文 / Adam Marcus 譯 / iammutex
何為NoSQL？NoSQL不是一個工具，而是由一些具有互補性和競爭性的工具組成的一個概念，是一個生態(tài)圈。這些被稱為NoSQL的工具，在存儲數(shù)據(jù)的方式上，提供了一種與（基于SQL語言的）關系型數(shù)據(jù)庫截然不同的思路。要想了解NoSQL，必須先了解現(xiàn)有的這些工具，去理解那些引導它們開拓出新的存儲領域的設計思路。
NoSQL其名
在給NoSQL下定義之前，我們先來試著從它的名字上做一下解讀。顧名思義，NoSQL系統(tǒng)的數(shù)據(jù)操作接口應該是非SQL類型的。但在NoSQL社區(qū)，NoSQL被賦予了更具有包容性的含義，其意為Not Only SQL，即NoSQL提供了一種與傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫不同的存儲模式，這為開發(fā)者提供了關系型數(shù)據(jù)庫之外的另一種選擇。
NoSQL的啟示
NoSQL運動受到了很多相關研究論文的啟示，在所有資料中，最核心的有兩個：Google的BigTable論文和Amazon的Dynamo論文。
特性概述
NoSQL系統(tǒng)舍棄了一些SQL標準中的功能，取而代之的是一些簡單靈活的功能。NoSQL的構建思想就是盡量簡化數(shù)據(jù)操作，盡量讓操作的執(zhí)行效率可預估。當你去考查一個NoSQL系統(tǒng)時，下面的幾點是值得注意的。
- 數(shù)據(jù)模型及操作模型：你的應用層數(shù)據(jù)模型是行、對象還是文檔型的呢？這個系統(tǒng)是否能支持你進行一些統(tǒng)計工作呢？
- 可靠性：當你更新數(shù)據(jù)時，新的數(shù)據(jù)是否立刻寫到持久化存儲中去了？新的數(shù)據(jù)是否同步到多臺機器上了？
- 擴展性：你的數(shù)據(jù)量有多大，單機是否能容下？你的讀寫量需求單機是否能支持？
- 分區(qū)策略：考慮到對擴展性、可用性或者持久性的要求，你是否需要一份數(shù)據(jù)被存在多臺機器上？你是否需要知道或者說你能否知道數(shù)據(jù)在哪臺機器上？
- 一致性：你的數(shù)據(jù)是否被復制到了多臺機器上？這些不同節(jié)點的數(shù)據(jù)如何保證一致性？
- 單機性能：如果你打算持久化的將數(shù)據(jù)存在磁盤上，哪種數(shù)據(jù)結構能滿足你的需求（你的需求是讀多還是寫多）？寫操作是否會成為磁盤瓶頸？
- 負載可評估：對于一個讀多寫少的應用，諸如響應用戶請求的網(wǎng)絡應用，我們總會花很多精力來關注負載情況。你可能需要進行數(shù)據(jù)規(guī)模的監(jiān)控，對多個用戶的數(shù)據(jù)進行匯總統(tǒng)計。你的應用場景是否需要這樣的功能呢？
NoSQL數(shù)據(jù)模型及操作模型
數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型指的是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的組織方式，數(shù)據(jù)庫的操作模型指的是存取這些數(shù)據(jù)的方式。通常數(shù)據(jù)模型包括關系模型、鍵值模型以及各種圖結構模型。操作語言可能包括SQL、鍵值查詢及MapReduce等。NoSQL通常結合了多種數(shù)據(jù)模型和操作模型，提供不一樣的架構方式。
基于Key值存儲的NoSQL數(shù)據(jù)模型
在鍵值型系統(tǒng)中，復雜的聯(lián)合查詢以及滿足多個條件的數(shù)據(jù)查詢操作就不那么容易實現(xiàn)了，需要換一種思維來建立和使用鍵名。比如要獲取部門號為20的所有員工的信息，應用層可以先獲取Key為employee_departments:20的這個列表，然后再循環(huán)地拿這個列表中的ID通過獲取employee:ID得到所有員工的信息。
Key-Value存儲可以說是最簡單的NoSQL存儲，每個Key值對應一個任意的數(shù)據(jù)值。對NoSQL系統(tǒng)來說，這個任意的數(shù)據(jù)值是什么，它并不關心。比如在員工信念數(shù)據(jù)庫里，employee:30這個Key對應的可能就是一段包含員工所有信息的二進制數(shù)據(jù)。這個二進制的格式可能是Protocol Buffer、Thrift或者Avro都無所謂。
