newsql和nosql的區(qū)別和聯(lián)系

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，“多種架構(gòu)支持多類應(yīng)用”成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)應(yīng)對大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫行業(yè)出現(xiàn)互為補(bǔ)充的三大陣營，適用于事務(wù)處理應(yīng)用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的NoSQL。但在一些復(fù)雜的應(yīng)用場景中，單一數(shù)據(jù)庫架構(gòu)都不能完全滿足應(yīng)用場景對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理、復(fù)雜分析、關(guān)聯(lián)查詢、實(shí)時(shí)性處理和控制建設(shè)成本等多方面的需要，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合部署應(yīng)用成為滿足復(fù)雜應(yīng)用的必然選擇。不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個(gè)案例對不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的混合應(yīng)用部署進(jìn)行介紹。

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OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理能力的同時(shí)，借助NewSQL在實(shí)時(shí)性、復(fù)雜分析、即席查詢等方面的獨(dú)特優(yōu)勢，以及面對海量數(shù)據(jù)時(shí)較強(qiáng)的擴(kuò)展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對當(dāng)前“熱”數(shù)據(jù)事務(wù)型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NewSQL不適合事務(wù)處理的不足，NewSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和處理性能方面的缺陷。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數(shù)據(jù)庫滿足各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務(wù)型應(yīng)用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫集群對即席查詢、多維分析等應(yīng)用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構(gòu)實(shí)現(xiàn)應(yīng)對海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的擴(kuò)展能力。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)架構(gòu)

與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數(shù)據(jù)加載性能提升3倍以上，即席查詢和統(tǒng)計(jì)分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴(kuò)展性能夠應(yīng)對新的業(yè)務(wù)需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長采用集群方式構(gòu)建存儲(chǔ)容量更大的數(shù)據(jù)中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和快速處理的需求。在諸如大型電子商務(wù)平臺(tái)、大型SNS平臺(tái)等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景中，OldSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和事務(wù)型處理，NoSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NoSQL在ACID特性和復(fù)雜關(guān)聯(lián)運(yùn)算方面的不足，NoSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面的缺陷。

數(shù)據(jù)魔方是淘寶網(wǎng)的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析、店鋪數(shù)據(jù)分析。淘寶數(shù)據(jù)產(chǎn)品在存儲(chǔ)層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲(chǔ)集群Prom組成。由于OldSQL強(qiáng)大的語義和關(guān)系表達(dá)能力，在應(yīng)用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲(chǔ)在MyFOX中的統(tǒng)計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到10TB，占據(jù)著數(shù)據(jù)魔方總數(shù)據(jù)量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補(bǔ)充，解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)

基于OldSQL+NoSQL混合架構(gòu)的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應(yīng)時(shí)間在28毫秒，足以滿足未來一段時(shí)間內(nèi)的業(yè)務(wù)增長需求。

NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署

行業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于行業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度更高，并且對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景主要是分析類應(yīng)用，如：電信、金融、政務(wù)、能源等行業(yè)的決策輔助、預(yù)測預(yù)警、統(tǒng)計(jì)分析、經(jīng)營分析等。

在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢，以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補(bǔ)，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對高價(jià)值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等要求，以及對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和精確查詢的要求。在應(yīng)用中，NewSQL承擔(dān)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析處理工作，NoSQL承擔(dān)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工作。

當(dāng)前電信運(yùn)營商在集中化BI系統(tǒng)建設(shè)過程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問題，并且需要應(yīng)對大量的固定應(yīng)用，以及占統(tǒng)計(jì)總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時(shí)統(tǒng)計(jì)(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設(shè)中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復(fù)雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢，及NoSQL在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)高效低成本。

集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)

集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在不同的系統(tǒng)中：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺(tái)上存儲(chǔ)與處理;結(jié)構(gòu)化、不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫或Hadoop平臺(tái);結(jié)構(gòu)化、需要關(guān)聯(lián)分析或經(jīng)常ad-hoc查詢的數(shù)據(jù)，保存在NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫中，短期高價(jià)值數(shù)據(jù)放在高性能平臺(tái)，中長期放在低成本產(chǎn)品中。

