Go必知必会系列：数据存储与NoSQL

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

数据存储简介

在现代互联网及移动互联网发展的时期，传统关系型数据库已经不能满足需求。随着云计算、大数据的兴起，关系型数据库越来越难以应对企业应用的海量数据存储需求。因此，大规模分布式数据库系统，如HBase、MongoDB等，开始被广泛使用。然而，对于新兴的NoSQL数据库来说，情况却截然不同。NoSQL的出现使得不仅仅可以进行非关系型数据库的数据存储，也可以充当关系型数据库的角色来处理一些简单的查询场景。本文将介绍NoSQL数据存储相关的核心概念及其特性。

NoSQL概述

NoSQL（Not Only SQL）即“不仅仅是SQL”的意思，它是指非关系型数据库的统称，主要用于超大规模、高并发的场景下快速存储和访问大量数据。NoSQL通常基于键值对、文档或图形的方式来存储数据。NoSQL数据库的特征包括：

分布式存储：分布式部署多个节点，每个节点之间通过网络相连；
自动水平扩展：当数据量增长时，可以动态增加节点数量；
水平弹性扩展：扩容过程中无需停机；
没有固定模式：可以根据需要灵活调整存储结构；
支持多种数据模型：支持key-value，列族，文档，图等数据模型；
查询语言灵活：支持丰富的查询语言，如SQL、CQL和GraphQL；
可用性高：保证99.99%可用性，具备极高的可靠性和可用性；
易于使用：提供了成熟的SDK和工具包；
开源免费：遵循Apache 2.0协议，免费使用。

NoSQL数据库分类

目前，NoSQL数据库大致可以分为以下三类：

键值存储数据库：Redis，Riak，Memcached等。这些数据库都具有简单、快速、低延迟的特性，适合于缓存、计数器、排行榜等场景。
文档型数据库：MongoDB，Couchbase，Firebase Realtime Database等。这些数据库采用BSON格式存储数据，具有灵活的查询功能，并且提供查询语法丰富的接口，支持跨平台、多语言。
列存储数据库： Cassandra，HBase等。这些数据库将数据按照列簇、列式存储，查询速度快且节省磁盘空间。

NoSQL优点

由于NoSQL数据库的各种特性，使得它们可以降低成本、提升性能、实现更灵活的数据模型，从而在许多场景下获得优势。下面介绍几种典型的使用NoSQL的场景：

大规模缓存：很多NoSQL数据库也能够用来做缓存层，因为其高性能、简单易用等特点，尤其适合用于读写比非常高的场景。例如Redis就是一个很好的内存缓存数据库。
海量数据分析：NoSQL数据库的查询语言灵活、支持SQL接口等特点，使得它成为处理海量数据的利器。例如MongoDB支持基于MapReduce的并行运算，可以非常方便地实现数据的聚集、汇总、过滤等操作。
实时数据更新：NoSQL数据库的异步写入特性，使得它适合用于实时数据更新场景。例如Cassandra拥有高吞吐量的写入能力，可以实现秒级甚至毫秒级的实时数据写入。
复杂关联查询：NoSQL数据库一般都有相应的查询语法，支持多种查询方式，可以灵活地实现复杂的关联查询。例如Couchbase的N1QL可以实现灵活的条件查询和排序，可以满足复杂关联查询场景。
时序数据存储：NoSQL数据库也可以用于存储时序数据。例如时间序列数据库InfluxDB和Druid都支持高效地存储、检索、分析时序数据。

2.核心概念与联系

一致性与可用性

在分布式系统中，一致性与可用性是基本的两个目标，一致性要求所有副本的数据保持一致，可用性则要求保证服务一直处于可用状态。NoSQL数据库为了保证数据的高可用性，往往会采用冗余机制。也就是说，不止一个副本存储相同的数据，以达到数据可靠性与可用性之间的平衡。另外，对于某些特定业务场景，NoSQL数据库还能提供更强的一致性保证。比如对于分布式事务的支持，CAP定理的最大难题——一致性、可用性、分区容错性，NoSQL数据库都可以提供完美的解决方案。

