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互联网如何海量存储数据?
目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展,产生的数据量越来越多,并且这些数据的特点是半结构化和非结构化,数据很可能是不精确的,易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。因此,目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。
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下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。
NoSQL
互联网行业常用的NoSQL有:HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。
HBase是Apache Hadoop的子项目,理论依据为Google论文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data开发的。HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念,这是与RDBMS相同的地方,但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统,具有高可靠性、高性能。
MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速查询,并且嵌入式文档和集合也支持索引,它复制能力被称作复制集(replica set),提供了自动的故障迁移和数据冗余。MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。
Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件:Couchbase服务器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服务器,支持横向扩展,面向文档的数据库,支持键值操作,类似于SQL查询和内置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。Couchbase Lite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。Couchbase支持千万级海量数据存储
分布式文件系统
如果针对单个大文件,譬如超过100MB的文件,使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于,分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节,展示给用户的是一个统一的逻辑视图。常用的分布式文件系统有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。
相比过去打电话、发短信、用彩铃的“老三样”,移动互联网的发展使得人们可以随时随地通过刷微博、看视频、微信聊天、浏览网页、地图导航、网上购物、外卖订餐等,这些业务的海量数据都构建在大规模网络云资源池之上。当14亿中国人把衣食住行搬上移动互联网的同时,也给网络云资源池带来巨大业务挑战。
首先,用户需求动态变化,传统业务流量主要是端到端模式,较为稳定;而互联网流量易受热点内容牵引,数据流量流向复杂和规模多变:比如双十一购物狂潮,电商平台订单创建峰值达到58.3万笔,要求通信网络提供高并发支持;又如优酷春节期间有超过23亿人次上网刷剧、抖音拜年短视频增长超10倍,需要通信网络能够灵活扩充带宽。面对用户动态多变的需求,通信网络需要具备快速洞察和响应用户需求的能力,提供高效、弹性、智能的数据服务。
“随着通信网络管道十倍百倍加粗、节点数从千万级逐渐跃升至百亿千亿级,如何‘接得住、存得下’海量数据,成为网络云资源池建设面临的巨大考验”,李辉表示。一直以来,作为新数据存储首倡者和引领者,浪潮存储携手通信行业用户,不断 探索 提速通信网络云基础设施的各种姿势。
早在2018年,浪潮存储就参与了通信行业基础设施建设,四年内累计交付约5000套存储产品,涵盖全闪存储、高端存储、分布式存储等明星产品。其中在网络云建设中,浪潮存储已连续两年两次中标全球最大的NFV网络云项目,其中在网络云二期建设中,浪潮存储提供数千节点,为上层网元、应用提供高效数据服务。在最新的NFV三期项目中,浪潮存储也已中标。
能够与通信用户在网络云建设中多次握手,背后是浪潮存储的持续技术投入与创新。浪潮存储6年内投入超30亿研发经费,开发了业界首个“多合一”极简架构的浪潮并行融合存储系统。此存储系统能够统筹管理数千个节点,实现性能、容量线性扩展;同时基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能资源调度、智能元数据管理等功能,与自研NVMe SSD闪存盘进行系统级别联调优化,让百万级IO均衡落盘且路径更短,将存储系统性能发挥到极致。
“为了确保全球最大规模的网络云正常上线运行,我们联合用户对存储集群展开了长达数月的魔鬼测试”,浪潮存储工程师表示。网络云的IO以虚拟机数据和上层应用数据为主,浪潮按照每个存储集群支持15000台虚机进行配置,分别对单卷随机读写、顺序写、混合读写以及全系统随机读写的IO、带宽、时延等指标进行了360无死角测试,达到了通信用户提出的单卷、系统性能不低于4万和12万IOPS、时延小于3ms的要求,产品成熟度得到了验证。
以通信行业为例,2020年全国移动互联网接入流量1656亿GB,相当于中国14亿人每人消耗118GB数据;其中春节期间,移动互联网更是创下7天消耗36亿GB数据流量的记录,还“捎带”打了548亿分钟电话、发送212亿条短信……海量实时数据洪流,在网络云资源池(NFV)支撑下收放自如,其中分布式存储平台发挥了作用。如此样板工程,其巨大示范及拉动作用不言而喻。
常见的nosql数据库有哪些
顾名思义就是非关系型数据库,它的出现,就是为了解决关系型数据库存在的一些问题,可以用NoSQL来进行弥补,现在听得比较多的NoSQL数据库有Redis、MongoDB、HBase等。
有哪些轻型的非关系型数据库?
