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五種知名的分布式數(shù)據(jù)庫大PK

?譯者 | 陳峻

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到喀左網(wǎng)站設(shè)計與喀左網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗，讓設(shè)計與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：成都網(wǎng)站設(shè)計、成都網(wǎng)站建設(shè)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、國際域名空間、虛擬主機(jī)、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋喀左地區(qū)。

審校 | 孫淑娟

在過去的十年間，分布式系統(tǒng)已遍布全球。它們跨區(qū)域地使用編排技術(shù)，實現(xiàn)了橫跨多個云服務(wù)提供商及本地基礎(chǔ)設(shè)施的混合云式部署，負(fù)載平衡，以及高可用性。在此基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域也在不斷迭代與發(fā)展。近年來，業(yè)界大量涌現(xiàn)了專為分布式數(shù)據(jù)庫部署而設(shè)計的新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。當(dāng)然，也有部分?jǐn)?shù)據(jù)庫已在原有的設(shè)計中，添加了分布式架構(gòu)組件。

DB-Engines.com評出的百強(qiáng)數(shù)據(jù)庫

知名網(wǎng)站DB-engines.com使用加權(quán)算法，跟蹤了各種數(shù)據(jù)庫在各個平臺上的提及次數(shù)、Google的搜索趨勢、Stack Overflow上的討論頻率、推文發(fā)布的職業(yè)技能次數(shù)、以及LinkedIn個人資料出現(xiàn)的數(shù)量。下圖展示了截至2022年5月，在上榜的394種數(shù)據(jù)庫中，市場占比前100的數(shù)據(jù)庫分布情況。

截至2022年5月，DB-Engines.com上排名前100的數(shù)據(jù)庫

其中，作為傳統(tǒng)的SQL系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）仍占比最大，高達(dá)47%。而占比25%是NoSQL系統(tǒng)，涵蓋了豐富的類型，包括：MongoDB之類的文檔數(shù)據(jù)庫、Redis之類的鍵值系統(tǒng)、ScyllaDB之類的寬列（wide column）數(shù)據(jù)庫、以及Neo4j之類的圖形數(shù)據(jù)庫。而占比11%的“多模型”數(shù)據(jù)庫包含了在同一系統(tǒng)中，同時支持SQL和NoSQL的混合體（如：Microsoft的Cosmos DB和ArangoDB），或支持多種NoSQL數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)庫（如：DynamoDB，它將自己列為NoSQL鍵值系統(tǒng)和一個文件存儲的集合）。

什么是分布式數(shù)據(jù)庫？

人們對于如何構(gòu)建符合SQL（源自ANSI/ISO/IEC9075:2016的正式標(biāo)準(zhǔn)化）的分布式RDBMS系統(tǒng)有著不同的理解。目前ANSI、ISO、IETF或W3C尚未對“NoSQL數(shù)據(jù)庫”進(jìn)行明確的定義。在我看來，分布式數(shù)據(jù)庫的基本特征是：首先定義了一個集群，并在其中分布了不同的數(shù)據(jù)；接著，集群中定義了各個節(jié)點角色。每個節(jié)點或是對等節(jié)點，或是有某些節(jié)點處于領(lǐng)導(dǎo)位置，而其他節(jié)點扮演跟隨者的角色。然后，這些角色能夠?qū)崿F(xiàn)彼此的故障轉(zhuǎn)移。最后，它們能夠盡可能地均勻復(fù)制和分片數(shù)據(jù)。

在此基礎(chǔ)上，我們可以從上述名列前100名的數(shù)據(jù)庫中，挑選出5種典型的，并將它們分為如下兩類：

SQL+NewSQL	NoSQL
PostgreSQL	MongoDB
CockroachDB	Redis
	ScyllaDB（Cassandra）

在上表的左側(cè)，Postgres和CockroachDB代表了分布式SQL。其中，CockroachDB號稱“NewSQL”，是專為分布式數(shù)據(jù)庫而設(shè)計的。在上表的右側(cè)，MongoDB、Redis和ScyllaDB都屬于分布式NoSQL?？偟卣f來，如果您需要表聯(lián)合（JOIN）操作的話，可以沿用SQL和RDBMS。如果您需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行非規(guī)范化，那么便可以選擇NoSQL。

