的代名詞。HBase和Hive如今已不再是人們討論的熱點(diǎn)，而B(niǎo)igtable和BigQuery似乎仍然以服務(wù)Google自身業(yè)務(wù)為主，畢竟GCP的規(guī)模比AWS要小多了。

最后這張DB-Engines的排行榜，相信許多朋友都不陌生，今年3月已經(jīng)不是最新的數(shù)據(jù)，在這里列出只是給大家一個(gè)參考。該排行榜幾乎在每次更新時(shí)，都會(huì)有國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家撰寫(xiě)點(diǎn)評(píng)。

以上是我周末的學(xué)習(xí)筆記，班門(mén)弄斧，希望對(duì)大家有幫助。

參考資料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》

擴(kuò)展閱讀：《 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)：互相最想知道的事 》

尊重知識(shí)，轉(zhuǎn)載時(shí)請(qǐng)保留全文。感謝您的閱讀和支持！

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類(lèi)型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問(wèn)題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類(lèi)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶(hù)收集萬(wàn)億比特的數(shù)據(jù)）。這些類(lèi)型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的模式，無(wú)需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言（SQL）

數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲(chǔ)在單獨(dú)的表中。

數(shù)據(jù)操縱語(yǔ)言，數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言

嚴(yán)格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)實(shí)世界中的交易很類(lèi)似，它有如下四個(gè)特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說(shuō)事務(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個(gè)操作失敗，整個(gè)事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶(hù)轉(zhuǎn)100元至B賬戶(hù)，分為兩個(gè)步驟：1）從A賬戶(hù)取100元；2）存入100元至B賬戶(hù)。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢(qián)會(huì)莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解，也就是說(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運(yùn)行不會(huì)改變數(shù)據(jù)庫(kù)原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨(dú)立性

所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會(huì)互相影響，如果一個(gè)事務(wù)要訪問(wèn)的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改，只要另外一個(gè)事務(wù)未提交，它所訪問(wèn)的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個(gè)交易是從A賬戶(hù)轉(zhuǎn)100元至B賬戶(hù)，在這個(gè)交易還未完成的情況下，如果此時(shí)B查詢(xún)自己的賬戶(hù)，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務(wù)提交后，它所做的修改將會(huì)永久的保存在數(shù)據(jù)庫(kù)上，即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會(huì)丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒(méi)有聲明性查詢(xún)語(yǔ)言

沒(méi)有預(yù)定義的模式

鍵 - 值對(duì)存儲(chǔ)，列存儲(chǔ)，文檔存儲(chǔ)，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)

最終一致性，而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動(dòng)都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會(huì)影響系統(tǒng)的繼續(xù)運(yùn)作。

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿(mǎn)足二點(diǎn)，沒(méi)法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)很好的滿(mǎn)足一致性，可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)需求，

因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)分成了滿(mǎn)足 CA 原則、滿(mǎn)足 CP 原則和滿(mǎn)足 AP 原則三 大類(lèi)：

CA - 單點(diǎn)集群，滿(mǎn)足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)大。

CP - 滿(mǎn)足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。

AP - 滿(mǎn)足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通?？赡軐?duì)一致性要求低一些。

CAP理論就是說(shuō)在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中，最多只能實(shí)現(xiàn)上面的兩點(diǎn)。

而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會(huì)出現(xiàn)延遲丟包等問(wèn)題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實(shí)現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡，沒(méi)有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。

說(shuō)明：C：強(qiáng)一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)

AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構(gòu)的時(shí)候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用，其實(shí)并不需要強(qiáng)一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的方向。

4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項(xiàng)目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機(jī)，很貴的，好像好幾萬(wàn)一臺(tái)；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)，也很貴的，好幾萬(wàn)呢；M 是指 EMC 的存儲(chǔ)設(shè)備，也很貴的。

難點(diǎn)：

數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺(tái)不需要大面積重構(gòu)。

如何選擇NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL，指的是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的

SNS類(lèi)型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問(wèn)題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。

NoSQL(NoSQL

= Not Only SQL

)，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)

