数据库

概述

数据库是数据的结构化集合，包含存储、检索和管理机制。在系统设计中，数据库作为持久化存储层，对应用程序的可扩展性、性能和可靠性起着至关重要的作用。

来源：README.md:809-815, README.md:816-827, README.md:994-1001

关系型数据库管理系统 (RDBMS)

关系型数据库将数据组织成包含行和列的表。它使用 SQL（结构化查询语言）来定义、操作和查询数据。

ACID 特性

RDBMS 实现遵循 ACID 特性以确保可靠的事务处理

属性	描述
原子性	每个事务都是全有或全无
一致性	任何事务都将数据库从一个有效状态转换为另一个有效状态
隔离性	并发执行事务与串行执行事务的结果相同
持久性	一旦事务提交，它将永久保持提交状态

来源：README.md:818-826

扩展技术

随着数据和查询量的增长，可以采用各种技术来扩展关系型数据库。

主从复制

在主从复制中

主库处理读写操作，并将写操作复制到从库
从库只处理读操作
如果主库发生故障，系统将以只读模式运行，直到从库被提升为主库或配置了新的主库
可以添加额外的从库以提高读取的可扩展性

优点

通过添加更多从库实现读取可扩展性
从库可以位于不同的地理区域
提高读取操作的可用性

缺点

写操作仍然集中在主库上
如果主库在复制之前发生故障，可能导致数据丢失
读副本可能存在复制延迟
增加了系统架构的复杂性

来源：README.md:829-843, README.md:861-867

主主复制

在主主复制中

多个主库处理读写操作
主库之间协调写操作
如果一个主库发生故障，系统仍能继续运行

优点

提高写入可用性
写操作的负载均衡
写能力的地理分布

缺点

冲突解决的复杂性增加
潜在的一致性问题
更高的同步开销
更复杂的故障恢复

来源：README.md:844-860

联邦

联邦（或功能分区）按功能拆分数据库

你不再使用单一的整体式数据库，而是为不同功能（用户、产品、订单）创建单独的数据库
每个数据库处理更少的读写操作
应用程序逻辑将查询定向到相应的数据库

优点

更小的数据库更适合内存
并行写入不同的数据库
减少复制延迟
更好的缓存局部性

缺点

需要跨数据库连接的模式变得复杂
应用程序必须跟踪哪个数据库处理哪些数据
跨数据库的事务很复杂
增加了硬件和操作复杂性

来源：README.md:874-890

分片

分片将数据分布到多个数据库中，每个数据库只管理数据的一个子集

数据通过分片键（例如，用户 ID、地理位置）进行分区
每个分片包含完整的模式，但只包含部分数据
随着数据增长，可以添加更多分片

优点

减少每个分片的索引大小
提高查询性能
支持跨分片的并行写入
允许水平扩展

缺点

跨多个分片的查询很复杂
数据分布不均（热点）
重新平衡数据具有挑战性
跨分片的事务很难实现
增加了操作复杂性

来源：README.md:896-916

优化技术

反范式化

反范式化涉及添加冗余数据以避免昂贵的连接操作

以牺牲写入性能为代价提高读取性能
在表之间创建冗余数据副本
避免复杂的连接操作，尤其是在分片或联邦之后

反范式化有帮助的情况

读密集型系统（读写比为 100:1 或更高）
当连接操作昂贵且频繁使用时
当数据分布在多个数据库中时

缺点

数据重复增加了存储需求
引入数据不一致风险
更新需要修改多个副本
更高的维护开销

来源：README.md:924-936

SQL 调优

SQL 调优涉及通过精心设计的查询、索引策略和模式优化来优化数据库性能

模式优化

使用适当的数据类型（CHAR vs VARCHAR，INT vs DECIMAL）
在适用时设置 NOT NULL 约束
对大内容使用 TEXT 并正确存储 BLOB

