Nosql 分布式模型

　　类似SQLServer这样的关系型数据库是为过去的典型工作负载设计的。以前的传统应用中，人们对数据库读取速度的关注远远超过写入速度。但现在情况不同了，物联网设备会生成大量信号，可联网汽车会生成大量类似发动机温度之类的信息。信息的生成已经不足以用“海量”来形容。全球各地正在以极高的速度生成大量数据，数据库写入操作开始变得更重要。SQL在响应查询方面的表现很不错，但随着写入操作的崛起，NoSQL顺势而起。

　　NoSQL数据库针对写入操作的处理进行了优化，可实现极大的规模。但从数据库读取内容时，NoSQL无法提供丰富的查询功能。用户真正需要的是一种针对写入操作进行优化的数据库引擎，这种引擎必须能支持足够大规模的快速写入，同时依然能提供丰富的查询功能。在一个服务器完全能够胜任工作时就没必要考虑分布式，这样部署简单，维护也方便很多。本文将介绍NoSQL数据库的分布式模型。

　　NoSQL数据库的分布式模型

　　为什么要引入分布式?分布式的优缺点?分布式的方法？常用分布式技术详解？

　　1、分布式要解决的问题

　　随着数据量指数级的爆发式增长。用来购买更大服务器来运行数据库的纵向扩展（scaleup）方式会变得越发困难和昂贵。与之相比，将数据库运行在服务器集群上的横向扩展（scaleout）方式，由于技术的愈发成熟，逐渐成为了众多大型企业的首选。

　　以京东为例，京东数据库主体发展，经历了MySQL—>sqlserver—>Oracle—>mysql集群。这种演变方式，也是大部分企业数据发展的演变过程。

　　2、使用分布式的优势和缺陷

　　优势：使用不同的分布式模型，需要安装企业需求来决定。有些模型能够处理超大量数据。有些能够处理超大量网络读写，还有的能应对网络速度慢或者网络故障。都是采用分布式所带来的优势。

　　缺陷：成本较高，在集群上运行数据库，较为复杂。所以除非刚刚所说优势对企业很重要，否则不应该随意使用。

　　3、常用的分布式途径方法

　　较为宏观的分布式分类分为“复制（replication）”与“分片（sharding）”。

　　复制：将同一分数据拷贝到多个节点

　　分片：将不同数据存放在不同节点。

　　这两种技术既可以独立使用，也可以同时使用。复制有两种形式“主从式（master—slave）”和“对等式（peer—to—peer）”。下面有简单到复杂来说说这些技术。

　　4、常用分布式技术详解

　　单一服务器

　　通常，在大多数情况下，都推荐使用最简单的分布形式：也就是根本不分布。将数据放在同一台电脑中，让它处理对数据的存储操作。尽管许多NoSQL都是为集群运行环境而设计的，但是只要某个NoSQL数据库的数据模型符合应用程序需求，那么完全可以按照单一服务器分布模型来使用它。例如图数据库。若使用数据库基本上是为了处理聚合，那么可以考虑在单一服务器上部署“文档数据库”或者“键值数据库”，这样也能简化程序开发。总之，在不需要分布式数据就能应对时，总应该选用“单一服务器方案”。

　　分片

　　一般来说，数据库的繁忙体现在：不同用户需要访问数据集中不同部分。在这种情况下，我们把数据的各个部分存放在不同服务器中。以此实现横向扩展。该技术就叫“分片（sharding）”

　　解决分片的服务器负载均衡难点：

　　1）什么样的数据适合分片

　　使用面向聚合的数据库，之所以设计聚合，就是把那些经常需要同时访问的数据放在一起。因此，我们把聚合作为分布数据的单元

　　2）怎样的数据分布能提升负载均衡程度

　　把聚合数据均匀的分布在各个节点中，让它们需要处理的负载量相当。例如我们可以把有可能需要以此读取的聚合放在一起。事实上大部分NoSQL都提供了“自动分片的功能”，让数据库自己负责把数据分布到各个分片，并且将数据访问请求引导至适当的分片上。

　　需要考虑的问题

　　如何存放数据，让用户基本上只需从一台服务器上获取数据

　　如果经常需要与多个结点交互才能取到需要数据，可能分片策略不合适，或者该场景中分片不是一个理想的方案；

　　数据节点的分布：地理位置与访问用户的关系

　　数据结点分布在全球各地，让北京的用户只需要访问北京的结点就能取到所需数据；

　　保持负载均衡

　　优点

　　同时提升读取和写入性能

　　由于分片是将数据分散到多个结点存储，这样在写入时，压力同样分散；

　　横向扩展写入能力

　　缺点

　　降低数据库的错误恢复能力

　　分片后，集群中结点的故障将导致部分数据丢失；

　　解决方案：每个分片数据不只存放在一个结点上，冗余存放，增加数据安全性（通过后面讲到的与主从复制的结合使用，是常用的手段）

　　主从复制

　　主从式分布：把数据复制到多个节点中，其中一个为“主节点”，其他为“从节点”。

　　特点

　　主节点存放权威数据，负责数据更新操作；

　　主节点将更新的数据复制到从节点；

　　优点

　　有助于提升数据读取性能

　　从结点只负责查询，增加从结点提升数据读取性能

　　增强“读取操作的故障恢复能力”

　　主节点损坏，依然可处理读取请求；

　　从结点升级为主结点后可以处理更新请求；

　　“一拖一”即时备份的单存储方案

　　即使不需要分布式部署，主从复制也可以用来做为单机服务器备份的部署方案；

　　缺点

　　数据的不一致性（未及时更新）

　　主节点更新后，同步到各个从结点的数据不能保证及时，可能导致各个结点上查询的数据不一致（只具有最终一致性）

　　对提升写入操作性能帮助不大

　　所有的更新操作都通过主结点处理，对于更新频繁的业务，使用主从复制模型优势不大；

　　主节点是系统的瓶颈和弱点

　　对等复制

　　对等复制：对等复制所有节点地位相同，都可以接受写入请求，而且丢失其一，不影响整个数据库访问。

　　特点

　　所有节点地位相同，都可接收查询和写入请求；

　　各节点将自己的更新的数据复制到其他节点；

　　优点

　　从容处理出错节点，不必担心数据请求的丢失

　　增加节点，轻易提升查询和写入性能

　　缺点

　　数据不一致性

　　写入和读取都有可能发生冲突；

　　结合使用

　　分片和主从复制中的一拖一方案结合使用;

　　分片的作用在于数据的分布式存储；主从复制的作用在于为各个分片结点提供备份，增加数据安全；

　　小编结语：

　　更多内容尽在课课家教育!