常见的非关系型数据库有:1、mongodb;2、cassandra;3、redis;4、hbase;5、neo4j。其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库,它是一个面向文档的开源数据库。
常见的几种非关系型数据库:
1、MongoDB
MongoDB是最著名的NoSQL数据库。它是一个面向文档的开源数据库。MongoDB是一个可伸缩和可访问的数据库。它在c++中。MongoDB同样可以用作文件系统。在MongoDB中,JavaScript可以作为查询语言使用。通过使用sharding MongoDB水平伸缩。它在流行的JavaScript框架中非常有用。
人们真的很享受分片、高级文本搜索、gridFS和map-reduce功能。惊人的性能和新特性使这个NoSQL数据库在我们的列表中名列第一。
特点:提供高性能;自动分片;运行在多个服务器上;支持主从复制;数据以JSON样式文档的形式存储;索引文档中的任何字段;由于数据被放置在碎片中,所以它具有自动负载平衡配置;支持正则表达式搜索;在失败的情况下易于管理。
优点:易于安装MongoDB;MongoDB Inc.为客户提供专业支持;支持临时查询;高速数据库;无模式数据库;横向扩展数据库;性能非常高。
缺点:不支持连接;数据量大;嵌套文档是有限的;增加不必要的内存使用。
2、Cassandra
Cassandra是Facebook为收件箱搜索开发的。Cassandra是一个用于处理大量结构化数据的分布式数据存储系统。通常,这些数据分布在许多普通服务器上。您还可以添加数据存储容量,使您的服务保持在线,您可以轻松地完成这项任务。由于集群中的所有节点都是相同的,因此不需要处理复杂的配置。
Cassandra是用Java编写的。Cassandra查询语言(CQL)是查询Cassandra数据库的一种类似sql的语言。因此,Cassandra在最佳开源数据库中排名第二。Facebook、Twitter、思科(Cisco)、Rackspace、eBay、Twitter、Netflix等一些最大的公司都在使用Cassandra。
特点:线性可伸缩;;保持快速响应时间;支持原子性、一致性、隔离性和耐久性(ACID)等属性;使用Apache Hadoop支持MapReduce;分配数据的最大灵活性;高度可伸缩;点对点架构。
优点:高度可伸缩;无单点故障;Multi-DC复制;与其他基于JVM的应用程序紧密集成;更适合多数据中心部署、冗余、故障转移和灾难恢复。
缺点:对聚合的有限支持;不可预知的性能;不支持特别查询。
3、Redis
Redis是一个键值存储。此外,它是最著名的键值存储。Redis支持一些c++、PHP、Ruby、Python、Perl、Scala等等。Redis是用C语言编写的。此外,它是根据BSD授权的。
特点:自动故障转移;将其数据库完全保存在内存中;事务;Lua脚本;将数据复制到任意数量的从属服务器;钥匙的寿命有限;LRU驱逐钥匙;支持发布/订阅。
优点:支持多种数据类型;很容易安装;非常快(每秒执行约11万组,每秒执行约81000次);操作都是原子的;多用途工具(在许多用例中使用)。
缺点:不支持连接;存储过程所需的Lua知识;数据集必须很好地适应内存。
4、HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
5、neo4j
Neo4j被称为原生图数据库,因为它有效地实现了属性图模型,一直到存储层。这意味着数据完全按照白板的方式存储,数据库使用指针导航和遍历图。Neo4j有数据库的社区版和企业版。企业版包括Community Edition必须提供的所有功能,以及额外的企业需求,如备份、集群和故障转移功能。
特点:它支持唯一的约束;Neo4j支持完整的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)规则;Java API: Cypher API和本机Java API;使用Apache Lucence索引;简单查询语言Neo4j CQL;包含用于执行CQL命令的UI: Neo4j Data Browser。
优点:容易检索其相邻节点或关系细节,无需连接或索引;易于学习Neo4j CQL查询语言命令;不需要复杂的连接来检索数据;非常容易地表示半结构化数据;大型企业实时应用程序的高可用性;简化的调优。
缺点:不支持分片
nosql数据库的四种类型
一般将NoSQL数据库分为四大类:键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。
键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对,通常用hash表来实现查找速度快数据无结构化(通常只被当作字符串或者二进制数据)内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载,也用于一些日志系统等。
列存储数据库,以列簇式存储,将同一列数据存在一起查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展功能相对局限分布式的文件系统。
文档型数据库,Key-Value对应的键值对,Value为结构化数据,数据结构要求不严格,表结构可变(不需要像关系型数据库一样需预先定义表结构),查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法,Web应用。
图形(Graph)数据库,图结构,利用图结构相关算法(如最短路径寻址,N度关系查找等),很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息,而且这种结构不太好做分布式的集群方案,社交网络,推荐系统等。
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