关系型到文档型的跨越-SequoiaDB.PDF

SequoiaDB 白皮书 关系型到文档型的跨越 颠覆你对数据库数据模型的认识 2014 年9 月 1 SequoiaDB 白皮书 目录 1. 简介 1 2. 为什么要转变？ 1 2.1 扩展模型 1 2.2 数据模型 1 3. 数据模型: 关系型 vs.文档型 1 3.1 关系型数据模型 2 3.2 文档型数据模型 3 4. 文档型数据模型：一些应用 3 4.1 模型 4 4.2 键 4 4.3 灵活性 4 4.4 并发性 4 5. 结论 4 6. 关于 SequoiaDB 5 7. 资源 5 2 SequoiaDB 白皮书 1. 简介 在文档型 NoSQL 数据库出现之前，许多开发者一直绞尽脑汁思考，希望能想出更好的处理 关系型数据库技术的方法，如今他们可能要跳出那种思维而另辟蹊径。本篇白皮书将介绍关 系型数据库和分布式文档型数据库的区别以及在应用开发上的一些建议。 2. 为什么要转变？ 人们通常都不愿意改变，因为改变总是痛苦的，除非它能显著解决一些问题。随着大数据 的发展，我们越来越有必要开始对数据模型做出转变了。换句话说，这种转变的需求愈发的 强烈，因为大数据时代不管是对于数据库的扩展模型还是数据模型都要求极高的灵活性。 2.1 扩展模型 关系型数据库是一种“纵向扩展”的技术，想要扩展容量（无论数据存储还是 I/O），都 需要更换更大的服务器。现代应用结构的解决却是使用“横向扩展”无需新购买更大的 服务器，只需要在负载均衡器下增加一般的服务器、虚拟机或是云服务器就可以实现扩展。 此外，容量在不再需要的时候还可以轻易的缩减。事实上，“横向扩展”在应用逻辑层的使 用已经很广泛了，只是数据库技术上刚刚赶上而已。 2.2 数据模型 NoSQL “横向扩展”部署方案的优点已经受到了业界的注意，但是同时很多人忽略的是 NoSQL 数据管理的简洁，不需要很复杂的操作模式构建，这一点对于数据库的提升也和扩展 模型一样重要。在使用传统关系数据库时，添加数据前，需要定义操作模式。之后每一条记 录的加入都需要严格的按照定义的操作模式进行，比如固定的列数和数据类型。因此，改变 那些分区关系型数据库的操作模式，会非常的麻烦。如果你的数据获取和数据管理需求经常 变化，那这种严格的模式限制将会成为制约表现的屏障。 NoSQL （无论文档型、列式、K-V 等等）都是水平扩展的，它们都不需要预先定义操作模 式、所以也不需要在需求改变时改变操作模式。 接下来我就将使用 SequoiaDB 来介绍文档型 NoSQL 数据库技术： 3. 数据模型: 关系型 vs.文档型 下图就对比了四条记录在关系型和文档型数据模型下的存储情况： 1 SequoiaDB 白皮书 R1C1 R1C2 R1C3 R1C4 R2C1 R2C2 R2C3 R2C3 R3C1 R3C2 R3C3 R3C3 R4C1 R4C2 R4C3 R4C3 关系型数据模型 文档型数据模型 3.1 关系型数据模型 如上所示，关系型数据库中的每一条记录存储都需要遵守一个固定的模式固定的列