多數(shù)據(jù)中心集群

前面提到了集群的概念。早在多數(shù)據(jù)中心的設(shè)計架構(gòu)被提出之前，PostgreSQL、MongoDB和Redis都被設(shè)計為單數(shù)據(jù)中心的本地集群。

如上表所示，首發(fā)于1986年的Postgres，完全早于云計算的概念。但隨著時間的推移，它在設(shè)計和功能上發(fā)生了不少的改進(jìn)。
作為NewSQL的代表，CockroachDB在設(shè)計之初就考慮到了全局性分布。
MongoDB在公有云誕生之初發(fā)布，其最初的設(shè)計只考慮到了單個數(shù)據(jù)中心集群，現(xiàn)在也增加了對于各種不同拓?fù)涞闹С帧Ｊ褂肕ongoDB Atlas，您可以非常輕松地將其部署到多個區(qū)域中。
根據(jù)低延遲的設(shè)計理念，Redis通常被部署在單個數(shù)據(jù)中心中。同時，它也提供了允許部署多數(shù)據(jù)中心的企業(yè)功能。
ScyllaDB和Cassandra一樣，從一開始就在設(shè)計中考慮了多數(shù)據(jù)中心的部署。

集群

在分布式數(shù)據(jù)庫的概念中，我們提到了復(fù)制和分片。這完全取決于數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的分層或同構(gòu)程度。例如，MongoDB只有一個主節(jié)點，其余都是該主節(jié)點的副本（被稱為副本集）。您只能在主節(jié)點上寫入數(shù)據(jù)庫。而由于副本為只讀，因此您無法直接更新它們，而必須由主節(jié)點去更新其他副本。顯然，這些節(jié)點是異構(gòu)的，而不是同構(gòu)的。

這類主備（Primary-Replica）架構(gòu)有助于在重讀?。╮ead-heavy）的工作負(fù)載中分配流量。而在混合或重寫入（write-heavy）的工作負(fù)載中，主節(jié)點會成為瓶頸。也就是說，在主節(jié)點出現(xiàn)故障時，由于集群需要臨時選出一個新的主節(jié)點，因此數(shù)據(jù)庫會不得不臨時暫停寫入操作。這就是所謂的單點故障。

相反，ScyllaDB和Cassandra屬于“無領(lǐng)導(dǎo)”的P2P多活（Active-Active）系統(tǒng)。由于客戶端可以讀取或?qū)懭肴魏瓮瑯?gòu)的節(jié)點，因此避免了單點故障。也就是說，每個節(jié)點都可以更新集群中任何其他副本的數(shù)據(jù)。

可見，雖然多活會帶來更多的計算量，但是它解決了服務(wù)器保持彼此同步的問題。用戶最終會得到一個適合重寫入的負(fù)載平衡的系統(tǒng)，畢竟每個節(jié)點都可以提供讀取與寫入服務(wù)。

下面，我們看看上述5種數(shù)據(jù)庫在主副本和P2P多活方面的表現(xiàn)：

CockroachDB和ScyllaDB（以及Cassandra）是按照多活模式設(shè)計的。
Postgres需要一些外部方法來實現(xiàn)多活，而并非內(nèi)置。
MongoDB并不支持多活。
在Redis企業(yè)版中，我們可以使用無沖突的復(fù)制數(shù)據(jù)類型（conflict-free replicated data types，CRDT）來實現(xiàn)多活模式。

注意，Postgres、MongoDB和Redis都默認(rèn)會使用主副本的數(shù)據(jù)分布模式。

復(fù)制

分布式系統(tǒng)設(shè)計也會影響到已部署的不同機(jī)架、或數(shù)據(jù)中心之間分配數(shù)據(jù)的方式。例如，在一套給定主副本系統(tǒng)中，只有擁有主節(jié)點的數(shù)據(jù)中心，才能服務(wù)于任何寫入的負(fù)載。而其他數(shù)據(jù)中心只能作為只讀副本。

而在支持多數(shù)據(jù)中心集群的對等系統(tǒng)中，整個集群中的每個節(jié)點都可以接受讀取或?qū)懭胴?fù)載。顯然，這會更方便將工作負(fù)載分布到多個地理位置。

