工作中總是遇到數(shù)據(jù)存儲相關(guān)的 Bug 工單，新需求開發(fā)設(shè)計(jì)中也多多少少會有數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)和存儲相關(guān)的問題。經(jīng)過幾次存儲方案設(shè)計(jì)選型和討論后發(fā)現(xiàn)需要有更全面的思考框架。

• 日常開發(fā)中常用的存儲方案選型很多都是 “拿來主義” 的，憑借著經(jīng)驗(yàn)、習(xí)慣選用，但對它們的細(xì)節(jié)特性或約束少有研究。
• 除了手邊會用的存儲方案，也應(yīng)該關(guān)注市面上更合適的存儲方案。
• 一定的技術(shù)預(yù)研和儲備能夠幫助未來更好的技術(shù)方案設(shè)計(jì)。

故寫了這篇文章，拋出我的觀察和思考，希望日后可以將一些更先進(jìn) (合適) 的技術(shù)引入公司業(yè)務(wù)，助力業(yè)務(wù)發(fā)展。

存儲選型的考慮要素

存儲選型的目的還是為了我們的使用場景和用戶服務(wù)，因此在選型前需要回答一些業(yè)務(wù)指標(biāo) & 技術(shù)指標(biāo)方面的問題，以便于我們清楚存儲選型的應(yīng)用環(huán)境。

• 用戶量：用戶量預(yù)估多少？幾百幾萬還是幾億？
• 數(shù)據(jù)量：數(shù)據(jù)量預(yù)估多少？日均增量能有多少？
• 讀寫偏好：數(shù)據(jù)是讀多一些還是寫多一些？
• 數(shù)據(jù)場景：強(qiáng)事務(wù)型還是分析型需求？
• 運(yùn)行性能要求：并發(fā)量是多少？高峰、平均、低谷分別預(yù)估是多少？

存儲引擎分類及特性

數(shù)據(jù)庫的分類方式非常多樣，因參考維度不同而存在較大差異，下面是常見的一些分類。

先拿我們最熟悉的關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，它的優(yōu)點(diǎn)非常多，我們選用關(guān)系數(shù)據(jù)庫的理由可簡單概括為以下幾點(diǎn)：

• 容易理解

可由二維表結(jié)構(gòu)來邏輯表達(dá)，相對網(wǎng)狀、層次等其他模型更加容易被理解。嚴(yán)格遵循數(shù)據(jù)格式與長度規(guī)范，數(shù)據(jù)以行為單位，一行數(shù)據(jù)表示一個(gè)實(shí)體信息，每一行數(shù)據(jù)的屬性都是相同的。

• 事務(wù)特性

支持 ACID 特性，可以維護(hù)數(shù)據(jù)之間的一致性，這是使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫非常重要的一個(gè)理由。

• 操作方便

通用的 SQL 語言使得操作關(guān)系型數(shù)據(jù)庫非常方便，支持 join 等復(fù)雜查詢，Sql + 二維關(guān)系是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫最無可比擬的優(yōu)點(diǎn)，這種易用性非常貼近開發(fā)者。

• 數(shù)據(jù)穩(wěn)定

數(shù)據(jù)持久化到磁盤，沒有丟失數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)。

• 服務(wù)穩(wěn)定

最常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 MySql、Oracle 服務(wù)器性能卓越，服務(wù)穩(wěn)定，通常很少出現(xiàn)宕機(jī)異常。

