数据库的七大武器是我在工作中维护和接触的七种常用数据库，其中常用的关系型数据库4种，常用的nosql数据库3种。这些数据库作为业务底层的存储选择。每个数据库都有自己的定位和特点。结合业务，有自己的适用场景。在具体使用和操作维护中也有一些特殊的注意事项。本文按顺序对“七大武器”进行介绍和总结，希望能帮助大家理清每一种“武器”的特点和用法，在合适的场景使用合适的武器，构建属于自己的数据存储系统。第一把武器：MySQL数据库1、定位：开源、多平台、关系型数据库是目前使用最广泛、最流行的开源数据库。2.特点：功能：支持事务，符合关系型数据库原则，符合ACID，支持大部分SQL规范，以二维表的形式组织数据，具有插件式存储引擎，支持多种存储引擎格式。部署：编译安装，或者二进制包的方式，按照“安装软件-创建实例-库表用户初始化”即可快速完成数据库部署使用：使用标准的SQL语句进行数据库管理，简单的SQL语句效果更好concurrencyandperformance,view,Storedprocedures,functions,trigger等都没有很好的支持监控：有一些常用的命令可以在命令行界面显示状态和性能。在图形界面方面，有更多的开源监控工具来监控和记录数据库的状态。如zabbix、nagios、cacti、lepus等备份：逻辑备份mysqldump/mysqldumper，物理备份用xtrabackup等工具进行备份；高可用：MySQL有多种高可用方案，官方有基础master-slave主从复制，新版Innodb集群，MHA等第三方高可用方案；扩展：MySQL水平拆分，通过水平拆分代理可以进行逻辑映射拆分，扩展MySQL数据库的并发和吞吐量。3、适用场景：默认的innodb存储引擎支持高并发和简单的OLTP场景；Tokudb存储引擎使用高并发插入场景；Inbright存储引擎可以进行列压缩和OLAP统计查询场景；4、选型注意事项：OLTP业务使用MySQL时，需要注意数据量级。如果数据量级太大，需要水平拆分；如果有OLAP需求，可以结合其他架构考虑。第二把武器：SQLServer数据库1.定位：商务，Windows平台，关系型数据库，最早与微软系统紧密结合的商业数据库，属于“微软技术体系”2.特点：功能：支持事务，符合torelationships基于大型数据库的原理，遵守ACID，支持大部分SQL规范，以二维表的形式组织数据。一般通过Windows资源管理和SQLserver图形化工具显示系统和数据库性能；备份：通常使用第三方备份恢复软件进行备份恢复；高可用：通过共享存储和双机热备，实现SQLServer数据库的高可用；扩展：SQLServer数据库集群采用共存存储方式，通过硬件垂直升级扩展数据库集群；3、适用场景：大部分OLTP场景（配合微软系统）4、选型注意：SQLServer与微软技术体系结合比较紧密，大部分工作都是通过图形界面完成的。习惯使用命令行的DBA可能不习惯；数据库差异很大，需要注意；使用SQLServer来满足OLTP业务会有更好的效果，但是对于数据量大的OLAP业务，最好使用专用的OLAP架构，不要在同一个SQLServer实例上混合使用OLTP和OLAP业务；SQLServer属于商业软件，需要注意版权和license授权费用；第三把武器：Oracle数据库1、定位：商业、多平台、功能最大、最复杂、市场占有率最高的关系型数据库最好的商业数据库2、特点：功能：支持事务，符合关系型数据库的原则，符合ACID，支持大部分SQL规范，以二维表形式组织数据部署：Oracle单实例数据库部署相对容易，但OracleRAC集群环境、部署步骤和依赖项较多；使用：通常使用命令行工具管理各种数据库，通常使用shell脚本和python脚本来提高Oracle数据库管理效率；各种管理功能比较强大；监控：Oracle官方有比较完善的监控工具，常用的第三方监控平台，如zabbix、cacti、lepus等，对Oracle数据库的各项指标都有完善的监控；备份：支持冷备份和热备份，可以使用exp/imp、expdp/impdp等进行逻辑备份和恢复，可以使用强大的RMAN工具进行专业的物理热备份和恢复；高可用：Oracle数据库高可用架构，可通过第三方双机热备软件结合Oracle单实例实现；可以使用OracleDataguard实现主备备份；可以利用OracleRAC集群实现实例级别的高可用和负载均衡，利用ASM实现存储级别的高可用；扩容：由于Oracle集群使用共享存储，一般只能通过垂直硬件升级进行升级；3、适用场景：大部分OLTP场景，部分OLAP4、选型说明：从架构到运维，Oracle可以说是最难的数据库，学习和使用难度都比较大。第四种武器：Postgresql数据库1.定位：开源、多平台、关系型数据库，最强大的开源数据库。2.