Key-結構化數(shù)據(jù)存儲的典型代表是Redis，Redis將Key-Value存儲的Value變成了結構化的數(shù)據(jù)類型。Value的類型包括數(shù)字、字符串、列表、集合以及有序集合。除了set/get/delete操作以為，Redis還提供了很多針對以上數(shù)據(jù)類型的特殊操作，比如針對數(shù)字可以執(zhí)行增、減操作，對list可以執(zhí)行push/pop操作，通過提供這種針對單個Value進行的特定類型的操作，Redis可以說實現(xiàn)了功能與性能的平衡。
Key-文檔存儲的代表有CouchDB、MongoDB和Riak。這種存儲結構下Key-Value的Value是結構化的文檔，通常這些文檔是被轉換成JSON或者類似于JSON的結構進行存儲。文檔可以存儲列表，鍵值對以及層次結構復雜的文檔。
HBase和Cassandra的數(shù)據(jù)模型都借鑒自Google的BigTable。這種數(shù)據(jù)模型的特點是列式存儲，每一行數(shù)據(jù)的各項被存儲在不同的列中（這些列的集合稱作列簇）。而每一列中每一個數(shù)據(jù)都包含一個時間戳屬性，這樣列中的同一個數(shù)據(jù)項的多個版本都能保存下來。
列式存儲可以這樣理解：將行ID、列簇號，列號以及時間戳一起，組成一個Key，然后將Value按Key的順序進行存儲。Key值的結構化使這種數(shù)據(jù)結構能夠實現(xiàn)一些特別的功能，最常用的就是將一個數(shù)據(jù)的多個版本存成時間戳不同的幾個值，這樣就能方便地保存歷史數(shù)據(jù)。這種結構也能天然地進行高效的松散列數(shù)據(jù)（在很多行中并沒有某列的數(shù)據(jù)）存儲。當然，對于那些很少有某一行有NULL值的列，由于每一個數(shù)據(jù)必須包含列標識，這又會造成空間的浪費。
圖結構存儲
圖結構存儲是NoSQL的另一種存儲實現(xiàn)。其指導思想是：數(shù)據(jù)并非對等的，關系型的存儲或者鍵值對的存儲，可能都不是最好的存儲方式。圖結構是計算機科學的基礎結構之一，Neo4j和HyperGraphDB是當前最流行的圖結構數(shù)據(jù)庫。
復雜查詢
在NoSQL存儲系統(tǒng)中，有很多比鍵值查找更復雜的操作。比如MongoDB可以在任意數(shù)據(jù)行上建立索引，可以使用Javascript語法設定復雜的查詢條件。BigTable型的系統(tǒng)通常支持對單獨某一行的數(shù)據(jù)進行遍歷，允許對單列的數(shù)據(jù)進行按特定條件的篩選。CouchDB允許你創(chuàng)建同一份數(shù)據(jù)的多個視圖，通過運行MapReduce任務來實現(xiàn)一些更為復雜的查詢或者更新操作。很多NoSQL系統(tǒng)都支持與Hadoop或者其他MapReduce框架結合來進行一些大規(guī)模數(shù)據(jù)分析工作。
事務機制
與關系型數(shù)據(jù)庫不同的是，NoSQL系統(tǒng)通常注重性能和擴展性，而非事務機制。傳統(tǒng)的SQL數(shù)據(jù)庫的事務通常都是支持ACID的強事務機制。ACID的支持使得應用者能夠很清楚他們當前的數(shù)據(jù)狀態(tài)。對很多NoSQL系統(tǒng)來說，對性能的考慮遠在ACID的保證之上。通常NoSQL系統(tǒng)僅提供行級別的原子性保證，也就是說同時對同一個Key下的數(shù)據(jù)進行的兩個操作，在實際執(zhí)行時是會串行的，保證了每一個Key-Value對不會被破壞。
Schema-free的存儲
還有一個很多NoSQL的共同點，就是它通常并沒有強制的數(shù)據(jù)結構約束。即使是在文檔型存儲或者列式存儲上，也不會要求某一個數(shù)據(jù)列在每一行數(shù)據(jù)上都必須存在。
數(shù)據(jù)可靠性
