未来数据库设计

最近因为项目原因，研究了Cassandra,Hbase等几个NOSQL数据库，最终决定采用HBase。在这里，我就向大家分享一下自 己对HBase的 理解。

在说HBase之前，我想再唠叨几句。做互联网应 用的哥们儿应该都清楚，互联网应用这东西，你没办法预测你的系统什么时候会被多少人访问，你面临的用户到底有多少，说不定今天你的用户还少，明天系统用户 就变多了，结果您的系统应付不过来了了，不干了，这岂不是咱哥几个的悲哀，说时髦点就叫“杯具啊”。

   其实说白了，这些就是事先没有认清楚互联网应用什么才 是最重要的。从系统架构的角度来说，互联网应用更加看重系统性能以及伸缩性，而传统企业级应用都是比较看重数据完整性和数据安全性。那么我们就来说说互联 网应用伸缩性这事儿。

对于伸缩性这事儿，哥们儿我也写了 几篇博文，想看的兄弟可以参考我以前的博文，对于web server,app server的 伸缩性，我在这里先不说了，因为这部分的伸缩性相对来说比较容易一点，我主要来回顾一些一个慢慢变大的互联网应用如何应对数据库这一层的伸缩。

首先刚开始，人不多，压力也不 大,搞一台数据库服务器就搞定了，此时所有的东东都塞进一个Server里， 包括web server,app server,db server, 但是随着人越来越多，系统压力越来越多，这个时候可能你把web server,app server和db server分离了，好歹这样可以应付 一阵子，但是随着用户量的不断增加，你会发现，数据库这哥们不行了，速度老慢了，有时候还会宕掉，所以这个时候，你得给数据库这哥们找几个伴，这个时候Master-Salve就出现了，这个时 候有一个Master Server专 门负责接收写操作，另外的几个Salve Server专 门进行读取，这样Master这 哥们终于不抱怨了，总算读写分离了，压力总算轻点了,这个时候其实主要是对读取操作进行了水平扩张，通过增加多个Salve来克服查询时CPU瓶颈。一般这样下来，你的系统可以应 付一定的压力，但是随着用户数量的增多，压力的不断增加，你会发现Master server这哥们的写压力还是变的太大，没办法，这个时候怎么办呢？你就得切分啊， 俗话说“只有切分了，才会有伸缩性嘛”，所以啊，这个时候只能分库了，这也是我们常说的数据库“垂直切分”，比如将一些不关联的数据存放到不同的库中，分 开部署，这样终于可以带走一部分的读取和写入压力了，Master又可以轻松一点了，但是随着数据的不断增多，你的数据库表中的数据又变的非常的大，这样查询效率 非常低，这个时候就需要进行“水平分区”了，比如通过将User表中的数据按照10W来划分，这样每张表不会超过10W了。

综上所述，一般一个流行的web站点都会经历一个从单台DB，到主从复制，到垂直分区再到水平分区 的痛苦的过程。其实数据库切分这事儿，看起来原理貌似很简单，如果真正做起来，我想凡是sharding过数据库的哥们儿都深受其苦 啊。对于数据库伸缩的文章，哥们儿可以看看后面的参考资料介绍。

好了，从上面的那一堆废话中，我 们也发现数据库存储水平扩张

一 Hbase是个啥东东？

    在说Hase是个啥家伙之前，首先我们来看看两个 概念，面向行存储和面向列存储。面向行存储，我相信大伙儿应该都清楚，我们熟悉的RDBMS就是此种类型的，面向行存储的数据库主要适合于事务性要求严格场合，或者说面 向行存储的存储系统适合OLTP， 但是根据CAP理 论，传统的RDBMS， 为了实现强一致性，通过严格的ACID事 务来进行同步，这就造成了系统的可用性和伸缩性方面大大折扣，而目前的很多NOSQL产品，包括Hbase，它们都是一种最终一致性的系统， 它们为了高的可用性牺牲了一部分的一致性。好像，我上面说了面向列存储，那么到底什么是面向列存储呢？Hbase,Casandra,Bigtable都 属于面向列存储的分布式存储系统。看到这里，如果您不明白Hbase是个啥东东，不要紧，我再总结一下下：

