第九章 云原生数据架构

9.1 关系型数据库尚能饭否

　  在大数据、NoSQL以及NewSQL等新技术的轮番轰炸后，依然是主流

　　9.1.1 优势

　　　　开发优势：SQL查询灵活度非常高，方便的进行联机事务处理。JDBC完善。ORM完善。

　　　　　　　　    ORM是为了解决 面向对象和关系型数据库阻抗不匹配的问题的：

　　　　                   （阻抗不匹配： 比如一个Opprotunity下面有多个LineItems, 面向对象很好表示这种关系，Opp对象下有一个lineitems的List； 但是在关系型数据库中，就有两张表，关联之后才能表示一个Opportunity.）

　　　　运维优势：DBA

　　　　系统优势: 成熟。ACID事务。 在编程中使用事务并非难事，Spring等各类开发框架已经在面向切面层面做的非常好了。

　　9.1.2 不足

　　　　单节点的并发访问量受到限制：数据越多，索引深度越深。I/O访问次数多。

　　　　单节点数据承载量受限：

　　　　分布式事务性能衰减严重：将数据库拆分之后，需要使用分布式事务代替本地事务。

9.2 未达预期的NoSQL

　　Not Only SQL,并不是为为了取代关系型数据库。

　　9.2.1 键值数据库

　　　　代表是Redis: 在很多情况下当做缓存使用,但同样提供了落盘（磁盘持久化）。通过主键进行查询的场景，Redis效率非常高，但对于内容查询则无能为力。

　　　　redis提供了集群处理能力（3.0之后支持），可以将数据分散到不同的节点，有效解决了单一节点访问量瓶颈。如果数据量过大，导致Redis数据不能全部加载到内存，需要落盘，Redis性能会下降，因此在数据量大的时，将Redis的数据根据主键进行分片是不错的方案。

　　9.2.2 文档数据库

　　代表是MongoDB：文档模型与面向对象的数据表达式更加接近，它有自由度极高的Schema模型，可以方便地与JSON数据进行映射。

　　文档数据数据库的设计理念与关系型数据库的设计理念完全不同，它没有静态定义的表结构，使用文档数据库时，可以灵活地在文档中随意增减属性，嵌入文档和数组。文档数据库设计应用程序是以对象本身为主的，而不是优先考虑数据库表结构如何定义。

　　MongoDB查询十分灵活，可以建立索引，提升效率。

　　MongoDB在分布式的表现上也远强于关系型数据库，它可以将数据自动分片，并且能够透明化分片之间的负载均衡和失效转移。

　　从4.0开始，支持ACID事务，以前是最终一致性。但是ACID还需考察，关键业务不能用。

　　9.2.3 列族数据库

　　代表是Hadoop, HBase 它是专门用于处理海量数据库的分布式数据库。

　　图数据库用于处理图关系的数据库，这里不介绍。

　　NOSQL适合于海量数据和高并发的场景，性能强于传统的关系型数据库。

　   NOSQL有自己的查询语言，接口标准不统一。无法提供ACID事务能力，不能用于核心系统。

　　NOSQL是SQL的补充 而不是代替。　

9.3 冉冉升起的NewSQL

　　9.3.1 新架构

　　9.3.2 透明化分片中间件

　　9.3.3 云数据库

9.4 云原生数据库中间件的核心功能

　　9.4.1 数据分片

　　9.4.2 分布式事务

　　9.4.3 数据库治理