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154 计算机研究与发展2013,50(1 中解脱出来,在面对不同的问题时不需要重新考虑司纷纷推出了自己的解决方案. Bigtable是 Google 数据管理问题,从而可以将重心转向其他的部分.但早期开发的数据库系统,它是一个多维稀疏排序表, 在大数据时代不同的应用领域在数据类型、数据处由行和列组成,每个存储单元都有一个时间戳,形成 理方式以及数据处理时间的要求上有极大的差异.三维结构.不同的时间对同一个数据单元的多个 在实际的处理中几乎不可能有一种统一的数据存储操作形成数据的多个版本之间由时间戳来区分 方式能够应对所有场景.比如对于海量Web数据的除了 Bigtable, Amazon的 Dynamo和 Yahoo的 处理就不可能和天文图像数据采取同样的处理方 PNUTS也都是非常具有代表性的系统. Dynamo 式.在这种情况下,很多公司开始尝试从“ One size综合使用了键/值存储、改进的分布式哈希表(DHT)、 fits one”和“ One size fits domain”的设计理念出发向量时钟( vector clock)等技术实现了一个完全的 来研究新的数据管理方式,并产生了一系列非常有分布式、去中心化的高可用系统. PNUTS是一个分 代表性的工作 布式的数据库,在设计上使用弱一致性来达到高可 4)数据库事务特性.众所周知关系数据库中事用性的目标,主要的服务对象是相对较小的记录,比 务的正确执行必须满足ACID特性,即原子性如在线的大量单个记录或者小范围记录集合的读和 ( atomicity)、一致性( consistency)、隔离性( isolation)写访问.不适合存储大文件、流媒体等. Bigtable, 和持久性( durability).对于数据强一致性的严格要 Dynamo, PNUTS等的成功促使人们开始对关系数 求使其在很多大数据场景中无法应用.这种情况下据库进行反思,由此产生了一批未采用关系模型的 出现了新的BASE特性,即只要求满足 basically数据库,这些方案现在被统一称为 NOSQL( not only available(基本可用), soft state(柔性状态)和QL). NoSQL并没有一个准确的定义,但一般认为 eventually consistent(最终一致).从分布式领域著 NOSQL数据库应当具有以下的特征[4:模式自由 名的CAP理论[3J的角度来看,ACID追求一致性( schema-fre)、支持简易备份( easy replication C,而BASE更加关注可用性A.正是在事务处理过 support)、简单的应用程序接口( simple API)、最终 程中对于ACID特性的严格要求,使得关系型数据致性(或者说支持BASE特性,不支持ACID)、支 库的可扩展性极其有限 持海量数据( huge amount of data). NOSQL和关系 面对这些挑战,以 google为代表的一批技术公型数据库的简单比较如表3所示 Table 3 Comparison between NoSQL Database and RDBMS 表3 NoSQL数据库和关系数据库的对比 Objects of Comparison RDBMS NoSQL Perfect Imperfect RDBMS is based on mathematical model; NosQL has no such mo Performance of RDBMS will degrade as the data increase, so it's usually Data Scal Large Extremely Large appropriate for extremely large data: No sQL can increase the volume of torage by adding more devices. Flexible RDBMS must define schema at first: NosQL is schemafree Simple query RDBMS will build index. so it can well support point query and range query ast NosQL has no index, although the query processing can be accelerated by MapReduce, it is still less efficient Consistency Strong consistency Weak consistency RDBMS obey ACID; NosQL obey BASE. Scalability Moderate RDBMS is difficult to scale: NoSQL can easily scale out by adding new nodes Availability of rdbms is relatively weak when the volume of data is very Very Good rge because of its limitation of strong consistency NosQL can achieve better availability by relaxing ACID RDBMS has standard(SQL): NosQL has no such standard. Technical Support Technical support for RDBMs is high: Technical support for NosQL is low. Maintenance Complex Complex RDBMS should be maintained by DBA: NosQL is not sophisticated now, so its maintenance is also difficult ①CAP理论指出:一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性( availability)和分区容错性( partition tolerance),最多只能同时满足其中 两个3¨ux$n«ZCOuZª³ºUÕÖ ef¿À$ÅEÛºOP+)OúÏK n6efuSZCOåæÁÂneféV(efÑ ÀXYE^efÑÀu¢O³Sòk¤6OÚïK n¼³OÑÀ3ðvZ/kùzOef\
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