編者注：本文內(nèi)容節(jié)選自作家兼獨(dú)立顧問Dan Sullivan的新作《NoSQL for Mere Mortals》第15章。在本章中，Sullivan介紹了NoSQL數(shù)據(jù)庫的主要四種類型，以及分享哪些應(yīng)用適合哪種類型的見解。他還討論了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的區(qū)別，以及這兩種技術(shù)共同存在的必要性。如有興趣購買，可登錄Informit.com，輸入優(yōu)惠碼AWDATA35，即可獲得65折優(yōu)惠。

　　在前文中，我們已經(jīng)介紹了如何選擇NoSQL數(shù)據(jù)庫的主要兩大類型：鍵值型數(shù)據(jù)庫和文檔型數(shù)據(jù)庫。今天我們繼續(xù)討論如何選擇另外兩大類型：列族數(shù)據(jù)庫(column family database和圖形數(shù)據(jù)庫(graph database)。

　　如何選擇列族數(shù)據(jù)庫(column family database)?

　　列族數(shù)據(jù)庫被設(shè)計(jì)應(yīng)用于大量數(shù)據(jù)的情況，它保證了讀取和寫入的性能和高可用性。谷歌推出Bigtable來應(yīng)對其服務(wù)需求。Facebook開發(fā)Cassandra 來支持其收件箱搜索服務(wù)。

　　這些數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)運(yùn)行在多個(gè)服務(wù)器組成的集群上。如果你的數(shù)據(jù)量小到能運(yùn)行在一個(gè)服務(wù)器上，那么一個(gè)列族數(shù)據(jù)庫相對于鍵-值數(shù)據(jù)庫來說，可能更加符合你的需要。

　　列族數(shù)據(jù)庫廣泛適用于如下情況：

　　那些對數(shù)據(jù)庫寫操作能力有著特殊要求的應(yīng)用程序

　　數(shù)據(jù)在地理上分布于多個(gè)數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用程序

　　可以容忍副本中存在短期不一致情況的應(yīng)用程序

　　擁有動(dòng)態(tài)字段的應(yīng)用程序

　　擁有潛在大量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序，大到幾百TB的數(shù)據(jù)

　　谷歌證實(shí)了運(yùn)行在其計(jì)算引擎上的Cassandra數(shù)據(jù)庫的優(yōu)秀性能。谷歌工程師部署了：

　　330個(gè)谷歌計(jì)算引擎虛擬機(jī)

　　300個(gè)1TB硬盤

　　Debian Linux系統(tǒng)

　　Datastax Cassandra 2.2 版本

　　數(shù)據(jù)被寫入到兩個(gè)節(jié)點(diǎn)

　　30個(gè)虛擬機(jī)生成的30億條記錄，每個(gè)記錄170字節(jié)

　　在這個(gè)配置中，Cassandra 集群每秒寫入100萬條，在23毫秒內(nèi)完成了95%。當(dāng)三分之一的節(jié)點(diǎn)丟失時(shí)，100萬寫操作仍在持續(xù)進(jìn)行，但會有較高的延遲。

　　一些領(lǐng)域可以使用這種大數(shù)據(jù)處理能力，例如：

　　用網(wǎng)絡(luò)流量和日志數(shù)據(jù)模式進(jìn)行安全性分析

　　大量的科學(xué)計(jì)算，例如分析基因和蛋白質(zhì)的生命科學(xué)

　　使用交易數(shù)據(jù)進(jìn)行股票市場分析

　　網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用例如搜索引擎等

　　社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)

　　鍵值、文檔和列族數(shù)據(jù)庫廣泛適用于各種應(yīng)用。然而，圖形數(shù)據(jù)庫，更適合另一個(gè)特定類型的問題。

　　如何選擇圖形數(shù)據(jù)庫(graph database)?

　　圖形數(shù)據(jù)庫非常適合表示網(wǎng)絡(luò)實(shí)體連接等問題。評估圖形數(shù)據(jù)庫有效性的一種方法是確定實(shí)例和實(shí)例間是否存在關(guān)系。

　　例如，一個(gè)電子商務(wù)應(yīng)用程序中的兩個(gè)訂單可能沒有相互連接。他們來自同一個(gè)客戶，但這是一個(gè)共享的屬性，而不是一個(gè)連接。

　　同樣，一個(gè)游戲玩家的配置和游戲狀態(tài)與其他游戲玩家的配置也沒什么關(guān)系。這樣的實(shí)體很容易使用鍵值型、文檔型或者關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行建模。

　　現(xiàn)在，考慮討論中提到的圖形數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的例子，如城市間的高速公路連接或者蛋白質(zhì)和蛋白質(zhì)相互作用，員工與員工間的工作關(guān)系等。所有這些情況都存在著一些類型的連接或者實(shí)體包含的兩個(gè)實(shí)例之間的關(guān)系等。

　　這些問題的類型適用于圖形數(shù)據(jù)庫。其他類似問題的例子包括：

　　網(wǎng)絡(luò)和IT基礎(chǔ)設(shè)施管理

　　認(rèn)證與訪問權(quán)限管理

　　商業(yè)流程管理

　　產(chǎn)品和服務(wù)推薦

　　社交網(wǎng)絡(luò)

　　從這些例子中可以看出，當(dāng)需要模型來明確的實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系，以及快速遍歷路徑時(shí)，圖形數(shù)據(jù)庫將是一個(gè)很好的選擇。

　　大規(guī)模圖形化處理，例如大型社交網(wǎng)絡(luò)，可以使用列族數(shù)據(jù)庫存儲和檢索。圖形操作是建立在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)之上的。Titan 圖形數(shù)據(jù)庫和分析平臺采用了這種方法。

　　鍵值型、文檔型、列族和圖形數(shù)據(jù)庫滿足了不同類型的需求。與關(guān)系數(shù)據(jù)庫基本上取代其之前的數(shù)據(jù)庫不同，這些NoSQL數(shù)據(jù)庫將繼續(xù)與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫共存，因?yàn)閼?yīng)用程序越來越多且不同類型的應(yīng)用程序有不同的數(shù)據(jù)庫需求。