然而，在享受關(guān)系數(shù)據(jù)庫帶來的便利的同時(shí)，我們也不得不面臨很多麻煩的問題：

• 高并發(fā)下數(shù)據(jù)庫瓶頸明顯

數(shù)據(jù)按行存儲，即使只針對某一列進(jìn)行運(yùn)算，也會將整行數(shù)據(jù)從存儲設(shè)備中讀入內(nèi)存，導(dǎo)致 IO 較高。寫入更新頻繁的情況下，數(shù)據(jù)庫往往會出現(xiàn) CPU 飆高、Sql 執(zhí)行慢、客戶端報(bào)數(shù)據(jù)庫連接池不夠等異常情況，且性能瓶頸通過加 CPU、換固態(tài)硬盤、繼續(xù)買服務(wù)器加數(shù)據(jù)庫做分庫等方式處理 ROI 不高，受限于其本身的特點(diǎn)，可能花了很多錢都未必能達(dá)到想要的效果。因此例如萬人秒殺這種場景，我們絕對不可能通過數(shù)據(jù)庫直接去扣減庫存，需要做好流量漏斗。

• 為維護(hù)數(shù)據(jù)一致性付出的代價(jià)大

數(shù)據(jù)一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的核心，但是同樣為了維護(hù)數(shù)據(jù)一致性的代價(jià)也非常大。SQL 標(biāo)準(zhǔn)為事務(wù)定義了不同的隔離級別，從低到高依次是讀未提交、讀已提交、可重復(fù)度、串行化，事務(wù)隔離級別越低，可能導(dǎo)致的并發(fā)異常越多，但是能提供的并發(fā)能力越強(qiáng)。那么為了保證事務(wù)一致性，數(shù)據(jù)庫就需要提供并發(fā)控制與故障恢復(fù)兩種技術(shù)，前者用于減少并發(fā)異常，后者可以在系統(tǒng)異常的時(shí)候保證事務(wù)與數(shù)據(jù)庫狀態(tài)不會被破壞。對于并發(fā)控制，其核心思想就是加鎖，無論是樂觀鎖還是悲觀鎖，只要提供的隔離級別越高，那么讀寫性能必然會受影響。

• 為維護(hù)索引付出的代價(jià)大

為了提供豐富的查詢能力，通常熱點(diǎn)表都會有多個(gè)二級索引，一旦有了二級索引，數(shù)據(jù)的新增必然伴隨著所有二級索引的新增，數(shù)據(jù)的更新也必然伴隨著所有二級索引的更新，這不可避免地降低了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的讀寫能力，且索引越多讀寫能力越差。除了數(shù)據(jù)文件不可避免地占空間外，索引占的空間其實(shí)也并不少。

• 水平擴(kuò)展后帶來的種種問題難處理

隨著業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)大，一種方式是對數(shù)據(jù)庫做分庫，做了分庫之后，數(shù)據(jù)遷移（1 個(gè)庫的數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則打到 2 個(gè)庫中）、跨庫 join、分布式事務(wù)處理都是需要考慮的問題，尤其是分布式事務(wù)處理，業(yè)界當(dāng)前都沒有特別好的解決方案。

• 全文搜索功能弱

例如 like “% 新年快樂 %”，只能搜索到 “新年快樂，愛大家”，無法搜索到 “新年真是太快樂了，愛大家” 這樣的文本，即不具備分詞能力，且 like 查詢在 “% 新年快樂” 這樣的搜索條件下，無法命中索引，將會導(dǎo)致查詢效率大大降低。

• 表結(jié)構(gòu)擴(kuò)展不方便

由于數(shù)據(jù)庫存儲的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此表結(jié)構(gòu) schema 是固定的，擴(kuò)展不方便，如果需要修改表結(jié)構(gòu)，需要執(zhí)行 DDL（data definition language）語句修改，修改期間會導(dǎo)致鎖表，部分服務(wù)不可用。

如上文所分析的，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫優(yōu)點(diǎn)明顯，缺點(diǎn)同樣不能忽視，因此通常在企業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大的情況下，不會一味指望通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫的能力來解決數(shù)據(jù)存儲問題，而是會引入其他存儲，也就是我們說的 NoSql。

NoSql 的全稱為 Not Only SQL，泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，是對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一種補(bǔ)充，特別注意補(bǔ)充這兩個(gè)字，這意味著 NoSql 與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不是對立關(guān)系，二者各有優(yōu)劣，取長補(bǔ)短，在合適的場景下選擇合適的存儲引擎才是正確的做法。