CAP定理

CAP定理（Consistency、Availability、Partition Tolerance），又称 Brewer's theorem ，指出对于一个分布式计算系统来说，不能同时做到一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition tolerance)。这三个属性又分别对应于数据一致性、系统正常运行的时间间隔、系统允许的最大结点故障个数。当网络通信遇到限制时，分区容错性无法得到保障。

NoSQL数据库也要承担数据一致性的问题。它最著名的一种就是BASE理论，NoSQL的BASE理论是Basically Available(基本可用)，Soft State(软状态/柔性事务)和Eventually Consistency(最终一致性)。具体来说，BASE理论认为，对于任意一个应用，NoSQL数据库基本可以保证可用性，但不保证一致性。软状态意味着系统中的数据存在一定的延迟，系统可能随时待变，但一定会向正确的方向演进。最终一致性意味着所有数据副本在一定时间内都不会因网络分区等原因导致数据的不一致。但是，随着时间的推移，数据会趋于一致。比如，分布式锁可以用来实现强一致性。

BASE理论

BASE理论由eBay架构师何世光在2008年提出，其理念是“既不可调太多，也不能调太少”，即在保证ACID事务的前提下，通过牺牲隔离性、原子性、持久性来换取一致性和可用性之间的权衡。BASE理论认为，即使无法做到强一致性，但保证任何情况下用户请求都可以接受响应。为了实现该理论，NoSQL数据库要确保：

Basically Available (基本可用): 系统处于正常工作状态，请求可被响应；
Soft state (软状态): 系统中的数据存在一定的延迟，系统可能随时待变，但一定会向正确的方向演进；
Eventual consistency (最终一致性): 经过一段时间后，数据才会达到一致性。

B: 基本可用性

基本可用，是指分布式系统在大部分时间内都是可用的，除非组件发生故障或者整个系统失败等。因此，不存在像单点故障这样的硬性故障，只要各个组件能够继续运行，就可以保证服务可用性。此外，各个组件可根据自身的业务特点，部署多份副本，使之在部署期间仍然保持高可用。

A: 高可用性

高可用性（High Availability，HA）是一个反义词，意思是保证某个系统持续运行，而不需要重启或者损坏它。一个可靠的分布式系统，应该可以通过冗余和分布式集群实现高可用性，确保系统在任何时候都可以正常服务，而且没有任何明显的缺陷。所以，对于高度依赖的业务场景，NoSQL数据库也应该支持高可用性。当然，还有许多其他的方法可以实现高可用性，比如使用主从架构、分片架构等。

S: 软状态

软状态（Soft State）是指系统中的数据存在一定的延迟，系统可能会随时改变，但一定能趋于正确的方向。软状态对于分布式系统来说，是一个比较容易实现的需求，因为分布式系统的各个节点之间通过网络通信，数据同步是一个困难的问题。而且，数据不是强一致的，它存在一定的延迟，系统随时可能变动。

E: 最终一致性

最终一致性（Eventual Consistency）是指系统中的数据在一段时间内达到一致状态，而不会出现明显的异常。最终一致性也是一个比较复杂的要求，因为它涉及多个节点的数据复制、通信等，需要根据实际环境、业务特点、数据量大小等多方面因素来制定策略。不过，最终一致性可以弥补弱一致性的不足，减少不必要的同步开销。

分布式事务

分布式事务（Distributed Transaction）是指事务的参与者、管理者和资源服务器均部署在不同的分布式系统上，涉及到多个节点间的数据交流和协调，是一个复杂的技术。NoSQL数据库一般支持分布式事务，但是具体的实现机制、适用场景等仍需要具体评估。

CAP理论与BASE理论的选择

CAP理论与BASE理论虽然提供了一套完整的方案，但是真正决定一个NoSQL数据库是否能胜任实践中复杂的分布式系统，还是需要综合考虑CAP和BASE理论。一般来说，NoSQL数据库选型时，优先考虑选择一种能够保证最终一致性的方案，这样才能避免整个系统的性能下降。如果实在追求强一致性，则需要采取相应的手段防止出现数据不一致的情况，比如使用分布式锁。另外，选择高可用的NoSQL数据库，可以有效避免硬件故障造成的服务中断。