Hbase是一个面 向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。


二 Hbase数据模型[size=small][/size][b][/b]

HBase,Cassandra的 数据模型非常类似，他们的思想都是来源于Google的Bigtable，因此这三者的数据模型非 常类似，唯一不同的就是Cassandra具 有Super cloumn family的 概念，而Hbase目 前我没发现。好了，废话少说，我们来看看Hbase的 数据模型到底是个啥东东。

在Hbase里面有以下两个主要的概念，Row key,Column Family， 我们首先来看看Column family,Column family中 文又名“列族”，Column family是 在系统启动之前预先定义好的，每一个Column Family都 可以根据“限定符”有多个column.下 面我们来举个例子就会非常的清晰了。

假如系统中有一个User表，如果按照传统的RDBMS的话，User表中的列是固定的，比如schema 定义了name,age,sex等属性，User的属性是不能动态增加的。但是如果 采用列存储系统，比如Hbase， 那么我们可以定义User表， 然后定义info 列 族，User的数 据可以分为：info:name = zhangsan,info:age=30,info:sex=male等， 如果后来你又想增加另外的属性，这样很方便只需要info:newProperty就可以了。

也许前面的这个例子还不够清晰，我 们再举个例子来解释一下，熟悉SNS的 朋友，应该都知道有好友Feed， 一般设计Feed， 我们都是按照“某人在某时做了标题为某某的事情”，但是同时一般我们也会预留一下关键字，比如有时候feed也许需要url，feed需要image属性等，这样来说，feed本身的属性是不确定的，因此如果采 用传统的关系数据库将非常麻烦，况且关系数据库会造成一些为null的单元浪费，而列存储就不会出现这个问题，在Hbase里，如果每一个column 单元没有值，那么是占用空间 的。下面我们通过两张图来形象的表示这种关系：

上图是传统的RDBMS设计的Feed表，我们可以看出feed有多少列是固定的，不能增加，并且 为null的列浪 费了空间。但是我们再看看下图，下图为Hbase，Cassandra,Bigtable的数 据模型图，从下图可以看出，Feed表 的列可以动态的增加，并且为空的列是不存储的，这就大大节约了空间，关键是Feed这东西随着系统的运行，各种各样的Feed会出现，我们事先没办法预测有多少种Feed，那么我们也就没有办法确定Feed表有多少列，因此Hbase,Cassandra,Bigtable的 基于列存储的数据模型就非常适合此场景。说到这里，采用Hbase的这种方式，还有一个非常重要的好处就是Feed会自动切分，当Feed表中的数据超过某一个阀值以后，Hbase会自动为我们切分数据，这样的 话，查询就具有了伸缩性，而再加上Hbase的 弱事务性的特性，对Hbase的 写入操作也将变得非常快。

　　

上面说了Column family，那么我之前说的Row key是啥东东，其实你可以理解row key为RDBMS中的某一个行的主键，但是因为Hbase不支持条件查询以及Order by等查询，因此Row key的设计就要根据你系统的查询 需求来设计了额。我还拿刚才那个Feed的 列子来说，我们一般是查询某个人最新的一些Feed， 因此我们Feed的Row key可以有以下三个部分构成<userId><timestamp><feedId>， 这样以来当我们要查询某个人的最进的Feed就 可以指定Start Rowkey为<userId><0><0>，End Rowkey为<userId><Long.MAX_VALUE><Long.MAX_VALUE>来 查询了，同时因为Hbase中 的记录是按照rowkey来 排序的，这样就使得查询变得非常快。


三 Hbase的优缺点

1 列的可以动态增 加，并且列为空就不存储数据,节 省存储空间.

2 Hbase自动切 分数据，使得数据存储自动具有水平scalability.

3 Hbase可以提 供高并发读写操作的支持

Hbase的缺点：

1 不能支持条件查 询，只支持按照Row key来 查询.

2 暂时不能支持Master server的故障切换,当Master宕机后,整个存储系统就会挂掉.