选择 NoSQL 数据库需要考虑的 10 个问题

  • 时间:2018-09-29 23:11 作者:IT技术之家 来源:IT技术之家 阅读:46
  • 扫一扫,手机访问
摘要:那么我为什么要写这篇文章呢?是由于我认为NoSQL处理方案不如RDBMS处理方案吗?当然不!是由于我专注于SQL的做事方式,而不想陷入一种相对较新的技术的不确定性吗?不,也不是!事实上,我非常兴奋地学习和使用各种分布式数据库提供的设备。那我为什么要写这个?起因很简单——几年前,我见证了设计一个为遥测

那么我为什么要写这篇文章呢?

是由于我认为NoSQL处理方案不如RDBMS处理方案吗?当然不!

是由于我专注于SQL的做事方式,而不想陷入一种相对较新的技术的不确定性吗?不,也不是!事实上,我非常兴奋地学习和使用各种分布式数据库提供的设备。

那我为什么要写这个?

起因很简单——几年前,我见证了设计一个为遥测事件提供模式管理设备的系统。事实证实,这比最初计划的要昂贵得多。为什么呢?由于选择了错误的数据库处理方案。

这个系统的一个要求是确保模式编辑是一致的,并且模式的最新版本被显示给每个模式编辑器。它还应该支持并发编辑。

此外,同时访问这个系统的客户数量永远不会超过几百个。存储的数据量不会是Tb级——最多几百Gb。

因而,假如我们考虑了CAP定理的权衡,那么选择应该是显而易见的——使用RDBMS。这样做的好处是支持系统的一致性和事务支持需求。

相反,选择了NoSQL数据库(Azure表存储)来进行原型设计。这一选择的官方起因是,它使原型设计更快,并提供了更大的灵活性,同时升级了单个遥测事件的模式。与Azure SQL相比,Azure表存储的低成本被认为是另一个起因。

快进5个月……

该系统开始经历许多关于维护CRUD操作完整性的问题。设计用来解决事务的瘦应用程序逻辑层已经不再那么薄了。更新和向后兼容性的故事开始变得更加复杂。

因为受到许多其余问题的困扰,工程师们又回到了绘图板——这次是用Azure SQL替换存储层!我忘记具体的细节,但是这个改变添加了大约40%的额外时间和成本。

管理层很不高兴,这个项目几乎被砍掉了。但是团队的工程师们非常优秀,他们能够完成这个项目,虽然有了少量推迟和最初的错误的技术决定。

这个项目有一个圆满的结局——但它也可能不是这样的。事实上,很多内部项目都被关闭了,由于他们不能在承诺的日期范围内交付承诺的功能。

那么,您如何知道NoSQL处理方案适合您的下一个软件项目呢?首先问问你自己和你的团队这十个问题:

#1:您能否准备好接受开发人员/系统管理员的培训成本?

假如你是一家成熟的IT软件开发公司,那么你很有可能已经有了熟习SQL的人。这个组不仅包括开发人员,还包括数据库管理员(DBA)。

除非您打算为新的NoSQL项目进行招聘,否则将会有对现有开发人员和DBA的培训成本。额外的培训也可能会延长项目交付日期。

一种简单的思考方式是:

  • 计算您的团队成员(开发人员和DBA)拥有关系数据库技术的总年数。
  • 计算出通过培训或者新招聘取得经验相同NoSQL经验年数的成本。
  • 最后,弄清楚你从这个成本中得到了什么。你的投资回报率?

在这个特定的项目中,这个团队的开发人员以前都没有NoSQL经验,但是有大量的SQL Server经验。使用NoSQL处理方案在培训中添加了大约1个sprint,当然,这也是因为缺乏经验和设计上的失误。

#2:您的数据事务是基于什么?或者者,您需要什么级别的事务支持?

假如您的系统需要ACID属性,那么您最好还是坚持使用RDBMS处理方案。否则,您将花费大量的时间试图在您的应用程序/业务逻辑层复制ACID保证,并且您可能依然没有RDBMS处理方案那么高效。

#3: 您需要Web/高可伸缩性吗?

总是在先计算出您需要什么样的可伸缩性。在这个特殊的例子中,我们正在为微软内部游戏工作室构建系统。

  • 有10到15个游戏工作室正在考虑中——这取决于有多少注册客户使用这个系统
  • 每个工作室最多有3-5个活跃的游戏标题。
  • 每个游戏标题为三个环境存储遥测模式——开发、预生产(PPE)和生产
  • 对于每个标题,将会有2-5个数据科学家同时修改游戏标题数据
  • 每一个标题事件都有大约50 KB的max事件数据
  • 我们被要求存储所有的版本——我们预计这个数字是1000除以一个标题的生命周期

有了以上粗略的预计,我们即可以计算并发性和存储需求:

总并发数 = 工作室数量 * 标题数量每工作室 * 客户数量每标题

= 15 * 5 * 5 = 375 并发客户

最大存储 = 工作室数量 * 标题数量每工作室 * 环境数量 * 事件存储大小每版本* 需要存储的版本数

= 15 * 5 * 3 * 50 KB * 1000 = 11250000 KB = 11.25 GB最大存储

SQL Azure支持1024个并发打开连接,并且能够很容易地支持并发需求。另外,在考虑云计算时,11.25 GB实际上是一个非常小的数字。

这个系统并不是下一个FaceBook或者必应——那么NoSQL的路线真的值得吗?

#4:NoSQL处理方案真的能帮你省钱吗?