下面看一下常用的 NoSql 及他們的代表產(chǎn)品，并對每種 NoSql 的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景做一下分析，便于熟悉每種 NoSql 的特點(diǎn)，方便技術(shù)選型。

1、KV 型 NoSql（代表——Redis）

KV 型 NoSql 顧名思義就是以鍵值對形式存儲的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，是最常見的一種 NoSql。Redis、MemCache 是其中的代表，Redis 又是 KV 型 NoSql 中應(yīng)用最廣泛的 NoSql，KV 型數(shù)據(jù)庫以 Redis 為例，最大的優(yōu)點(diǎn)總結(jié)下來主要有兩點(diǎn)：

• 數(shù)據(jù)基于內(nèi)存，讀寫效率高。
• KV 型數(shù)據(jù)，時(shí)間復(fù)雜度為 O(1)，查詢速度快。

所以說，KV 型 NoSql 最大的優(yōu)點(diǎn)就是高性能，利用 Redis 自帶的 BenchMark 做基準(zhǔn)測試，TPS 可達(dá)到 10 萬的級別，性能非常強(qiáng)勁。同樣的 Redis 也有所有 KV 型 NoSql 都有的比較明顯的缺點(diǎn)：

• 內(nèi)存是有限的，無法支持海量數(shù)據(jù)存儲。
• 只能根據(jù) K 查 V，無法根據(jù) V 查 K。
• 查詢方式單一，只有 KV 的方式，不支持條件查詢，多條件查詢唯一的做法就是數(shù)據(jù)冗余，但這會浪費(fèi)很多存儲空間。
• 由于 KV 型 NoSql 的存儲是基于內(nèi)存的，會有丟失數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)（有持久化存儲方案）。

綜上所述，KV 型 NoSql 最合適的場景就是緩存的場景：

• 讀遠(yuǎn)多于寫。
• 沒有持久化的需求，可以容忍數(shù)據(jù)丟失。

針對那些讀遠(yuǎn)多于寫的數(shù)據(jù)，引入一層緩存，每次讀從緩存中讀取，緩存中讀取不到，再去數(shù)據(jù)庫中取，取完之后再寫入到緩存，對數(shù)據(jù)做好失效機(jī)制通常就沒有大問題了。通常來說，緩存是性能優(yōu)化的第一選擇也是見效最明顯的方案。

2、搜索型 NoSql（代表——ElasticSearch）

傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要通過索引來達(dá)到快速查詢的目的，但是在全文搜索的場景下，索引是無能為力的，like 查詢無法滿足所有模糊匹配需求，使用限制太大且使用不當(dāng)容易引起慢查詢問題，搜索型 NoSql 的誕生正是為了解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫全文搜索能力較弱的問題，ElasticSearch 是搜索型 NoSql 的代表產(chǎn)品。

全文搜索的原理是倒排索引，我們看一下什么是倒排索引，它是關(guān)鍵字 –> 文檔的映射，舉例來說，現(xiàn)在這里有四個(gè)短句：

• "Tom is Tom"
• "Tom is my friend"
• "Thank you, Betty"
• "Tom is Betty's husband"

搜索引擎會根據(jù)一定的分詞規(guī)則將一句話切成多個(gè)關(guān)鍵字，并以關(guān)鍵字的維度維護(hù)關(guān)鍵字在每個(gè)文本中的出現(xiàn)次數(shù)。這樣下次搜索“Tom”關(guān)鍵字的時(shí)候，由于 Tom 這個(gè)詞語在“Tom is Tom”、“Tom is my friend”、“Tom is Betty’s husband” 三句話中都出現(xiàn)過，因此這三條記錄都會被檢索出來，而且由于”Tom is Tom” 這句話中”Tom” 出現(xiàn)了 2 次，因此這條記錄對”Tom” 這個(gè)單詞的匹配度最高，最先展示。這就是搜索引擎倒排索引的基本原理，假設(shè)某個(gè)關(guān)鍵字在某個(gè)文檔中出現(xiàn)，那么倒排索引中有兩部分內(nèi)容：

