nosql - 传统 RDBMS 中的水平扩展

Question

我刚刚遇到了 NoSQL 系统，它们具有所有天赐的优势。其中之一似乎是毫不费力的水平缩放。我的问题是，为什么像 MySQL 或 SQL Server 这样的经典 RDBMS 不能进行水平扩展？还是无法达到与 NoSQL 系统相同的程度？

Answer 1

有很多原因。这是一个：

水平扩展通常通过分片来实现——给定的实体存储在集群中的一个主机上，由该实体的某些功能决定。如果可能的话，跨分片的连接效率极低。传统的 RDBMS 依赖于可以并置的数据，这通常会阻碍有效的分片。

Answer 2

水平缩放有两种观点：

1) 你的数据太多，一个 RDBMS 节点负担不起 => 分片

2）您希望扩展到许多并发用户 => 复制

案例 1) 很难，因为传统的 JOIN 不起作用

案例 2）并不难，有集群选项，或者您可以使用 JTA 在 Java 中制作自己的“集群”方法，看看这篇文章它基于JEPLayer但可以使用其他持久性 ORM

当然，您的问题可能是 1) 和 2) 的总和

Answer 3

我从@joews 拿了一个不同的存根。

有些场景需要全文搜索。或者存储一些大容量的键值数据。一些 NoSQL 系统，例如 Lucene，有几种类型的索引可以并行扫描（想想看）。而传统的 RDBMS 搜索一次使用一个索引，有时甚至默认使用昂贵的全表扫描。

一些公司，比如 Facebook，已经对 MySQL 实例进行了分片以提供实时内容服务。但是为了使这成为可能，您可能需要冒险尝试更改 MySQL 源代码和/或在其之上构建系统。你确定你准备好了吗？

其他用例有太多数据，它不适合传统 RDBMS 的查询模型，这就是为什么会出现各种系统，如 Dremel、Apache Drill 和 Presto。

所有这一切，请记住一个事实，即 NoSQL 系统根据它们如何解决著名的 CAP 定理来分组。Martin Fowler 对我的口味给出了最简单的解释：在分布式系统存在网络分区的情况下，您可以保证数据一致性（不同用户与系统的交互之间没有冲突）或系统可用性（系统可搜索或数据被接受）不管等）。我强烈推荐观看 Martin 的 NoSQL 简介：http ://www.youtube.com/watch?v=qI_g07C_Q5I

相比之下，RDBMS 是事务性的，即它们提供全有或全无功能，如 ATM 机。如果您的用例和使用量/数据量可以接受，请使用它！如果没有，请查看 NoSQL，但要研究情况并找到最佳选择。