最理想的狀態(tài)是，數(shù)據(jù)庫會把所有寫操作立刻寫到持久化存儲的設備，同時復制多個副本到不同地理位置的不同節(jié)點上，以防止數(shù)據(jù)丟失。但這種對數(shù)據(jù)安全性的要求對性能是有影響的，所以不同的NoSQL系統(tǒng)在自身性能的考慮下，在數(shù)據(jù)安全上采取了不太一樣的策略。
單機可靠性
單機可靠性理解起來非常簡單，它的定義是寫操作不會由于機器重啟或者斷電而丟失。通常單機可靠性的保證是通過把數(shù)據(jù)寫到磁盤來完成的，而這通常會造成磁盤I/O成為整個系統(tǒng)的瓶頸。下面我們談談一些在單機可靠性的保證下提高性能的方法。
Redis提供了幾種對fsync調用頻率的控制方法。應用開發(fā)者可以配置Redis在每次更新操作后都執(zhí)行一次fsync，這樣會比較安全，當然也就比較慢。Redis也可以設置成N秒種調用一次fsync，這樣性能會更好一點。但這樣的后果就是一旦出現(xiàn)故障，最多可能導致N秒內的數(shù)據(jù)丟失。而對一些可靠性要求不太高的場合（比如僅僅把Redis當Cache用的時候），應用開發(fā)者甚至可以直接關掉fsync的調用：讓操作系統(tǒng)來決定什么時候需要把數(shù)據(jù)flush到磁盤（譯者注：這只是Redis append only file的機制，Redis是可以關閉aof日志的，另外，Redis本身支持將內存中數(shù)據(jù)dump成rdb文件的機制，和上面說的不是一回事）。
Cassandra、HBase、Redis和Riak都會把寫操作順序的寫入到一個日志文件中。相對于存儲系統(tǒng)中的其他數(shù)據(jù)結構，上面說到的日志文件可以頻繁地進行fsync操作，這樣就把對磁盤的隨機寫變成順序寫了。
Cassandra有一個機制，它會把一小段時間內的幾個并發(fā)的寫操作放在一起進行一次fsync調用，這種做法叫group commit。
多機可靠性
由于硬件層面有時會造成無法恢復的損壞，單機可靠性的保證在這時就鞭長莫及了。對于一些重要數(shù)據(jù)，跨機器做備份保存是必備的安全措施。一些NoSQL系統(tǒng)提供了多機可靠性的支持。
- Redis采用傳統(tǒng)的主從數(shù)據(jù)同步的方式。
- MongoDB提供了一種叫Replica Sets高可用架構。
- Riak、Cassandra和Voldemort提供了一些更靈活的可配置策略，并提供一個可配置的參數(shù)N，代表每一個數(shù)據(jù)會被備份的份數(shù)。為了應對整個數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)故障的情況，需要實現(xiàn)跨數(shù)據(jù)中心的多機備份功能。
橫向擴展帶來性能提升
橫向擴展的目標是達到線性的效果，即如果你增加一倍的機器，那么負載能力應該也能相應的增加一倍。其主要需要解決的問題是如何讓數(shù)據(jù)在多臺機器間分布，這里面涉及到分片技術。
分片的意思，就是沒有任何一臺機器可以處理所有寫請求，也沒有任何一臺機器可以處理對所有數(shù)據(jù)的讀請求。下面我們將會對hash分片和范圍分片兩種分片方式進行描述。
如非必要，請勿分片
分片會導致系統(tǒng)復雜程度大增，所以，如果沒有必要，請不要使用分片。普通情況下，我們可以使用讀寫分離和構建緩存的方式來緩解我們的數(shù)據(jù)讀壓力。但如果寫操作達到單點無法承擔的程度，那我們可能就真的需要進行分片了。
通過協(xié)調器進行數(shù)據(jù)分片
一種分片策略是通過引入一個中間代理層來實現(xiàn)，該代理層記錄數(shù)據(jù)在各個節(jié)點的分布狀況，所有讀寫請求都通過代理層來做路由。比如與CouchDB的兩個項目：Lounge和BigCouch。類似的，Twitter自己也實現(xiàn)了一個叫Gizzard的協(xié)調器，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)分片和備份功能。
一致性hash環(huán)算法
一致性hash是一種被廣泛應用的技術，其最早在一個叫distributed hash tables（DHTs）的系統(tǒng)中進行使用。那些類Dynamo的應用，比如Cassandra、Voldemort和Riak，基本上都使用了一致性hash環(huán)算法。