據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用，這一概念無(wú)疑是一種全新的思維的注入。

從這一新興技術(shù)中選擇一款正確的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是非常具有挑戰(zhàn)性的。比一下網(wǎng)建議在選擇時(shí)考慮以下因素：

并發(fā)控制

并

發(fā)控制指的是當(dāng)多個(gè)用戶(hù)同時(shí)更新運(yùn)行時(shí)，用于保護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)完整性的各種技術(shù)。并發(fā)機(jī)制不正確可能導(dǎo)致臟讀、幻讀和不可重復(fù)讀等此類(lèi)問(wèn)題。并發(fā)控制的目的是保

證一個(gè)用戶(hù)的工作不會(huì)對(duì)另一個(gè)用戶(hù)的工作產(chǎn)生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當(dāng)用戶(hù)和其他用戶(hù)一起操作時(shí)，所得的結(jié)果和她單獨(dú)操作時(shí)的結(jié)果是

一樣的。在另一些情況下，這表示用戶(hù)的工作按預(yù)定的方式受其他用戶(hù)的影響。

封鎖

就是事務(wù)T在對(duì)某個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象（例如表、記錄等）操作之前，先向系統(tǒng)發(fā)出請(qǐng)求，對(duì)其加鎖。加鎖后事務(wù)T就對(duì)該數(shù)據(jù)對(duì)象有了一定的控制，在事務(wù)T釋放它的鎖之前，其它的事務(wù)不能更新此數(shù)據(jù)對(duì)象。

封鎖是一次只允許一個(gè)用戶(hù)讀取或修改的一種機(jī)制，是實(shí)現(xiàn)并發(fā)控制的一個(gè)非常重要的技術(shù)。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并發(fā)控制，維持一個(gè)數(shù)據(jù)的多個(gè)版本使讀寫(xiě)操作沒(méi)有沖突。MVCC優(yōu)化了數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)系統(tǒng)，使系統(tǒng)在有大量并發(fā)用戶(hù)時(shí)得到最高的性能，并且可以不用關(guān)閉服務(wù)器就直接進(jìn)行熱備份。

ACID

指

數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)正確執(zhí)行的四個(gè)基本要素的縮寫(xiě)。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久

性（Durability）。一個(gè)支持事務(wù)（Transaction）的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，必需要具有這四種特性，否則在事務(wù)過(guò)程（Transaction

processing）當(dāng)中無(wú)法保證數(shù)據(jù)的正確性，交易過(guò)程極可能達(dá)不到交易方的要求。

None

一些系統(tǒng)不提供原子性。

鏡像

數(shù)據(jù)庫(kù)鏡像是DBMS根據(jù)DBA的要求，自動(dòng)把整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)復(fù)制到另一個(gè)磁盤(pán)上，每當(dāng)主數(shù)據(jù)庫(kù)更新時(shí)，DBMS會(huì)自動(dòng)把更新后的數(shù)據(jù)復(fù)制過(guò)去，即DBMS自動(dòng)保證鏡像數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)的一致性。

鏡像分為同步和異步。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

指的是數(shù)據(jù)的物理特性怎樣被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。

磁盤(pán) 數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器里；

GFS或谷歌文件系統(tǒng)是一個(gè)由谷歌開(kāi)發(fā)的專(zhuān)有的分布式文件系統(tǒng)；

Hadoop是Apache軟件框架，免費(fèi)許可下支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型分布式應(yīng)用程序；

RAM隨機(jī)存儲(chǔ)器；

插件 可以添加外部插件；

Amazon S3通過(guò)Web服務(wù)接口提供存儲(chǔ)；

BDB：BDB

全稱(chēng)是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事務(wù)能力的表類(lèi)型，由Sleepycat

Software開(kāi)發(fā)。BDB表類(lèi)型提供了MySQL用戶(hù)長(zhǎng)久期盼的功能，即事務(wù)控制能力。在任何RDBMS中，事務(wù)控制能力都是一種極其重要和寶貴的功

