分享嘉宾：陈磊 开源数据库Pika项目PMC核心人员 整理：墨天轮社区
导读
大家好，今天我分享的主题是：KV数据库，云时代的文件存储。 随着AI和机器学习等技术的发展，数据演变为了十分宝贵的资源，数据存储也是非常活跃的领域。现在踊跃出很多数据库，以及数据存储的高质量开源项目。
那么像键值数据库这样较为老牌的存储的类型 在云时代下是否还有价值，KV数据库是否会被其他的数据库替代呢？借着今天分享的机会，我想与大家讨论这个问题，同时也谈谈我对以上的思考。
注：KV数据库 即 键-值数据库（Key–value database）
有关 Pika
1、Pika简介
Pika 属于分布式NoSQL数据库，初创团队是360基础架构，于2015年开源（开源地址：https://github.com/Qihoo360/pika），并捐赠给了开放原子开源基金会。
2021年6月，Pika成为开放原子开源基金会的一个孵化项目之一，正式走向了社区自治。
图1 Pika 简介
2、Pika发展过程
图2 发展过程及github上的star trend
什么是键值数据库
1、键值数据库定义
首先键值数据库可以从这三个方面来理解。
- 键值数据库是一种非关系数据库，它使用简单的键值方法来存储数据。
- 键值数据库将数据存储为键值对集合，其中键作为唯一标识符。键和值都可以 是从简单对象到复杂复合对象的任何内容。
- 键值数据库是高度可分区的，并且允许以其他类型的数据库无法实现的规模进 行水平扩展。
如果将键值数据库的概念外扩，就变成了广义的“键值存储”的概念，比如图片存储、小文件存储、对象存储。
2、键值数据库分类
键值数据库内部分为四大类，缓存&持久化、商业&开源、有序&无序、大Value&小Value，侧面说明该领域是有需求的，每个分类中有很好的例子存在。
图3 KV数据库内部分类
键值数据库的优势
那么键值数据库和其他数据库存储相比，是否有优势呢？我将数据库存储分为了三个大类，关系数据库、NoSQL、数据存储。KV数据库属于nosql这一类。
图4 KV在数据库与存储中的位置
这里我尝试引入“递弱代偿”的理论，应用于数据库领域中，便是：越简单的系统适用场景越宽广，越复杂的系统适用场景越少。
对于KV数据库而言，它的逻辑简单，解决问题更灵活，适用的场景更广；而对于专业性强的数据库(关系数据库 & NewSQL & 搜索数据库 & 图数据库 & 向量数 据库等):解决的问题更专业，适用场景更少。
1、可构建多种应用场景
接下来将从几个方面来举例分析键值数据库在理论中的应用情况。
图5 KV数据库可构建多种应用场景
KV数据库本身提供多种接口。它支持不同的如KEY-STRING、KRY-HASH、 KEY-LIST的接口，满足不同场景的需求。
比如KEY-STRING的接口应用于搜索推荐、机器学习；；KRY-HASH 接口应用于比较复杂的业务场景，比如用户信息、好友推荐、对象存储元数据； KEY-LIST构建一个简单且高效的消息中间件，使应用程序能够很容易的进行异步的扩展，也可以打造一个分布式的任务系统。
基于KV数据库可以做简单的编程，用户可以通过简单的编程来适配他的业务。
2、可构建其它数据库和基础软件
目前很多的基础设施和数据库，是基于KV数据库来构建的，比如关系数据库，向量数据库，图数据库，流数据库，分析数据库，消息队列。 因此kV数据库的生存能力与价值是很大的，可以是构建其他数据库的基础。
图6 可基于KV数据库构建其它数据库和基础软件
KV数据库，云时代下的文件存储
通过刚才的例子，可能有朋友会认为，KV数据库就等于通用文件存储，它们是否是一样的呢？
这里我从解决问题、使用场景、开发效率、开发难度、云支持五个角度对两者做了比较。
图7 通用文件存储 VS KV存储
在云的时代下，大家在存储数据的过程中已经抛弃掉了文件存储的使用工具，开始通过数据库解决。数据库的分类众多，如何满足不同用户不限的需求与特定的场景？
在这样的背景下，可以通过KV数据库或者KV存储来解决用户在自定义的一些逻辑，从而满足他们的场景。
在未来的云上中，除了特定的场景以外，KV数据库便是除特定场景以外的补充，所以我认为KV在未来的云上中非常有前景。因此我们要解决的问题就是：如何通过KV数据库更好地满足开发者的开发效率、开发成本、使用成本的问题。
以上就是我的分享。感谢聆听
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