如圖1所示，一致性hash環(huán)算法有一個hash函數(shù)H，所有存儲數(shù)據(jù)的節(jié)點和數(shù)據(jù)本身都可以通過這個函數(shù)算出一個hash值，作為自己在下面環(huán)上的位置。然后每個節(jié)點會負責存儲其hash值到下一個節(jié)點間的所有數(shù)據(jù)的存儲。這樣使得即使節(jié)點數(shù)變化了，大部分數(shù)據(jù)并不需要進行遷移。
圖1 一致性hash環(huán)算法的hash函數(shù)
連續(xù)范圍分區(qū)
使用連續(xù)范圍分區(qū)的方法進行數(shù)據(jù)分片，需要我們保存一份映射關系表，標明哪一段Key值對應存在哪臺機器上。與一致性hash類似，連續(xù)范圍分區(qū)會把Key值按連續(xù)的范圍分段，每段數(shù)據(jù)會被指定保存在某個節(jié)點上，然后會被冗余備份到其他節(jié)點。
Google BigTable論文中描述了一種范圍分區(qū)方式，它將數(shù)據(jù)切分成一個個的tablet數(shù)據(jù)塊。每個tablet保存一定數(shù)量的鍵值對。然后存儲在Tablet 服務器上。tablet塊的大小會保持在一定范圍，太大的塊會分裂成兩個，太小的塊又會合并成一個。BigTable通過一個叫Chubby的模塊來實現(xiàn)節(jié)點狀態(tài)檢測。類似的在Hadoop中有一個叫ZooKeeper的工具實現(xiàn)此功能。
一致性
上面講到了通過將數(shù)據(jù)冗余存儲到不同的節(jié)點來保證數(shù)據(jù)安全和減輕負載，下面我們來看看這樣做引發(fā)的一個問題：保證數(shù)據(jù)在多個節(jié)點間的一致性是非常困難的。在多個點間保持數(shù)據(jù)的一致性的問題，也就是本章的主題。下面我們首先來看一下在著名的CAP理論。
- 一致性（C）：在分布式系統(tǒng)中的所有數(shù)據(jù)備份，在同一時刻是否同樣的值。
- 可用性（A）：在集群中一部分節(jié)點故障后，集群整體是否還能響應客戶端的讀寫請求。
- 分區(qū)容忍性（P）：集群中的某些節(jié)點在無法聯(lián)系后，集群整體是否還能繼續(xù)進行服務。
而CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中，最多只能實現(xiàn)上面的兩點。再加之當前的網(wǎng)絡硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實現(xiàn)的。結果就是我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。
對一致性的保證，通常有強一致性和弱一致性的選擇，而在弱一致性里，又以最終一致性的實現(xiàn)較為普遍。
如果我們采用NRW的設定，N為數(shù)據(jù)需要備份的份數(shù)，R為讀操作需要讀到的不同節(jié)點上的數(shù)據(jù)份數(shù)，W為寫操作需要成功寫到不同節(jié)點的數(shù)據(jù)份數(shù)，那么當R＋W>N時，既是強一致性的保證，當R+W<N時，就是弱一致性。在弱一致性中，可以通過vector clock多版本控制等方法，來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的最終一致性。
寫在最后的話
目前NoSQL系統(tǒng)來處在它的萌芽期，我們上面討論到的很多NoSQL系統(tǒng)，它們的架構、設計和接口可能都會改變。本章的目的，不在于讓你了解這些NoSQL系統(tǒng)目前是如何工作的，而在于讓你理解這些系統(tǒng)之所以這樣實現(xiàn)的原因。NoSQL系統(tǒng)把更多的設計工作留給了應用開發(fā)工作者來做。理解上面這些組件的架構，不僅能讓你寫出下一個NoSQL系統(tǒng)，更讓你對現(xiàn)有系統(tǒng)應用得更好。
（編者注：本文根據(jù)NoSQLFan網(wǎng)站原載同名文章http://blog.nosqlfan.com/html/2171.html整理而成，英文原文鏈接為http://www.aosabook.org/en/nosql.html）