这更像是一个概念/数据库架构相关的问题。为了保持数据一致性，而不是 NoSQL 数据存储，我只是将 JSON 对象存储为 MySQL 中的字符串/文本。所以一个 MySQL 行看起来像这样
ID, TIME_STAMP, DATA
我会将 JSON 数据存储在 DATA 字段中。我不会更新任何行，而是添加带有当前时间戳的新行。因此，当我想要最新数据时，我只需获取具有 max(timestamp) 的行。我将 Tornado 与 Python MySQLDB 驱动程序一起用作我的主要后端应用程序。
我发现这种方法非常直截了当，不易出错。JSON 对象相当简单并且没有大量嵌套。
这种方法从根本上是错误的吗？在 MySQL 中将 JSON 数据存储为文本是否有任何问题，或者我应该使用基于文件系统的存储，例如 HDFS。请告诉我。
您可能知道，MySQL 是一个关系数据库管理器。它被设计为用于数据通过键相互关联的方式，形成关系，然后可用于产生复杂的数据检索。您的方法在技术上可行（并且速度非常快），但如果您扩大范围的复杂性，可能会（根据我目前所见）大大削弱您利用所使用技术的可能性！
我建议您使用像 Redis 或 MongoDB 这样的数据库，因为它们是为文档存储而不是关系架构设计的。
也就是说，如果您发现该方法适用于您正在构建的内容，那就继续吧。如果您想为您的解决方案增加复杂性，您可能会遇到一些障碍，但无论哪种方式，您都会学到新的东西！祝你好运！
Pradeeb，为了帮助回答您需要分析您的用例的问题。你存储什么样的数据？对我来说，这将是决定性因素：每种技术都有其擅长的特定用例。
我认为可以安全地假设您使用 JSON，因为与传统的关系数据库相比，您的数据结构需要非常灵活的文档。Phil 指出，某些数据存储本身就支持此类数据结构，例如 MongoDB（他们称之为“二进制 JSON”或BSON ）。这将为您提供改进的存储和/或改进的搜索功能。同样，该实用程序完全取决于您的用例。
如果您正在寻找诸如作业队列之类的东西，并且水平可扩展性不是问题，并且您只需要快速访问最新的，您可以使用 RedisDB，一种内存中的键值存储，它具有哈希（关联数组）数据类型和这类事情的清单。或者，由于您提到 HDFS 和水平可扩展性很可能是一个问题，我可以推荐使用 Apache ActiveMQ 或 RabbitMQ 等队列系统。
最后，如果您正在大量编写，并且您不受客户端限制，但您的数据存储是您的瓶颈：请查看分布式、灵活模式的数据存储，如 HBase 或 Cassandra。它们提供灵活的数据模式，经过大量写入优化，并且可以附加数据并按时间顺序保留，因此您可以有效地获取最新数据。
希望有帮助。
这不是问题。您还可以在现代 MySQL 中使用 memcached 存储引擎，这将是完美的。虽然我从未尝试过。
另一种方法是使用 memcached 作为缓存。将所有内容写入 memcached 和 mysql。当你去读取数据时，尝试从 memcached 读取。如果不存在，则从 mysql 中读取。这是减少数据库瓶颈的常用技术。