《探索非关系型数据库的存储之道》
一、非关系型数据库简介
非关系型数据库（NoSQL数据库）是一种不同于传统关系型数据库的数据存储方式，它摒弃了关系型数据库中严格的表结构、SQL查询语言和事务一致性等特性，旨在应对大规模数据存储、高并发读写操作以及复杂数据结构存储等需求，常见的非关系型数据库类型包括键值存储（如Redis）、文档存储（如MongoDB）、列族存储（如Cassandra）和图形数据库（如Neo4j）等。
二、键值存储数据库的存储方式
1、数据结构
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 键值存储以简单的键 - 值对形式存储数据，键是唯一标识数据的字符串或标识符，值可以是任意类型的数据，如字符串、数字、二进制数据等，在Redis中，我们可以设置一个键为“user:1”，值为一个包含用户信息的JSON字符串{"name": "John", "age": 30}。
- 这种简单的数据结构使得数据的存储和检索非常快速，当我们需要获取某个特定键的值时，数据库可以直接根据键进行查找，无需进行复杂的表连接或索引查询操作。
2、存储实现
- 键值存储通常采用内存缓存与磁盘持久化相结合的方式，在内存中，数据以哈希表等高效的数据结构进行存储，以实现快速的读写操作，Redis将大部分数据存储在内存中，这使得它在处理高并发读写请求时能够提供极低的延迟。
- 为了保证数据的持久性，键值存储会定期将内存中的数据写入磁盘，Redis提供了多种持久化策略，如RDB（快照）和AOF（追加日志文件），RDB通过在特定时间间隔内对数据库进行快照，将内存中的数据以二进制格式保存到磁盘；AOF则记录了所有对数据库的写操作命令，在重启时可以通过重新执行这些命令来恢复数据。
三、文档存储数据库的存储方式
1、数据结构
- 文档存储以文档为单位存储数据，文档是一种类似于JSON或XML格式的数据结构，它可以包含复杂的嵌套结构，在MongoDB中，一个文档可以表示一个用户对象，其中包含用户的基本信息（如姓名、年龄）、地址信息（一个嵌套的对象，包含街道、城市等）以及用户的兴趣爱好（一个数组）。
- 这种数据结构非常适合存储半结构化和非结构化的数据，与关系型数据库需要将复杂的数据结构拆分成多个表并通过外键关联不同，文档存储可以将相关的数据存储在一个文档中，方便数据的管理和查询。
2、存储实现
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 文档存储数据库通常将文档存储在集合（类似于关系型数据库中的表）中，每个集合可以包含多个文档，MongoDB使用B - 树索引来提高查询效率，当我们对文档中的某个字段进行查询时，数据库可以利用索引快速定位到符合条件的文档。
- 数据在磁盘上的存储方式也与文档的结构有关，MongoDB采用了一种称为MMAPv1（内存映射文件）或WiredTiger（一种高性能的存储引擎）的存储方式，MMAPv1直接将数据文件映射到内存中，方便数据的读写操作；WiredTiger则提供了更好的性能和压缩功能，它通过优化数据的存储布局和索引结构来提高数据库的整体性能。
四、列族存储数据库的存储方式
1、数据结构
- 列族存储将数据按照列族进行组织，一个列族包含多个列，这些列在逻辑上是相关的，在Cassandra中，我们可以有一个名为“user”的列族，其中包含“name”列、“age”列和“address”列等。
- 与关系型数据库的行存储方式不同，列族存储以列的方式存储数据，这种存储方式在处理大规模数据和需要对部分列进行频繁查询的场景下非常有效，当我们只需要查询用户的年龄信息时，列族存储可以直接定位到“age”列的数据，而无需读取整个行的数据。
2、存储实现
- 列族存储数据库将数据分布在多个节点上，以实现数据的高可用性和可扩展性，Cassandra采用了一种分布式的哈希表来确定数据在节点上的存储位置，每个节点负责存储一部分列族的数据，并且可以根据需要动态地添加或删除节点。
- 在磁盘存储方面，列族存储会对列数据进行优化存储，它可能会采用数据压缩技术来减少磁盘空间的占用，同时也会对列数据进行排序和索引，以提高查询效率，Cassandra可以根据列的值对数据进行排序，当进行范围查询时，可以快速定位到符合条件的数据。
五、图形数据库的存储方式
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、数据结构
- 图形数据库以节点和边的形式存储数据，节点表示实体，如人、公司等；边表示实体之间的关系，如朋友关系、隶属关系等，在Neo4j中，一个节点可以代表一个用户，边可以表示用户之间的“关注”关系。
- 这种数据结构非常适合存储具有复杂关系的数据，如社交网络数据、知识图谱等，图形数据库可以方便地查询实体之间的关系路径，例如查找两个人之间的共同朋友等复杂关系查询。
2、存储实现
- 图形数据库通常采用专门的存储结构来存储节点和边的数据，节点和边可能会分别存储在不同的文件或数据结构中，并且会建立索引来提高查询效率，Neo4j使用一种基于磁盘的存储格式，它将节点和边的数据存储在不同的文件中，并通过索引来快速定位节点和边。
- 在处理大规模图形数据时，图形数据库也会采用分布式存储技术，一些图形数据库可以将图形数据分布在多个节点上，通过分布式算法来处理复杂的关系查询，同时保证数据的一致性和完整性。
非关系型数据库通过其独特的存储方式，在不同的应用场景下发挥着重要的作用，无论是应对海量数据的存储、高并发的读写操作，还是处理复杂的数据结构和关系，非关系型数据库都提供了灵活、高效的解决方案。
评论列表