手把手教你如何進行業務系統數據庫技術選型？

來源：北大青鳥總部 2023年04月19日 14:23

摘要：隨著云計算、大數據、物聯網時代的到來，越來越多的網民涌入互聯網，越來越多的應用系統需要支撐海量數據存儲，還需要隨著業務需求滿足高并發、高可靠、高擴展性等要求，傳統的關系型數據庫已經不能完全滿足需求了，因此NoSQL應運而生。

隨著云計算、大數據、物聯網時代的到來，越來越多的網民涌入互聯網，越來越多的應用系統需要支撐海量數據存儲，還需要隨著業務需求滿足高并發、高可靠、高擴展性等要求，傳統的關系型數據庫已經不能完全滿足需求了，因此NoSQL應運而生。

那么SQL是什么？、NoSQL又是什么？業務系統如何數據庫技術選型呢？

NoSQL!= NO SQL，而是NotOnlySQL,作為關系型數據庫的補充而出現。關系型數據庫即采用了關系模型來組織的數據庫，簡單來說，就是二維表格模型，包含關系（表名）、元組（二維表中的一行）、屬性（二維表中的一列）、域（屬性的取值范圍）、關鍵字（唯一能標識元組的屬性）、關系模式（表結構，對關系的描述）等概念。以一個用戶信息表來說，用戶信息表就是整個關系，元組就是姓名、性別、年齡、電話、地域組成的一行記錄，屬性則是單獨的地域列、年齡列等，域就是地域是中國全省市等，關鍵字就是用戶ID、能唯一標識這個用戶，關系模式就是這整個表，包含姓名、性別、年齡、電話、地域屬性。

對于關系型數據庫來說，一直非常流行的原因有如下四個：1、強事務一致性，數據庫的ACID（原子性、一致性、隔離性、持久性）保障了所有記錄的數據全是準確的，對于早期互聯網來說，大家都不完全信任看不到摸不著的東西，所以這個特點非常重要；

2、容易理解，二維表的結構非常貼合現實世界。

3、使用方便，通用的sql語言使得操作關系型數據庫非常方便；

4、容易維護，在設計的時候采用了實體完整性、參照完整性等理念，減少了數據冗余和數據不一致。常用的關系型數據庫有Mysql、Oracle等。

然而隨著互聯網海量數據的增加，關系型數據庫也產生了瓶頸，具體表現如下：

1、無法應對高并發的讀寫請求，關系型數據庫是以行結構來存儲的，比如我們想獲取某個地域的用戶名單，需要按行讀取，再獲取其中的用戶名字這一屬性，對于磁盤的IO消耗非常大；

2、無法彈性伸縮，關系型數據庫無法像webserver那樣簡單的通過增加更多的硬件和服務節點來擴展性能，對于數據庫海量劇增的今天、服務需要24小時提供的企業來說，這非常難受；

3、不再需要事務強一致性、讀寫實時性，早期這是關系型數據庫的優點，而隨著互聯網業務覆蓋范圍的廣泛，用戶可以接受一定的延遲、一定的錯誤。

因此NoSQL關系型數據庫出現了，作為關系型數據庫的補充，再根據互聯網時代的需求不同，可以分為：

1、支持高性能并發讀寫的Key-Value數據庫，如Redis；

2、支持海量數據訪問的文檔數據庫，如MongoDB、CouchDB；

3、支持大數據存儲和分析的列式數據庫，如HBase；

4、支持全文搜索的搜索引擎數據庫，如ElasticSearch。

數據庫的使用根據具體的業務場景而確定，毫無疑問，涉及交易場景，關系型數據庫是必不可失的，因為我們要求數據必須一致，不能允許任何的差錯出現。在大部分互聯網企業中，一般是SQL與NoSQL配合使用。現以某高速發展的電商網站來聊聊如何技術選型？

從業務類型來看，電商具備用戶量&訂單量高速增長、網站延遲低、對部分數據準確性要求高的特點，因此需要數據庫能支持高讀寫的并發量、低延遲高吞吐、安全穩定、高可用的特點。從數據類型來看，包含用戶個人信息數據、商品信息數據、交易數據三類，對于交易數據需要保證不能出錯，而其它類數據則要求能存儲不出錯。從數據驅動運營的角度來看，未來會利用用戶在平臺產生的所有數據進行數據分析、智能推薦、二次營銷等。綜上所述，我們選擇的數據庫是MySQL與MongoDB。

選擇MySQL毫無疑問是為了保證業務核心數據如用戶信息、交易數據等不能出錯，這是關系型數據庫的最大優勢。選擇MongoDB則是因為其高可用、文檔模型的特點。關于高可用，首先MongoDB的架構是primary、secondary模式，一個主節點接受server的讀寫，兩個從節點同步primary主節點的數據，當主節點發生故障時，從節點進行選舉，產生新的主節點，從而保障了業務的高可用。

其次MongoDB支持數據分片，當業務量急速擴展時，原先部署數據庫的五臺服務器就不夠了，現在需要增加服務器節點數，對于Mysql來說，采用分庫分表就可以解決問題，對于MongoDB則是通過將一個集合上的數據按片鍵分到不同的分片上，減少同一個數據文件上的數據量，再通過配置文件將數據引向不同的分片即可。