• 文檔 ID
• 該關(guān)鍵字在該文檔中出現(xiàn)的位置情況

相對應(yīng)的，我們搜索”Betty Tom” 這兩個(gè)詞語也是一樣，搜索引擎將”Betty Tom” 切分為”Tom”、”Betty” 兩個(gè)單詞，根據(jù)開發(fā)者指定的滿足率，比如滿足率 = 50%，那么只要記錄中出現(xiàn)了兩個(gè)單詞之一的記錄都會被檢索出來，再按照匹配度進(jìn)行展示。

搜索型 NoSql 以 ElasticSearch 為例，它的優(yōu)點(diǎn)為：

1）支持分詞場景、全文搜索，這是區(qū)別于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫最大特點(diǎn)。

2）數(shù)據(jù)寫文件無丟失風(fēng)險(xiǎn)，在集群環(huán)境下可以方便橫向擴(kuò)展，可承載 PB 級別的數(shù)據(jù)。

3）支持條件查詢，支持聚合操作，類似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的 Group By，但是功能更加強(qiáng)大，適合做數(shù)據(jù)分析。

4）高可用，自動發(fā)現(xiàn)新的或者失敗的節(jié)點(diǎn)，重組和重新平衡數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)是安全和可訪問的。

同樣，ElasticSearch 也有比較明顯的缺點(diǎn)：

1）性能全靠內(nèi)存來頂，也是使用的時(shí)候最需要注意的點(diǎn)，非常吃內(nèi)存，大數(shù)據(jù)量下 64G + SSD 基本就是標(biāo)配，相同的配置多一倍內(nèi)存，一個(gè)月差不多就要多花好多錢。至于 ElasticSearch 內(nèi)存主要用在以下幾個(gè)地方：

• Indexing Buffer----ElasticSearch 基于 Luence，Lucene 的倒排索引是先在內(nèi)存里生成，然后定期以 Segment File 的方式刷磁盤的，每個(gè) Segment File 實(shí)際就是一個(gè)完整的倒排索引。
• 各類緩存 ----Filter Cache、Field Cache、Indexing Cache 等，用于提升查詢分析性能，例如 Filter Cache 用于緩存使用過的 Filter 的結(jié)果集。
• Segment Memory---- 倒排索引前面說過是基于關(guān)鍵字的，Lucene 在 4.0 后會將所有關(guān)鍵字以 FST 這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方式將所有關(guān)鍵字在啟動的時(shí)候全量加載到內(nèi)存，加快查詢速度，官方建議至少留系統(tǒng)一半內(nèi)存給 Lucene。
• Cluter State Buffer----ElasticSearch 被設(shè)計(jì)為每個(gè) Node 都可以響應(yīng)用戶請求，因此每個(gè) Node 的內(nèi)存中都包含有一份集群狀態(tài)的拷貝，一個(gè)規(guī)模很大的集群這個(gè)狀態(tài)信息可能會非常大。

2）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活性不高，字段一旦建立就沒法修改類型了，假如建立的數(shù)據(jù)表某個(gè)字段沒有加全文索引，想加上，那么只能把整個(gè)表刪了再重建。

3）讀寫之間有延遲，寫入的數(shù)據(jù)差不多 1s 樣子會被讀取到（數(shù)據(jù)寫入時(shí)需要維護(hù)很多索引）。

因此，搜索型 NoSql 最適用的場景就是有條件搜索尤其是全文搜索的場景，作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一種替代方案，通常搜索型 NoSql 也會作為一層前置緩存，來對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行保護(hù)。