結(jié)語

當(dāng)前信息化應(yīng)用的多樣性、復(fù)雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢和局限性，造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫都不能完全滿足應(yīng)用需求，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用，從而彌補(bǔ)其他架構(gòu)的不足成為必然選擇。根據(jù)應(yīng)用場景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)和優(yōu)勢，并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫形成互補(bǔ)，完全涵蓋應(yīng)用需求，保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用，將成為未來一段時(shí)期內(nèi)信息化應(yīng)用主要采用的解決方式。

目前在國內(nèi)市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數(shù)據(jù)庫廠商所壟斷，達(dá)夢、金倉等國產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強(qiáng);NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。

redis是國產(chǎn)的嗎

不是。Redis是由意大利人SalvatoreSanfilippo開發(fā)的一款內(nèi)存高速緩存數(shù)據(jù)庫。Redis全稱為:RemoteDictionaryServer(遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)服務(wù)),該軟件使用C語言編寫,典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,Redis是一個(gè)key-value存儲(chǔ)系統(tǒng),它支持豐富的數(shù)據(jù)類型,如:string、list、set、zset(sortedset)、hash。Redis（RemoteDictionaryServer)，即遠(yuǎn)程字典服務(wù)，是一個(gè)開源的使用ANSIC語言編寫、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的API。

nosql數(shù)據(jù)庫有哪些

NoSQL太火，冒出太多產(chǎn)品了，保守估計(jì)也成百上千了。

互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個(gè)比較常見或者應(yīng)用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時(shí)提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機(jī)恢復(fù)，同時(shí)支持replication提供讀可擴(kuò)展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數(shù)據(jù)量不受限于內(nèi)存大小，數(shù)據(jù)落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優(yōu)化，順序?qū)懕P的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個(gè)庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區(qū)別mysql的最大亮點(diǎn)：可擴(kuò)展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發(fā)展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超內(nèi)存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個(gè)富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴(kuò)展性方面是最強(qiáng)的，其次坐上了Hadoop的快車，社區(qū)發(fā)展很快，各種基于其上的開源產(chǎn)品不少，來解決諸如join、聚集運(yùn)算等復(fù)雜查詢。

國產(chǎn)DBMS有哪些?除了關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)外,還有哪些非關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)?

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase當(dāng)前主流的商業(yè)數(shù)據(jù)庫有Oracle、微軟SQLServer、IBM DB2和SybaseAdaptive SQL Server。

而在開源方面，主要有三家主流數(shù)據(jù)庫：MySQL、PostgreSQL和Ingres。這兩類數(shù)據(jù)庫都已經(jīng)證明了自己可以勝任數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的需要。

為什么只有阿里云和AWS擁有自研云數(shù)據(jù)庫的能力？

很多國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫乘風(fēng)破浪

我們正處在一個(gè)數(shù)據(jù)庫技術(shù)大爆炸的時(shí)代。

這幾年，NoSQL數(shù)據(jù)庫、NewSQL數(shù)據(jù)庫、時(shí)序數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、超融合數(shù)據(jù)庫等專業(yè)數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展勢頭很猛，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的表現(xiàn)也相當(dāng)亮眼。

過去十年，是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的黃金十年。與此對應(yīng)的是業(yè)務(wù)系統(tǒng)訪問并發(fā)呈指數(shù)級(jí)上升，海量數(shù)據(jù)計(jì)算和分析需求越來越普遍，傳統(tǒng)單機(jī)系統(tǒng)在業(yè)務(wù)支撐、成本、開放性等方面均面臨巨大挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)庫垂直擴(kuò)展模式難以維護(hù)等困境。

