NoSQL和SQL怎么选用?

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2020-07-24 12:08 
九章算法 
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NoSQL 有分很多种,其中key-value NoSQL (Redis, MemcacheD, etc) 的选用相对比较清楚些,大多是当后端Data storage的cache层来用。这篇主要想请教Column Family NoSQL (e.g. Cassandra, Hbase) 和SQL之间的选用。其中包含一些个人的理解,若有错误的地方烦请不吝指教!

我理解上,Column Family NoSQL的schema和SQL schema大多能够互相作逻辑转换。也就是说,给一个DB,里面有很多table,table里有很多column,然后跟你说我query的型态会长怎样 (等同告诉你app layer的join要怎么做)。我们多半能把这些DB schema转成CF NoSQL的schema,反之亦然。

 

 

对single box(单一机器)来说,CF NoSQL能承受的qps比SQL要高;不过在multiple machines的情况下,可对SQL去作sharding & replicas来增加其performace和availability/reliability。这边甚至可混用cosistent hashing的架构来作SQL sharding/replication。也就是说:

在多台机器可用的环境下,CF NoSQL 和 SQL 的效能,是可以做到差不多的。

1、Data相关性极低

Data非常不relational (require no join or few joins),这时用SQL 就有点浪费,可能会有不必要的overhead。

2、Data相关性极高

这时用CF NoSQL可能要处理大量的de-normalization,虽然disk便宜,但duplicated data太多的话可能也会爆容量。而且update时要处理de-norm data间consistency的问题。

e.g. 一个data可能属于(row_key_A, column_key_A)同时也属于(row_key_B, column_key_B),这样更新这data时就要同时更新这两个row。感觉这种情况选用SQL会较佳。

3、Data相关性一般

去除以上两个极端cases,通常data是介于中间。这时候感觉:

用 CF NoSQL 和 SQL是差不多的。

用SQL的话,developer要自己处理sharding/replication。不过相对而言SQL expert的数量远大于Cassandra/Hbase expert, SQL communities也相对成熟许多。

这样看来,面试时若面临到CF NoSQL和SQL的选用时,感觉还是选SQL比较安稳点。

 

 

 

用CF NoSQL感觉会被质疑的点比较多,而且其schema有时不是这么好设计。

 


 

 

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