此外，搜索型數(shù)據(jù)庫還有一種非常重要的應(yīng)用場景。我們可以想，一旦對數(shù)據(jù)庫做了分庫分表后，原來可以在單表中做的聚合操作、統(tǒng)計(jì)操作是否統(tǒng)統(tǒng)失效？例如我把訂單表分 16 個(gè)庫，1024 張表，那么訂單數(shù)據(jù)就散落在 1024 張表中，我想要統(tǒng)計(jì)昨天浙江省單筆成交金額最高的訂單是哪筆如何做？這就是搜索型 NoSql 的另一大作用了，我們可以把分表之后的數(shù)據(jù)統(tǒng)一打在搜索型 NoSql 中，利用搜索型 NoSql 的搜索與聚合能力完成對全量數(shù)據(jù)的查詢。

3、列式 NoSql（代表——HBase）

列式 NoSql 和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣都有主鍵的概念，區(qū)別在于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是按照行組織的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)字段即使沒有值同樣占空間，列式存儲完全是另一種方式，它是按列進(jìn)行數(shù)據(jù)組織的，好處在于：

• 查詢時(shí)只有指定的列會被讀取，不會讀取所有列。
• 存儲上節(jié)約空間，空值不會被存儲，一列中有時(shí)候會有很多重復(fù)數(shù)據(jù)（尤其是枚舉數(shù)據(jù)，性別、狀態(tài)等字段），這類數(shù)據(jù)可壓縮。
• 列數(shù)據(jù)被組織到一起，一次磁盤 IO 可以將一列數(shù)據(jù)一次性讀取到內(nèi)存中。

大數(shù)據(jù)時(shí)代最具代表性的技術(shù)之一 HBase 就是列式 NoSQL 的產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)，其優(yōu)點(diǎn)主要是：

• 海量數(shù)據(jù)存儲，PB 級別數(shù)據(jù)隨便存，底層基于 HDFS（Hadoop 文件系統(tǒng)），數(shù)據(jù)持久化。
• 讀寫性能好，只要沒有濫用造成數(shù)據(jù)熱點(diǎn)，讀寫基本沒任何問題。
• 橫向擴(kuò)展在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫及非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中都是最方便的之一，只需要添加新機(jī)器就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)容量的線性增長，且可用在廉價(jià)服務(wù)器上，節(jié)省成本。
• 可存儲結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
• 本身沒有單點(diǎn)故障，可用性高。
• 列數(shù)理論上無限制，HBase 本身只對列族數(shù)量有要求，建議 1~3 個(gè)。

缺點(diǎn)主要表現(xiàn)在：

• HBase 是 Hadoop 生態(tài)的一部分，因此它本身是一款比較重的產(chǎn)品，依賴很多 Hadoop 組件，數(shù)據(jù)規(guī)模不大沒必要用，運(yùn)維還是有點(diǎn)復(fù)雜的。
• 不支持分頁查詢，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)不了數(shù)據(jù)總數(shù)。
• KV 式存儲，條件查詢很弱，HBase 在 Scan 掃描一批數(shù)據(jù)的情況下還是提供了前綴匹配這種 API 的，條件查詢除非定義多個(gè) RowKey 做數(shù)據(jù)冗余。

因此 HBase 比較適用于 KV 型存儲且未來無法預(yù)估數(shù)據(jù)增長量的場景，另外 HBase 使用還是需要一定的經(jīng)驗(yàn)，主要體現(xiàn)在 RowKey 的設(shè)計(jì)上。

4、文檔型 NoSql（代表——MongoDB）

文檔型 NoSql 指的是將半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲為文檔的一種 NoSql，文檔型 NoSql 通常以 JSON 或者 XML 格式存儲數(shù)據(jù)，因此文檔型 NoSql 是沒有 Schema 的，由于沒有 Schema 的特性，我們可以隨意地存儲與讀取數(shù)據(jù)，因此文檔型 NoSql 的出現(xiàn)是解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)擴(kuò)展不方便的問題的。