眼看著數(shù)據(jù)庫性能瓶頸快要扼住發(fā)展的喉嚨，擺在這些長久依賴Oracle、IBM等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的巨頭們面前的，只有兩條路：要么開啟無限加量的PLUS模式，即更換更多更強(qiáng)的服務(wù)器、硬盤、內(nèi)存、CPU等，要么自研能滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需求的數(shù)據(jù)庫。

開拓者們的眼光一開始就聚焦在更長遠(yuǎn)的未來，他們發(fā)現(xiàn)即便是系統(tǒng)變成真正的“傻大粗”，也只是解了燃眉之急，不能從源頭解決問題。

再看一眼像Oracle、IBM等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫高昂的拓容價(jià)格，像阿里這樣的富一代也吃不消哇！

那么，自研數(shù)據(jù)庫，走起！

2010年后，云計(jì)算和開源社區(qū)興起，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫開始了彎道超車。

2019年被認(rèn)為是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的元年。

這一年，眾多國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品闖入了我們的視線，熱度不斷攀升；這一年，OceanBase登頂TPCC，并于一年后再次刷新自己的記錄。

從刀耕火種到摘下Oracle在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的皇冠，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫經(jīng)歷的是一段不被理解和不被看好的歲月。

在國外數(shù)據(jù)庫先驅(qū)長期占據(jù)市場優(yōu)勢的情況下，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫要想殺出重圍，一是要付出多倍努力，二是要拿出更強(qiáng)的產(chǎn)品才能在客戶面前更有底氣。

當(dāng)然，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展至今，已然是百花齊放。未來，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展趨勢相對也比較明顯，即往云原生和分布式發(fā)展。

金融級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生

數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)成為各家必爭之地。

在金融應(yīng)用場景下，國內(nèi)數(shù)據(jù)庫市場于近幾年開始發(fā)生變化。

隨著應(yīng)用層和業(yè)務(wù)層的壓力加大，金融機(jī)構(gòu)對分布式技術(shù)架構(gòu)轉(zhuǎn)型的需求應(yīng)運(yùn)而生。

作為軟件系統(tǒng)的三大底層技術(shù)（操作系統(tǒng)、中間件、數(shù)據(jù)庫）之一，數(shù)據(jù)庫成為系統(tǒng)往分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)型的樞紐。

不過，在早年國外傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商盤根錯(cuò)節(jié)的“蠶食”下，這個(gè)核心變得又硬又難啃！

面對如今市場的需求變化，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)呈現(xiàn)出一個(gè)通?。河直恐赜仲F。

再是，隨著諸如2013年“棱鏡門”事件的爆發(fā)，各界越來越重視數(shù)據(jù)安全和技術(shù)自主可控。

此外，金融機(jī)構(gòu)對快速、靈活、可伸縮性、創(chuàng)新、敏捷等開發(fā)能力需求大大提升，出于對長期IT建設(shè)的成本考慮，自主可控更是成為他們出于自身長遠(yuǎn)發(fā)展考量的剛需。

數(shù)字化時(shí)代，金融機(jī)構(gòu)的整體架構(gòu)正處于往分布式、云原生、微服務(wù)等方向發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)刻，數(shù)據(jù)庫的選型便顯得至關(guān)重要。

根據(jù)中國人民銀行發(fā)布的《金融 科技 （FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》，我國將有計(jì)劃、分步驟地穩(wěn)妥推動(dòng)分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品先行先試，形成可借鑒、能推廣的典型案例和解決方案，為分布式數(shù)據(jù)庫在金融領(lǐng)域的全面應(yīng)用探明路徑，確保分布式數(shù)據(jù)庫在金融領(lǐng)域穩(wěn)妥應(yīng)用。

目前已有不少業(yè)界實(shí)踐證明了分布式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用于金融場景的可靠性。同時(shí)，金融級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫云化已經(jīng)在路上。

當(dāng)前名稱：國產(chǎn)nosql數(shù)據(jù)庫廠商,nosql數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品
文章路徑：http://sd-ha.com/article44/hooihe.html

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