你好，我是陶辉。

到了第 4 部分课程的最后一讲，我们来结合前面介绍过的知识点，看看面对 NoSQL、关系数据库时该如何选择。

在分布式系统中，我们会同时使用多种数据库。比如，你可能会在 Redis 中存放用户 Session 会话，将业务数据拆解为由行、列构成的二维表存储在 MySQL 中，将需要全文检索的数据放在 ElasticSearch 中，将知识图谱放在 Neo4j 图数据库中，将数据量、访问量很大的数据放在 Cassandra 列式数据库或者 MongoDB 文档型数据库中，等等。

选择数据库时，我们的依据可能是访问速度，比如基于哈希表的 Redis 查询复杂度只有 O(1)，也可能从事务的支持程度上选择了关系数据库，甚至从应用层的开发效率上还给它添加了 Hibernate 等 ORM 框架，也可能从处理数据的体量上选择了 NoSQL 数据库。可是，除了各种实现层面上的差异外，各类 NoSQL 与关系数据库之间，有没有最本质的区别？在实际工程中，我们可否从此入手确定大方向，再从细微处选择不同的实现？

在我看来，答案就在于“关系”这两个字，这也是我权衡数据库时最先考虑的前提。接下来我们就沿着关系数据库的特性，看看 NoSQL 数据库究竟做了哪些改变，我们又该如何选择它们。

关系数据库的优点

关系数据库对业务层开发效率的提升有很大帮助。下面我们先基于一个简单的例子，看看关系数据库有何优点。疫情期间新增了一批能够测量体温的考勤机，通过关系数据库我们新建了用户、考勤机、考勤记录三张表，如下图所示：

在关系数据库中，表中的每行数据由多个从属于列的单一值（比如数字、字符串）构成。虽然表中可以存放任意行数据，但列却是预先定义且不变的，因此我们很容易通过行、列交汇处的单一值进行关联操作，进而完成各类业务目的不同的查询。比如，业务开发者可以通过下面这行 SQL 语句，找到体温超过 37 度的员工，上报其姓名、测量时间以及所在地理位置：

select user.name, record.time, machine.location from user, record, machine where user.id = record.user_id and machine.id = record.machine_id and record.temporature > 37;

运营人员则可以通过下面这行 SQL 语句，找出各类考勤机的使用频率：

select count(*), machine.id from machine, record where machine.id = record.machine_id group py machine.id;

因此，关系数据库**可以通过预定义的关系，由数据库自身完成复杂的逻辑计算，为不同的场景提供数据服务。**由于不同的数据间具有了关系，关系数据库还提供了“Transaction 事务”，用于保证相关数据间的一致性，这大大释放了应用开发者的生产力。所谓“事务”，会同时具有 ACID4 个特性：

Atomicity 原子性，指多个 SQL 语句组成了一个逻辑单位，执行时要么全部成功，要么全部失败。

Consistency 一致性，指数据库只能从一个一致性状态转换到另一个一致性状态。即使数据库发生了重启，仍然得维持一致性。

Isolation 隔离性，由于数据库可以支持多个连接并发操作，因此并发的事务间必须互相隔离才有意义。SQL 标准定义了以下 4 种隔离级别：

  1. READ UNCOMMITTED 未提交读，它表示在事务 A 还未提交时，并发执行的事务 B 已经可以看到事务 A 改变的数据。这种隔离级别会带来很多问题，因此很少使用。
  2. READ COMMITTED 提交读，它表示当事务 A 未提交时，事务 B 看不到事务 A 改变的任何数据，这是 PostgreSQL 数据库的默认隔离级别。
  3. REPEATABLE READ 可重复读，指在 READ COMMITTED 的基础上解决了脏读问题。所谓脏读，是指在一个事务内，多次读取到同一数据时，结果可能不一致。这是 MySQL 数据库的默认隔离级别。
  4. SERIALIZABLE 可串行化，它通过对每一行数据加锁，使得所有事务串行执行，虽然隔离性最好，但也大大降低了数据库的并发性，所以很少使用。

Durability 持久性，指一旦事务提交，事务所做的修改必须永久性地保存到数据库中。

可见，事务的 ACID 特性简化了本应由应用层完成的流程！这也是关系数据库与 NoSQL 数据库之间最大的差别。除事务外，关系数据库还在以下 4 点上降低了应用层的开发成本：