在纸面上,Azure表存储是一种更便宜的选择,由于它的每Gb数据仅为美分,而SQL Azure则在此期间收取大约5美元的数据。

但是由于我们系统的存储空间不会超过12 GB——这真的很重要吗?每月60美元是我们在同一个系统上花30分钟写代码的钱。

因而,在决定使用NoSQL仅仅是由于它的单位成本更低之前,先弄清楚节省下来的钱能否占了预算的很大一部分。

#5:你需要吸引风险投资吗?

有趣的是,硅谷对NoSQL有偏见。这是由于感觉上NoSQL被认为具备内在的可伸缩性,并且RDBMS被认为是不可伸缩的。记住,关键字是“感觉上”!

这种可扩展性的感觉可能会让投资者相信,你的软件正处于正确的轨道上,准备好接受大规模的采用,从而吸引他们的投资资金。

许多NoSQL公司本身就是风投公司,这也给他们带来了积极的偏见。

最后,围绕“NoSQL”的所有营销活动都有助于推动投资者对你的产品的正面情绪。

#6:你是在雇佣创业精神的人吗?

假如你打算雇佣创业精神的人,他们中的很多人可能已经有NoSQL的知识了。

然而,假如你不在一个主要的科技中心,那么取得这些人才的机会就很少了。您所在的区域可能有一个现成的RDBMS开发人员池——试图在这样的区域中招募NoSQL工程师和DBA可能会推迟项目交付日期,并且因为供应需求曲线,也会花费您更多的钱。

我的建议是与你的招聘机构/人力资源部门合作,对开发者进行市场调查,并将其归入你的技术选择中。

#7:你的用户在下游使用什么技术?

考虑这样一个场景:您向用户交付分析数据。您正在使用NoSQL来存储分析数据。然而,您的一个用户决定坚持使用基于SQL的报告系统。

这对你来说意味着什么?

这意味着您现在需要将所有NoSQL数据转换为SQL格式,并通过Azure数据工厂等服务将其向下推到用户的SQL数据库。这是您需要承担额外的开发和经营成本。假如您的所有下游用户都在使用SQL,那么您需要认真地考虑能否使用NoSQL和做所有这些昂贵的数据转换对您的系统有意义吗?

#8:对于你的产品,可用性能否胜过一致性?

假如你正在建立一个像Facebook newsfeed这样的系统,你可能会希望这个系统是高可用性的,并且是最终一致。

另一方面,假如您正在构建一个银行系统(或者者像我们的案例那样的模式存储),您可能希望支持强一致性,并放弃高可用性。

无论采用哪种方式,您都应该首先考虑CAP定理的含义,而后决定您的系统能否需要SQL或者NoSQL处理方案。

#9:您能否预期对数据库模式进行大量更改?

假如您期望对数据库模式进行大量更改,就像移动应用程序、实时分析、内容管理系统等经常发生的情况一样,那么NoSQL处理方案可能就是一种方法。

您可以使用一个分区方案,它允许您以一种比大多数SQL数据库允许的更方便的方式升级您的数据库模式。

#10:你想用NoSQL来取得个人的充实/满足吗?

请不要这样做!

我曾见过少量人,他们只是迷恋于学习一个NoSQL系统,并将其放入他们的简历中。这并没有什么错——我对NoSQL技术也很着迷。

但是,请不要让这成为选择技术堆栈背后的驱动因素(有意识的或者下意识的)。假如你愿意的话,你可以在自己的时间里学习。

谁博得了数据库战争?

坦率地说 - 没有哪个玩家能赢者通吃!

在很多情况下,您可能需要SQL和NoSQL技术在同一系统中并存。 例如,假如您正在构建像Instagram这样的照片共享应用程序,则您的照片可能位于NoSQL数据库中,而您的登录/ ACL信息可能位于SQL数据库中。

有兴趣理解更多? 请查看“下一代数据库”一书,深入理解NoSQL技术的发展和特点。

本文中的所有译文仅用于学习和交流目的,转载请务必注明文章译者、出处、和本文链接。

我们的翻译工作遵照 CC 协议,假如我们的工作有侵犯到您的权益,请及时联络我们。参加翻译 (2人) : 雪落无痕xdj, 溪边九节

  • 全部评论(0)
最新发布的资讯信息
【系统环境|服务器应用】摩尔定律与奔腾的芯- INTEL 《浪潮之巅》读书笔记(2018-12-09 22:29)
【系统环境|服务器应用】说说在 Vue.js 中如何实现组件间通信(高级篇)(2018-12-09 22:29)
【系统环境|服务器应用】开发人员安装电脑后可能会安装的 6 大软件(2018-12-09 22:29)
【系统环境|服务器应用】人工智能概念-11-系统智能(2018-12-09 22:29)
【系统环境|服务器应用】Spark SQL,如何将 DataFrame 转为 json 格式(2018-12-09 22:29)
【系统环境|服务器应用】机器学习入门(六) — 聚类和类似度模型(2018-12-09 22:29)
【系统环境|服务器应用】Shell编程基础(2018-12-09 22:28)
【系统环境|服务器应用】JavaScript中this的指向问题归纳总结(2018-12-09 22:28)
【系统环境|服务器应用】java nio与bio —— 阻塞IO与非阻塞IO的区别(2018-12-09 22:28)
【系统环境|服务器应用】Mysql入门到入土之Mysql详情和Sql基本语法(基础讲解篇)(2018-12-09 22:28)
手机二维码手机访问领取大礼包
返回顶部