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首頁資料庫mysql教程传统数据库没落,OLTP新型数据库发展火热

参考资料: (1) 《OLTP Through the Looking Glass, and What We Found There》 (2) 《The End of an Architectural Era》,VLDB 2007 越来越多的程序员开始做移动App的开发,真正做底层系统开发的程序员还是少数。看到国内数据库系统发展的资料不是很多,我

参考资料:

(1) 《OLTP Through the Looking Glass, and What We Found There》

(2) 《The End of an Architectural Era》,VLDB 2007

越来越多的程序员开始做移动App的开发,真正做底层系统开发的程序员还是少数。看到国内数据库系统发展的资料不是很多,我也把自己对当前数据库系统发展的认识写成博文, 和大家分享,希望可以互相学习。

数据库系统的近期发展和分类

随着操作系统发展趋于稳定(不包括移动端OS),越来越的的研究集中在数据库系统的发展上,没有多少人说要重新做一个操作系统,更多的人是在现有的OS上做各式各样的应用。但是过去的10年,是数据库井喷式发展的阶段,各式各样的产品迸发出来,例如文件存储数据库(如MongoDB),列存储数据库(如Vertica), 各种NewSQL数据库(如VoltDB)。之所有有如此的发展,归结于数据量不断快速膨胀,传统数据库在大数据上的处理性能不能满足需求等。人们趋于去开发针对不同应用类型的数据库,来满足对特定数据处理的需求,在操作系统上开发数据库系统应用很像是在开发移动App一样,出现了蓬勃似得发展。由于当下Big Data依旧是非常火热的话题,在未来的一段时间内,提供底层数据管理服务的数据库,仍旧会是计算机发展比较快的领域之一。

许多人会把数据库系统和其他某些概念混淆在一起,其实数据库作为一个大的系统,就对目前市场上产品来讲,可以分好多类:

1. 关系型数据库管理系统(Relational DBMS),例如:Oracle,SQL Server, MySQL, PostgreSQL

2. 键-值 存储,例如:Redis,Memcached, DynamoDB

3. 文件存储,例如:MongoDB,CouchDB,Couchbase

4. 大数据存储系统, 例如:Cassandra,HBase,Google's Bigtable

5. 基于Hadoop的数据分析系统,例如:Hive,Spark,Impala(第四类和第五类,多多少少有些交叉。)

6. 文本查询系统, 例如:Solr, Elasticsearch.

除了上面的常见类型,还有其他很多小分支,如图形数据库,对象数据库等,这里不作为讨论的重点。 本文主要探讨第一类传统关系型数据库系统(RDBMS)。

不同类型的数据库,适用于不同的需求,他们之间有相似也有不同。作为第一类传统关系型数据系统,与其他类型数据库最明显的区别有几点:A)支持所有SQL语句,B)支持事务(Transaction)的ACID属性。 第二类和第三类就不具备的特点A和B,第四类和第五类大多不支持A和B。即使其他类别支持A或B,也是和RDBMS所支持的A,B有很大不同。对于A而言,其他类别数据库也只是支持某些SQL的子集,而不是整个SQL标准,或者说是较老的SQL标准,比如SQL92+。对于B而言,不是在Row级别支持所有事务的ACID属性,那些eventually consistency什么的,都是商业宣传词汇,其实就是no consistency。

这里并不是说其他类别的数据库不好,只是我们进入了一个数据库多元化的时期,不同的数据库都有自己的特点和擅长的地方,不可一概而论。比如对于Consistency来言,银行的业务就需要strong consistency,确保资金出入正确,而微博这种应用可以舍弃一些consistency来换取系统高吞吐量,用户不是非常关心能否即使(比如时间延误小于2秒)看到朋友的微博状态。