能。事務(wù)控制能力使得我們能夠確保一組命令確實(shí)已經(jīng)全部執(zhí)行成功，或者確保當(dāng)任何一個(gè)命令出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)所有命令的執(zhí)行結(jié)果均被退回。

實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言

實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言會(huì)影響數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展速度。典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是用低級(jí)語(yǔ)言如C / C + +編寫(xiě)的。另一方面，那些更高層次的語(yǔ)言如Java，使自定義更容易。

實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言有：C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考慮下列哪一個(gè)特點(diǎn)對(duì)你的數(shù)據(jù)庫(kù)是最重要的：

持久性

可用性

一致性

分區(qū)容忍性

證書(shū)類(lèi)型

下面這些許可證是一個(gè)不同的開(kāi)放源碼許可的形式：

GPL：通用公共許可證

BSD：伯克利軟件分發(fā)

MPL：Mozilla公共許可證

EPL：Eclipse公共許可證

IDPL：最初的開(kāi)發(fā)者的公共許可證

LGPL：較寬松通用公共許可證

存儲(chǔ)類(lèi)型

存儲(chǔ)類(lèi)型是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)最大的不同，是決定使用哪款數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)首要指標(biāo)。

關(guān)鍵字：支持get、put和刪除操作

按列存儲(chǔ)：相對(duì)于傳統(tǒng)的按行存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)集成容易多了

面向文件系統(tǒng)：存儲(chǔ)像是JSON或XML這樣的結(jié)構(gòu)化文件，很容易就能從面向?qū)ο筌浖蝎@取數(shù)據(jù)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是否意味著缺乏安全性？