例如，通過使用ScyllaDB，您可以判定每個站點具有相同甚至不同的復(fù)制因子。在上圖的右側(cè)，我們展示了在一個數(shù)據(jù)中心擁有三個數(shù)據(jù)副本，而在另一個數(shù)據(jù)中心擁有兩個副本的情況。

不同級別的操作會具有一致性。您可能在具有三節(jié)點的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行本地的“仲裁”式讀取或?qū)懭耄矗盒枰ㄟ^本地仲裁來更新三個節(jié)點中的哪兩個）。當(dāng)然，您也可能有一個集群范圍內(nèi)的仲裁，判定需要更新一個或兩個數(shù)據(jù)中心里的任意三個節(jié)點。

拓?fù)涓兄?/h4>
我們已經(jīng)了解了分布式數(shù)據(jù)庫的本地集群方式，它可以有效地讓多個系統(tǒng)分擔(dān)負(fù)載。您也可以跨多個地域節(jié)點對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分片，或是通過確保相同數(shù)據(jù)在多個節(jié)點上的高可用性，來保證數(shù)據(jù)的復(fù)制。
下面，讓我們假設(shè)一個場景：如果您的所有節(jié)點都安裝在同一個機(jī)架中，而整個機(jī)架出現(xiàn)了故障，那該怎么辦呢？此時，我們需要用到同一數(shù)據(jù)中心內(nèi)的機(jī)架拓?fù)涓兄源_保將數(shù)據(jù)分布到該數(shù)據(jù)中心的多個機(jī)架中，從而最大限度地減少因電源或網(wǎng)絡(luò)中斷，而導(dǎo)致的整個機(jī)架與另一個機(jī)架失去連接。
在分布式數(shù)據(jù)庫中，我們需要數(shù)據(jù)庫的多個副本，運行在不同的數(shù)據(jù)中心上，以實現(xiàn)跨集群的更新機(jī)制。每個單一數(shù)據(jù)庫都能夠自主運行，而且它們的同步機(jī)制既可以是單向的（由一個數(shù)據(jù)中心去更新下游副本），也可以是雙向或多向的。這種地理分布可以通過允許就近用戶的連接，來最小化延遲，進(jìn)而確保在出現(xiàn)單個數(shù)據(jù)中心的災(zāi)難時，用戶不會丟失部分甚至全部數(shù)據(jù)。
下面，我們來看看上述5種數(shù)據(jù)庫在拓?fù)涓兄矫娴谋憩F(xiàn)：
CockroachDB和ScyllaDB均有內(nèi)置的拓?fù)涓兄匦浴?/li>
MongoDB從2015年后開始引入拓?fù)涓兄匦浴?/li>
Postgres和Redis最初被設(shè)計為單數(shù)據(jù)中心方案。雖然不是開箱即用的，但是您可以像添加多活功能那樣，去手動添加拓?fù)涓兄?wù)。

下面，我們根據(jù)上述各項分布式特點，對5種數(shù)據(jù)庫進(jìn)行屬性上的總結(jié)和對比。

PostgreSQL

Postgres是如今最流行的SQL實現(xiàn)之一。它提供了開箱即用的本地集群。不過，由于Postgres仍在致力于完善其多數(shù)據(jù)中心的集群，因此您需要通過額外的配置和開發(fā)，方可實現(xiàn)。

由于SQL建立在高度一致的事務(wù)性模式上，因此它不適合廣泛地跨越地理區(qū)域的集群。每個查詢都會被所有相關(guān)數(shù)據(jù)中心之間的長時間延遲而放大。

同時，Postgres依賴于主副本模型。集群中存在著主節(jié)點和副本節(jié)點的關(guān)系。您也可以額外地添加負(fù)載均衡器，或者多活附加組件。此外，Postgres雖然在自動化分片方面取得了一些進(jìn)展，但是目前仍需要用戶進(jìn)行手動數(shù)據(jù)分片。

CockroachDB

作為“NewSQL”的CockroachDB不但使用了Postgres的傳輸協(xié)議（wire protocol），而且大量借鑒了許多由Postgres開創(chuàng)的概念。當(dāng)然，它并沒有局限于Postgres架構(gòu)。例如：多數(shù)據(jù)中心集群和對等無領(lǐng)導(dǎo)拓?fù)洌急粌?nèi)置了進(jìn)去。