索引策略

在频繁查询的列上创建索引
平衡索引的优点与对写入性能的影响
理解 B 树结构以进行最优索引设计

查询优化

避免昂贵的连接操作
使用高效的 WHERE 子句
优化子查询性能
在适当时候使用查询提示

其他技术

对热点数据进行表分区
适当配置查询缓存
统计信息维护
定期进行 EXPLAIN 计划分析

来源：README.md:942-989

NoSQL 数据库系统

NoSQL 数据库提供了关系模型的替代方案，通常牺牲 ACID 合规性以换取可扩展性和性能。它们通常遵循 BASE 原则

基本可用 - 系统保证可用性
软状态 - 状态可能在没有输入的情况下改变
最终一致性 - 系统随着时间推移变得一致

来源：README.md:992-999

键值存储

键值存储提供基于键的简单、快速的存储和检索

数据以键值对形式存储
类似于哈希表数据结构
通常是内存型，带有持久化选项
通常是 O(1) 读/写操作

示例：Redis, Memcached, DynamoDB（部分）

用例

缓存
会话存储
用户偏好设置
购物车
排行榜

优点

简单的数据模型
极高的性能
高可扩展性
灵活的模式

缺点

有限的查询能力
不支持关系
某些实现中存在值大小限制
缺乏标准化的查询语言

来源：README.md:1003-1018

文档存储

文档存储将数据组织为灵活的半结构化文档

文档（通常是 JSON、XML 或 BSON）包含对象的所有数据
同一集合中的文档可以有不同的字段
支持嵌套数据结构
提供文档数据的查询能力

示例：MongoDB, CouchDB, DocumentDB

用例

内容管理系统
用户资料
产品目录
事件日志
实时分析

优点

模式灵活性
分层数据存储
原生支持 JSON/文档格式
无需复杂的连接

缺点

对于高度关系型数据效率较低
查询可能比 SQL 更复杂
事务通常有限或不符合 ACID
索引可能更复杂

来源：README.md:1020-1038

宽列存储

宽列存储将数据组织成表、行和动态列

基本单位是列（名称/值对）
列被分组到列族中
行由行键标识
每个值都包含一个时间戳用于版本控制
列可以动态添加并因行而异

示例：Cassandra, HBase, Google Bigtable

用例

时间序列数据
传感器数据
事务日志
推荐引擎
计数器和统计数据

优点

大型数据集的高可扩展性
快速写入和扫描
面向列用于分析查询
可调一致性

缺点

复杂的数据建模
对即席查询的支持有限
开发人员的学习曲线
可能不适用于高事务性工作负载

来源：README.md:1039-1061

图数据库

图数据库擅长处理高度连接的数据

数据存储为节点和关系（边）
节点和关系可以具有属性
针对遍历关系进行了优化
支持关系查询

示例：Neo4j, ArangoDB, Amazon Neptune, FlockDB

用例

社交网络
知识图谱
推荐引擎
网络和 IT 运营
欺诈检测

优点

连接数据的自然表示
高效的关系遍历
灵活的模式
复杂的关系查询

缺点

更陡峭的学习曲线
不如其他数据库类型成熟
对于简单数据模型可能过于复杂
水平扩展可能具有挑战性

来源：README.md:1062-1081

SQL vs NoSQL：选择标准

在 SQL 和 NoSQL 之间进行选择需要评估你的具体需求

标准	SQL	NoSQL
数据结构	结构化、定义明确的模式	半结构化、灵活的模式
扩展模型	垂直扩展，复杂的水平扩展	为水平扩展设计
ACID 事务	完全支持	因数据库而异；通常为性能而牺牲
查询复杂度	复杂连接，高级查询	更简单的查询模型，数据库特定的查询语言
用例	金融系统、库存、ERP	大数据、实时 Web 应用、高吞吐量系统
开发速度	模式更改可能很慢	采用灵活模式可加快开发速度
一致性	强一致性	因数据库而异；通常是最终一致性

选择 SQL 的情况

数据结构化且关系明确
需要复杂的查询和事务
ACID 合规性是必需的
数据完整性至关重要

选择 NoSQL 的情况

模式快速演变或不可预测
水平扩展是优先事项
需要非常高的写入吞吐量
数据本身是文档型、图型等
预计将达到极致规模（TB/PB）

来源：README.md:1090-1131

系统设计中常见的数据库架构模式

在大型系统中，数据库通常采用以下模式部署

缓存层：通过缓存常见查询来减少数据库负载
读副本：通过主从复制扩展读取流量
写分片：将写入负载分布到多个数据库服务器
数据分区：垂直或水平划分数据以管理规模
连接池：高效管理和重用数据库连接

来源：README.md:1132-1139, README.md:829-843, README.md:896-916

结论

选择合适的数据库技术是影响系统可扩展性、性能和可维护性的关键架构决策。现代系统通常采用多种数据库技术来满足其数据管理的不同需求，在多语言持久化架构中充分利用 SQL 和 NoSQL 数据库的优势。

有关相关主题的更多信息，请参阅

缓存，了解数据库缓存策略
可用性模式，了解高可用数据库配置
CAP 定理和一致性模式，了解更多一致性模型

来源：README.md:1090-1131, README.md:1135-1139

数据库

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