MongoDB 是文檔型 NoSql 的代表產(chǎn)品，同時(shí)也是所有 NoSql 產(chǎn)品中的明星產(chǎn)品之一，它的很多概念與關(guān)系數(shù)據(jù)庫類似，因此，對于 MongDB，我們只需要理解成一個(gè) Free-Schema 的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就好了，其優(yōu)點(diǎn)主要是：

• 沒有預(yù)定義的字段，擴(kuò)展字段容易。
• 相較于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，讀寫性能優(yōu)越，命中二級索引的查詢不會比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫慢，對于非索引字段的查詢則是全面勝出。

缺點(diǎn)在于：

• 不支持事務(wù)操作，雖然 Mongodb4.0 之后宣稱支持事務(wù)，但是效果待觀測。
• 多表之間的關(guān)聯(lián)查詢不支持（雖然有嵌入文檔的方式），join 查詢還是需要多次操作。
• 空間占用較大，這個(gè)是 MongDB 的設(shè)計(jì)問題，空間預(yù)分配機(jī)制 + 刪除數(shù)據(jù)后空間不釋放，只有用 db.repairDatabase () 去修復(fù)才能釋放。
• 目前沒發(fā)現(xiàn) MongoDB 有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫例如 MySql 的 Navicat 這種成熟的運(yùn)維工具。

總而言之，MongDB 的使用場景很大程度上可以對標(biāo)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，但是比較適合處理那些沒有 join、沒有強(qiáng)一致性要求且表 Schema 會常變化的數(shù)據(jù)。

通過以上討論分析我們心中已經(jīng)有了一個(gè)基本的選型框架指導(dǎo)，實(shí)際上在數(shù)據(jù)庫選型時(shí)回答自己兩個(gè)核心問題就好了：

• 什么時(shí)候選用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，什么時(shí)候選用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
• 選用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的話，使用哪種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫都是通過犧牲了 ACID 特性來獲取更高性能的，假設(shè)表數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的事務(wù)特性需求，那么這類數(shù)據(jù)是不適合放在非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。此外，選用 NoSQL 數(shù)據(jù)庫時(shí)也要根據(jù)公司技術(shù)棧框架、業(yè)務(wù)特性、運(yùn)維成本等多方面考慮是否采納。

總結(jié)

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的選型，往往需要考慮幾個(gè)指標(biāo)：

• 數(shù)據(jù)量
• 并發(fā)量
• 實(shí)時(shí)性
• 一致性要求
• 讀寫分布和類型
• 安全性
• 運(yùn)維成本

常見軟件系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫選型參考如下：

• 中后臺管理型系統(tǒng)  - 如運(yùn)營系統(tǒng)，數(shù)據(jù)量少，并發(fā)量小，首選關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
• 大流量系統(tǒng)  - 如電商單品頁，后臺考慮選關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，前臺考慮選內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫。
• 日志型系統(tǒng)  - 原始數(shù)據(jù)考慮選列式數(shù)據(jù)庫，日志搜索考慮選搜索引擎。
• 搜索型系統(tǒng)  - 例如站內(nèi)搜索，非通用搜索，如商品搜索，后臺考慮選關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，前臺考慮選搜索引擎。
• 事務(wù)型系統(tǒng)  - 如庫存，交易，記賬，考慮選關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 + K-V 數(shù)據(jù)庫（作為緩存）+ 分布式事務(wù)。
• 離線計(jì)算 - 如大量數(shù)據(jù)分析，考慮選列式數(shù)據(jù)庫或關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
• 實(shí)時(shí)計(jì)算  - 如實(shí)時(shí)監(jiān)控，可以考慮選內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫或者列式數(shù)據(jù)庫。

設(shè)計(jì)實(shí)踐中，要基于需求、業(yè)務(wù)驅(qū)動架構(gòu)，無論選用 RDB/NoSQL, 一定是以需求為導(dǎo)向，最終數(shù)據(jù)存儲方案必然是各種權(quán)衡的綜合性設(shè)計(jì)。