传统关系型数据库系统系统根据应用还可以大致分为两类:OLTP(Online Transaction Processing)和OLAP(Online analytical processing),其中OLTP处理并发,多线程管理等事务,OLAP用于大量数据分析,是BI(Business Intelligence)的一部分。第一类的关系型数据库系统大都包含了OLTP和OLAP的功能,属于通用型的数据库。下文也着重讨论OLTP类型的数据库。

传统关系型数据库性能分析及瓶颈

近些年有关传统数据库性能的分析,已经有很多很多。我个人比较看好惠普HP和麻省理工大学MIT联合研究出的一片文献《OLTP Through the Looking Glass, and What We Found There》。简单的讲,他们的对当代数据库进行了解刨式地分析,得出结论:传统关系通用型数据库,只有10%左右的时间是处理有效数据,剩下90%的时间都浪费在其他辅助工作上:Buffer manager,Latching,Locking,logging,Btree keys等。

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上图这是他们跑TPC-C benchmark得出不同数据库部分的性能图标,左侧为指令的百分比,右侧为CPU cycle(即CPU执行时间)的百分比。白色部分为真正有用的数据处理,剩下的都是传统数据库不可或缺的部分,但是消耗了大量的资源。由上图所示,缓存管理和锁,门闩和日志都是传统关系型数据库实际较大的开销。

传统数据库的性能缺陷一直没有提到大家的日程上,主要还是因为在过去数据量太小的缘故。随着近10年因特网的发展,尤其是近5年移动端应用爆炸式的涌现,数据量也在井喷式的增长。在当代,谁能处理好大数据,谁能挖掘Big data的商业价值,谁就能赚到钱。不少科技公司的竞争,就是数据处理能力的竞争。这也是为什么近10年涌现出很多NoSQL的数据库和NewSQL的数据库。NoSQL发展的早些,现有很多知名的系统,例如Google的Big Table,Amazon的DynamoDB,Apache的HBase,Cassandra等。NewSQL系统出现的晚于NoSQL大概5,6年吧,现在流行的有VoltDB,NuoDB,Clustrix等。他们的共同点都是解决大数据的处理性能问题,不同点是NewSQL系统,旨在解决NoSQL不支持标准SQL语言和事务Transaction不全支持ACID属性的特点。换句话说,NewSQL的功能要比NoSQL更加全面,更加兼容传统数据。

好多人想问,为什么市面上流行的数据库竟然如此差,设计成这个样子?难道大家都错了吗?其实这个问题很简单,传统数据库开发得很早,最早可追述到上世纪七八十年代,距今至少也有30个年头了。这种数据库系统实际架构和模式,是由当时整体计算机硬件水平和理论水平而决定的。近些年硬件发展速度相当迅猛,无论是从Disk/RAM的大小到价格,还是CPU的性能和多核(Multi-core)技术等,比起30年前,都有飞跃式的发展。尽管摩尔定律这两年半导体技术发展的增长速度已经放缓,但是还在不断进步。再者就是因为,30年前数据库的应用很单一很简单,经过这么多年的发展,我们的实际的数据处理需求也在不断多样化,传统数据库也随之不断地增加不同的功能,使之越来越庞大。

新型OLTP数据库的架构

为了去除传统数据库的性能瓶颈,MIT大学的研究者,根据当前的硬件水平,完全重新设计了数据库,而不在之前的传统数据库上进行微笑更改。

当代新型数据库也来越注重分布式scale out,而传统数据库则还在提高单台机器的处理能力scale up。对于普通用户来讲,不可能像大型企业一样资金雄厚,购买价格昂贵的大型机和数据库软件。如果要对数据进行备份,做到High Avaliability的话,就需要至少再购买并运行一个副本。

新型OLTP数据库解决方案

数据库系统的更改目的 新型OLTP数据库技术
去除logging开销 使用新型logging
去除locking,latching等开销 数据分区 + 单线程执行
去除buffer manager开销 使用内存,取代磁盘读写

根据相关学者研究的结果看,去除这些重大开销后,OLTP关系型数据库Transaction的吞吐量提高了至少20倍

陳述
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