NoSQL薄弱的安全性會(huì)給企業(yè)帶來(lái)負(fù)面影響 。Imperva公司創(chuàng)始人兼CTO Amichai Shulman如是說(shuō)。在新的一年中，無(wú)疑會(huì)有更多企業(yè)開(kāi)始或籌劃部署NoSQL。方案落實(shí)后就會(huì)逐漸發(fā)現(xiàn)種種安全問(wèn)題，因此早做準(zhǔn)備才是正確的選擇。 作為傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的替代方案，NoSQL在查詢(xún)中并不使用SQL語(yǔ)言，而且允許用戶(hù)隨時(shí)變更數(shù)據(jù)屬性。此類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)以擴(kuò)展性良好著稱(chēng)，并能夠在需要大量應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫(kù)本身進(jìn)行實(shí)時(shí)交互的交易處理任務(wù)中發(fā)揮性能優(yōu)勢(shì)，Couchbase創(chuàng)始人兼產(chǎn)品部門(mén)高級(jí)副總裁James Phillips解釋稱(chēng)：NoSQL以交易業(yè)務(wù)為核心。它更注重實(shí)時(shí)處理能力并且擅長(zhǎng)直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，大幅度促進(jìn)了交互型軟件系統(tǒng)的發(fā)展。Phillips指出。其中最大的優(yōu)勢(shì)之一是能夠隨時(shí)改變(在屬性方面)，由于結(jié)構(gòu)性的弱化，修改過(guò)程非常便捷。 NoSQL最大優(yōu)勢(shì)影響其安全性 NoSQL的關(guān)鍵性特色之一是其動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)模型，Shulman解釋道。我可以在其運(yùn)作過(guò)程中加入新的屬性記錄。因此與這種結(jié)構(gòu)相匹配的安全模型必須具備一定的前瞻性規(guī)劃。也就是說(shuō)，它必須能夠了解數(shù)據(jù)庫(kù)引入的新屬性將引發(fā)哪些改變，以及新加入的屬性擁有哪些權(quán)限。然而這個(gè)層面上的安全概念目前尚不存在，根本沒(méi)有這樣的解決方案。 根據(jù)Phillips的說(shuō)法，某些NoSQL開(kāi)發(fā)商已經(jīng)開(kāi)始著手研發(fā)安全機(jī)制，至少在嘗試保護(hù)數(shù)據(jù)的完整性。在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域，如果我們的數(shù)據(jù)組成不正確，那么它將無(wú)法與結(jié)構(gòu)并行運(yùn)作，換言之?dāng)?shù)據(jù)插入操作整體將宣告失敗。目前各種驗(yàn)證規(guī)則與完整性檢查已經(jīng)比較完善，而事實(shí)證明這些驗(yàn)證機(jī)制都能在NoSQL中發(fā)揮作用。我們與其他人所推出的解決方案類(lèi)似，都會(huì)在插入一條新記錄或是文檔型規(guī)則時(shí)觸發(fā)，并在執(zhí)行過(guò)程中確保插入數(shù)據(jù)的正確性。 Shulman預(yù)計(jì)新用戶(hù)很快將在配置方面捅出大婁子，這并非因?yàn)镮T工作人員的玩忽職守，實(shí)際上主要原因是NoSQL作為一項(xiàng)新技術(shù)導(dǎo)致大多數(shù)人對(duì)其缺乏足夠的知識(shí)基礎(chǔ)。Application Security研發(fā)部門(mén)TeamSHATTER的經(jīng)理Alex Rothacker對(duì)上述觀點(diǎn)表示贊同。他指出，培訓(xùn)的一大問(wèn)題在于，大多數(shù)NoSQL的從業(yè)者往往屬于新生代IT人士，他們對(duì)于技術(shù)了解較多，但往往缺乏足夠的安全管理經(jīng)驗(yàn)。 如果他們從傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)入手，那么由于強(qiáng)制性安全機(jī)制的完備，他們可以在使用中學(xué)習(xí)。但NoSQL，只有行家才能通過(guò)觀察得出正確結(jié)論，并在大量研究工作后找到一套完備的安全解決方案。因此可能有90%的從業(yè)者由于知識(shí)儲(chǔ)備、安全經(jīng)驗(yàn)或是工作時(shí)間的局限而無(wú)法做到這一點(diǎn)。 NoSQL需在安全性方面進(jìn)行優(yōu)化 盡管Phillips認(rèn)同新技術(shù)與舊經(jīng)驗(yàn)之間存在差異，但企業(yè)在推廣NoSQL時(shí)加大對(duì)安全性的關(guān)注會(huì)起到很大程度的積極作用。他認(rèn)為此類(lèi)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制與傳統(tǒng)關(guān)系類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)相比，其中包含著的敏感類(lèi)信息更少，而且與企業(yè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部其它應(yīng)用程序的接觸機(jī)會(huì)也小得多。 他們并不把這項(xiàng)新技術(shù)完全當(dāng)成數(shù)據(jù)庫(kù)使用，正如我們?cè)谑占泶罅縼?lái)自其它應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)類(lèi)數(shù)據(jù)時(shí)，往往也會(huì)考慮將其作為企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制一樣，他補(bǔ)充道。