此外，CockroachDB不但具有自動分片和數(shù)據(jù)復(fù)制功能，而且也內(nèi)置了數(shù)據(jù)中心的感知能力，您可以按需添加機(jī)架的感知功能。

值得注意的是，由于CockroachDB需要所有的事務(wù)具有高度一致性，因此用戶喪失了最終一致性或可調(diào)一致性（Tunable Consistency）的靈活度。這不但會降低吞吐量，而且會在任何跨數(shù)據(jù)中心的部署中，產(chǎn)生高基線的延遲（high baseline latencies）。

MongoDB

作為NoSQL典型代表的MongoDB，已被開發(fā)出了許多分布式數(shù)據(jù)庫功能。例如，它已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)多數(shù)據(jù)中心的集群了。雖然MongoDB在大多數(shù)情況下，仍然需要遵循主副本模式，但有用戶可以通過第三方工具使其實現(xiàn)P2P的多活模式。

Redis

作為“鍵值對”存儲的典型數(shù)據(jù)庫，Redis旨在實現(xiàn)內(nèi)存緩存或數(shù)據(jù)存儲。雖然它可以持久化數(shù)據(jù)，但是如果數(shù)據(jù)集不適合內(nèi)存的話，就會讓性能大打折扣。

Redis在設(shè)計上默認(rèn)考慮了本地集群。這會導(dǎo)致例如：一旦您無法在5毫秒內(nèi)從SSD獲取數(shù)據(jù)，就無法在145毫秒內(nèi)完成從舊金山到倫敦的網(wǎng)絡(luò)傳輸往返時間。當(dāng)然，對于那些確實需要多地域分布存儲的企業(yè)而言，它們?nèi)匀粫诙鄶?shù)據(jù)中心里構(gòu)建Redis集群。

同時，由于Redis往往是作為主副本模式運行的，因此它更適用于重讀取的緩存服務(wù)器。也就是說，它需要數(shù)據(jù)被先寫入，然后再分散到副本處，以平衡它們的緩存負(fù)載。

Redis的企業(yè)功能可以實現(xiàn)P2P的多活集群。同時，Redis能夠自動分片和復(fù)制數(shù)據(jù)。不過，其拓?fù)涓兄δ軆H限于帶有企業(yè)特性的機(jī)架感知。

ScyllaDB

ScyllaDB是按照Apache Cassandra的分布式數(shù)據(jù)庫模型設(shè)計的。默認(rèn)情況下，它帶有多數(shù)據(jù)中心集群，而且采取的是無領(lǐng)導(dǎo)的多活拓?fù)洹?/p>

ScyllaDB會自動分片，并為每個操作提供了可調(diào)的一致性。如果您想獲得更強(qiáng)的一致性，它也能夠支持輕量級事務(wù)，并提供寫入的線性化。

就拓?fù)涓兄?，ScyllaDB支持機(jī)架感知和數(shù)據(jù)中心感知。它甚至支持令牌感知和分片感知，ScyllaDB不僅可以知曉該在哪個節(jié)點存儲數(shù)據(jù)，而且可以獲悉與該數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的CPU信息。

小結(jié)

在上文中，我們分析了五種知名的分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。其中，CockroachDB為SQL數(shù)據(jù)庫提供了開箱即用的特性與屬性的全面組合，而ScyllaDB為NoSQL系統(tǒng)提供了全面的功能。目前，分布式數(shù)據(jù)庫仍在不斷迭代與改進(jìn)。它們正變得更加靈活、更具可擴(kuò)展性、以及具有更高的性能。

譯者介紹

陳峻（Julian Chen），社區(qū)編輯，具有十多年的IT項目實施經(jīng)驗，善于對內(nèi)外部資源與風(fēng)險實施管控，專注傳播網(wǎng)絡(luò)與信息安全知識與經(jīng)驗；持續(xù)以博文、專題和譯文等形式，分享前沿技術(shù)與新知；經(jīng)常以線上、線下等方式，開展信息安全類培訓(xùn)與授課。

原文標(biāo)題：??Comparing Distributed Databases???，作者：Peter Corless?

網(wǎng)站名稱：五種知名的分布式數(shù)據(jù)庫大PK
標(biāo)題路徑：http://m.fisionsoft.com.cn/article/djgpsps.html