  1. 无论是商业版的 Oracle，还是开源的 MySQL、PostgreSQL，只要是关系数据库就拥有同样的数据模型，因此它们可以通过SQL 语言为应用层提供标准化、几乎没有差异的访问接口；
  2. 生产级的数据库对持久化都有良好的支持，全面的冷备、热备方案提供了很高的可用性；
  3. 通过索引、缓存等特性，当行数在亿级以下时，关系数据库的性能并不低；
  4. 关系数据库支持还不错的并发度，一般可以服务于上千个并发连接。

所以应用层会将许多计算任务放在关系数据库中，在此基础上还诞生了 MVC 等将数据层从业务中剥离、以关系数据库为中心的架构。

关系数据库的问题

虽然基于单一值的关系映射提供了事务等许多功能，但同时也引入了 3 个问题。

首先，内存中的数据结构非常多样，难以直接映射到行列交汇处的单一值上。不过，这个问题可以通过ORM（Object-relational mapping）**框架解决。**比如，Python 中的 Django ORM 框架，可以将上述 3 张表映射为内存中的 3 个类：

from django.db import models

class User(models.Model):
name = models.CharField(max_length=20)

class Machine(models.Model):
location = models.CharField(max_length=100)

class Record(models.Model):
time = models.DateTimeField()
temporature = models.FloatField()
user = models.ForeignKey(User)
machine= models.ForeignKey(Machine)

ORM 框架会为每张表生成 id 字段，而 Record 表将 User 和 Machine 表中的 id 字段作为外键（ForeignKey）互相关联在一起。于是，这 3 个类就映射了数据库中的那 3 张表，而内存中的对象（即类的实例）则映射为每张表中的一行数据。在 ORM 框架下，找到体温大于 37 度员工的那串长 SQL，可以转化为 OOP 中的函数调用，如下所示：

#gte 表示大于等于
records = Record.objects.filter(temporature__gte = 37)
for r in records:
print(r.user.name, r.machine.location, r.time)

相比起 SQL 语句，映射后的 OO 编程要简单许多。

其次，为了实现关系映射，每张表中的字段都得预先定义好，一旦在产品迭代过程中数据模型发生了变化，便需要同步完成以下 3 件事：

  1. 修改表结构；
  2. 修改应用层操作数据的代码；
  3. 根据新的规则转换、迁移已有数据。

在 ORM 中我们可以把这 3 步放在一个 migration 迁移脚本中完成。当然，如果数据迁移成本高、时间长，可以设计更复杂的灰度迁移方案。

**最后是关系数据库固有的可伸缩性问题，这是各类 NoSQL 数据库不断诞生的主要原因。**在[第 21 讲] 中，我们介绍过沿 AKF X 轴扩展的复制型主从结构，然而单点主库无法解决数据持续增长引入的性能问题。

沿 AKF Z 轴扩展数据库虽然能够降低数据规模，但分库分表后，单一值关系引申出的 ACID 事务不能基于高时延、会抖动的网络传输强行实现，否则会导致性能大幅下降，这样的可用性是分布式系统无法接受的。

因此，在单机上设计出的关系数据库，难以处理 PB 级的大数据。而 NoSQL 数据库放弃了单一值数据模型，非常适合部署在成千上万个节点的分布式环境中。

NoSQL 数据库是如何解决上述问题的？

虽然所有的 NoSQL 数据库都无法实现标准的 SQL 语言接口，但 NoSQL 绝不是“No SQL：拒绝 SQL 语言”的意思。当然，NoSQL 也不是“Not Only SQL：不只是 SQL 语言”的意思，否则 Oracle 也能算 NoSQL 数据库了。实际上，没有必要纠结 NoSQL 的字面含义，NoSQL 数据库只是放弃了与分布式环境相悖的 ACID 事务，提供了另一种聚合数据模型，从而拥有可伸缩性的非关系数据库。

NoSQL 数据库可以分为以下 4 类：

Key/Value 数据库，通常基于哈希表实现（参见[第 3 讲]），性能非常好。其中 Value 的类型通常由应用层代码决定，当然，Redis 这样的 Key/Value 数据库还可以将 Value 定义为列表、哈希等复合结构。

文档型数据库，在 Key/Value 数据库中，由于没有预定义的值结构，所以只能针对 Key 执行查询，这大大限制了使用场景。文档型数据库将 Value 扩展为 XML、JSON（比如 MongoDB）等数据结构，于是允许使用者在文档型数据库的内部解析复合型的 Value 结构，再通过其中的单一值进行查询，这就兼具了部分关系数据库的功能。