當(dāng)然，如果我打算研發(fā)一套具備某種特定功能的社交網(wǎng)絡(luò)、社交游戲或是某種特殊web應(yīng)用程序，也很可能會(huì)將其部署于防火墻之下。這樣一來(lái)它不僅與應(yīng)用程序緊密結(jié)合，也不會(huì)被企業(yè)中的其它部門(mén)所觸及。 但Rothacker同時(shí)表示，這種過(guò)度依賴(lài)周邊安全機(jī)制的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)也存在著極其危險(xiǎn)的漏洞。一旦系統(tǒng)完全依附于周邊安全模型，那么驗(yàn)證機(jī)制就必須相對(duì)薄弱，而且缺乏多用戶(hù)管理及數(shù)據(jù)訪問(wèn)方面的安全保護(hù)。只要擁有高權(quán)限賬戶(hù)，我們幾乎能訪問(wèn)存儲(chǔ)機(jī)制中的一切數(shù)據(jù)。舉例來(lái)說(shuō)，Brian Sullivan就在去年的黑帽大會(huì)上演示了如何在完全不清楚數(shù)據(jù)具體內(nèi)容的情況下，將其信息羅列出來(lái)甚至導(dǎo)出。 而根據(jù)nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的觀點(diǎn)，即使是與有限的應(yīng)用程序相關(guān)聯(lián)，NoSQL也很有可能被暴露在互聯(lián)網(wǎng)上。在缺少?lài)?yán)密網(wǎng)絡(luò)劃分的情況下，它可能成為攻擊者窺探存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)。因?yàn)镹oSQL在設(shè)計(jì)上主要用于互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的部署，所以它很可能被直接連接到互聯(lián)網(wǎng)中，進(jìn)而面臨大量攻擊行為。 其中發(fā)生機(jī)率最高的攻擊行為就是注入式攻擊，這也是一直以來(lái)肆虐于關(guān)系類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的頭號(hào)公敵。盡管NoSQL沒(méi)有將SQL作為查詢(xún)語(yǔ)言，也并不代表它能夠免受注入式攻擊的威脅。雖然不少人宣稱(chēng)SQL注入在NoSQL這邊不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻擊者需要做的只是改變自己注入內(nèi)容的語(yǔ)法形式，Rothacker解釋稱(chēng)。也就是說(shuō)雖然SQL注入不會(huì)出現(xiàn)，但JavaScript注入或者JSON注入同樣能威脅安全。 此外，攻擊者在籌劃對(duì)這類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)展開(kāi)侵襲時(shí)，也很可能進(jìn)一步優(yōu)化自己的工具。不成熟的安全技術(shù)往往帶來(lái)這樣的窘境：需要花費(fèi)大量時(shí)間學(xué)習(xí)如何保障其安全，但幾乎每個(gè)IT人士都能迅速掌握攻擊活動(dòng)的組織方法。因此我認(rèn)為攻擊者將會(huì)始終走在安全部署的前面，Shulman說(shuō)道。遺憾的是搞破壞總比防范工作更容易，而我們已經(jīng)看到不少NoSQL技術(shù)方面的公開(kāi)漏洞，尤其是目前引起熱議的、以JSON注入為載體的攻擊方式。 NoSQL安全性并非其阻礙 然而，這一切都不應(yīng)該成為企業(yè)使用NoSQL的阻礙，他總結(jié)道。我認(rèn)為歸根結(jié)底，這應(yīng)該算是企業(yè)的一種商業(yè)決策。只要這種選擇能夠帶來(lái)吸引力巨大的商業(yè)機(jī)遇，就要承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)，Shulman解釋道。但應(yīng)該采取一定措施以盡量弱化這種風(fēng)險(xiǎn)。 舉例來(lái)說(shuō)，鑒于數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)外部安全機(jī)制的依賴(lài)性，Rothacker建議企業(yè)積極考慮引入加密方案。他警告稱(chēng)，企業(yè)必須對(duì)與NoSQL相對(duì)接的應(yīng)用程序代碼仔細(xì)檢查。換言之，企業(yè)必須嚴(yán)格挑選負(fù)責(zé)此類(lèi)項(xiàng)目部署的人選，確保將最好的人才用于這方面事務(wù)，Shulman表示。當(dāng)大家以NoSQL為基礎(chǔ)編寫(xiě)應(yīng)用程序時(shí)，必須啟用有經(jīng)驗(yàn)的編程人員，因?yàn)榭蛻?hù)端軟件是抵擋安全問(wèn)題的第一道屏障。切實(shí)為額外緩沖區(qū)的部署留出時(shí)間與預(yù)算，這能夠讓員工有閑暇反思自己的工作內(nèi)容并盡量多顧及安全考量多想一點(diǎn)就是進(jìn)步。綜上所述，這可能與部署傳統(tǒng)的關(guān)系類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)也沒(méi)什么不同。 具有諷刺意味的是，近年來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序在安全性方面的提升基本都跟數(shù)據(jù)庫(kù)本身沒(méi)什么關(guān)系，nCircle公司安全研究及開(kāi)發(fā)部門(mén)總監(jiān)Oliver Lavery如是說(shuō)。

本文題目：nosql交易,什么是noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
標(biāo)題路徑：http://sd-ha.com/article42/dsspihc.html

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