列式数据库，比如[第 22 讲] 介绍过的 Cassandra。列式数据库基于 Key 来映射行，再通过列名进行二级映射，同时它基于列来安排存储的拓扑结构，这样当仅读写大量行中某个列时，操作的数据节点、磁盘非常集中，磁盘 IO、网络 IO 都会少很多。列式数据库的应用场景非常有针对性，比如博客文章标签的行数很多，但在做数据分析时往往只读取标签列，这就很适合使用列式数据库。再比如，通过倒排索引实现了全文检索的 ElasticSearch，就适合使用列式存储存放 Doc Values，这样做排序、聚合时非常高效。

图数据库，在社交关系、知识图谱等场景中，携带各种属性的边可以表示节点间的关系，由于节点的关系数量多，而且非常容易变化，所以关系数据库的实现成本很高，而图数据库既没有固定的数据模型，遍历关系的速度也非常快，很适合处理这类问题。当然，我们日常见到的主要是前 3 类 NoSQL 数据库。

相对于关系数据库，NoSQL 在性能和易用性上都有明显的优点。

首先我们来看可用性及性能，这是 NoSQL 数据库快速发展的核心原因：

  1. NoSQL 数据库的可伸缩性都非常好。虽然许多文档型、列式数据库都提供了类 SQL 语言接口，但这只是为了降低用户的学习成本，它们对跨节点事务的支持极其有限。因此，这些 NoSQL 数据库可以放开手脚，基于 Key/Value 模型沿 AKF Z 轴将系统扩展到上万个节点。
  2. 在数据基于 Key 分片后，很容易通过[第 28 讲] 介绍过的 MapReduce 思想，提高系统的计算能力。比如，MongoDB 很自然的就在查询接口中，提供了MapReduce 函数。
  3. 通过冗余备份，NoSQL 可以提供优秀的容灾能力。比如，Redis、Cassandra 等数据库，都可以基于[第 22 讲] 介绍过的 NWR 算法，灵活地调整 CAP 权重。
  4. 如果每个 Key 中 Value 存放的复合数据已经能满足全部业务需求，那么 NoSQL 的单机查询速度也会优于关系数据库。

其次再来看易用性，这主要体现在我们可以低成本地变更 Value 结构。虽然 NoSQL 数据库支持复合型 Value 结构，但并不限定结构类型。比如，文档型数据库中，同一个表中的两行数据，其值可以是完全不同的 JSON 结构；同样的，列式数据库中两行数据也可以拥有不同的列数。因此，当数据结构改变时，只需要修改应用层操作数据的代码，并不需要像关系数据库那样同时修改表结构以及迁移数据。

那么，到底该如何选择关系数据库与 NoSQL 数据库呢？其实，沿着“单一值关系”这一线索，我们已经找到了各自适用的场景。

如果多个业务数据间互相关联，我们需要从多个不同的角度分析、计算，并保持住相关数据的一致性，那么关系数据库最为适合。一旦数据行数到了亿级别以上，就需要放弃单一值结构，将单行数据聚合为复合结构，放在可以自由伸缩的 NoSQL 数据库中。此时，我们无法寄希望于 NoSQL 数据库提供 ACID 事务，只能基于二段式提交等算法在应用层代码中自行实现事务。

小结

这一讲我们介绍了关系数据库与 NoSQL 数据库各自的特点及其适用场景。

关系数据库通过行、列交汇处的单一值，实现了多种数据间的关联。通过统一的 SQL 接口，用户可以在数据库中实现复杂的计算任务。为了维持关联数据间的一致性，关系数据库提供了拥有 ACID 特性的事务，提升了应用层的开发效率。

虽然单一值无法映射内存中的复合数据结构，但通过 ORM 框架，关系数据库可以将表映射为面向对象编程中的类，将每行数据映射为对象，继续降低开发成本。然而，关系数据库是为单机设计的，一旦将事务延伸到分布式系统中，执行成本就会高到影响基本的可用性。因此，关系数据库的可伸缩性是很差的。

NoSQL 数据库基于 Key/Value 数据模型，可以提供几乎无限的可伸缩性。同时，将 Value 值进一步设计为复合结构后，既可以增加查询方式的多样性，也可以通过 MapReduce 提升系统的计算能力。实际上，关系数据库与每一类 NoSQL 数据库都有明显的优缺点，我们可以从数据模型、访问方式、数据容量上观察它们，结合具体的应用场景权衡取舍。

思考题

最后，留给你一道讨论题。你在选择 NoSQL 与关系数据库时是如何考虑的？欢迎你在留言区与大家一起探讨。

感谢阅读，如果你觉得这节课让你有所收获，也欢迎你把今天的内容分享给身边的朋友。