特点：功能：支持事务，符合关系型数据库原则，符合ACID，支持大部分SQL规范，以二维表形式组织数据；部署：postgresql需要先准备Python等环境，然后编译安装软件，初始化数据库，启动实例，整个部署过程比较清晰；使用：可以使用命令行管理postgresql数据库，也可以通过pgadmin图形化工具；各种管理功能比较强大；监控：可以查看各种性能视图和状态视图；与其他数据库相比，没有很好的图形化监控工具和平台；备份：支持冷备份和热备份，可以使用COPY命令进行逻辑导出和导入；使用pgdump和pgrestore进行物理备份和恢复；高可用：postgresql官方支持主备复制；Slony-I第三方组件也可以用于数据库同步；扩展：postgresql可以通过修改postgres-XC的源码实现横向扩展；3、适用场景：大部分OLTP场景，部分OLAP适用于互联网目前需要的一些信息，比如地理位置信息处理；以postgresql为底层数据库的greenplum数据仓库是主流的MPP数据仓库；基于postgresql的TimeScaleDB是目前比较流行的时序数据库之一；4、选型注意：Postgresql的架构、使用难度、功能介于Oracle数据库和MySQL数据库之间，但由于开源的推动，各方面也有不错的发展；Postgresql目前还没有一个比较主流好用的监控平台，这是p??ostgresql数据库的一个短板。第五个武器：Mongodb数据库1、定位：开源、多平台、文档型nosql数据库非常主流的文档型nosql数据库，“最像关系型数据库”，定位为“灵活”的nosql数据库2、特点：功能：数据文件存储格式为BSON，模式自由，整体结构对应关系型数据库，具有良好的高可用性和可扩展性，有插件式存储引擎。新版本默认使用writtentiger存储引擎；部署：部署比较简单，下载软件，设置配置文件启动服务即可；use：不支持SQL语句，使用SQL对应的json方法管理数据库；监控：有比较丰富的监控和性能命令，官方有比较完善的图形监控系统。但需要购买；backup：支持冷备份和热备份，可以使用mongoexport/mongimport进行逻辑备份，也可以使用基于oplog的mongodump/mongorestore物理热备份；高可用：MongoDB主从主从复制：在主节点上添加--master参数，从数据库添加-slave和-source参数，即可实现同步。目前不推荐这样做；ReplicaSets副本集，在mongodb1.6之后，又开发了一个新的replicaset，具有自动故障转移和自动故障转移修复成员节点，每个DB都会保持数据一致，推荐使用这种方式；可以测试读写分离和故障转移；扩展：mongodb海量数据水平拆分，数据分别存储在sharding的各个节点上，构建分布式集群。Sharding架构由底层多个mongodbSharedServer、config水平拆分配置库configserver、前端路由进程三部分组成。Sharding集群的底层可以是单个mongodb实例，也可以是高可用的副本集。3、适用场景：网站后台数据库：mongodb非常适合说实话的插入、更新和查询，并且可以实时复制，扩展性高。适用于更新迭代快、需求变化多、面向对象的网站应用；小文件系统：对于json文件和二进制数据，mongodb适合存储和查询。日志分析系统：对于数据量较大的日志文件，IM会话消息记录，适合mongodb保存查询；缓存系统：mongodb数据库也会使用大量Memory，设计合理，也可以作为缓存系统使用；但是，目前的缓存系统更多的是采用memcached、redis等解决方案。4、选型注意：Mongodb不适合场景：高事务性系统：即传统OLTP业务，mongodb，甚至其他nosql，对事务性支持不是很好；传统的统计分析应用：即传统的OLAP业务，需要高度优化的查询方式，mongodb支持不好；业务用sql语句更方便：mongodb是json类型的查询方式，虽然也灵活，但是不如用sql方便。如果业务适合SQL，mongodb就不适合了。第六把武器：Redis数据库1.定位：开源，Linux平台，key-valuekey-valueNosql数据库简单稳定，很主流，全数据in-momory，key-valuenosql数据库定位在“快”2，特点：功能：命令执行速度非常快，读写性能可达100,000/s；数据结构是key-value字典类函数，可以key过期缓存，发布订阅消息系统，简单交易功能；部署：通过下载软件介质，编译安装，快速完成数据库部署；服务可以启动redis-server，可以通过默认配置、运行参数配置、配置文件三种方式启动；redis在linux平台上支持比较好，官方没有。Windows版本，微软维护一个分支；使用：连接redis-cli客户端，一般使用简单的set、get、del进行数据管理；基于单实例redis，数据持久化，主从复制，高可用和分布式功能；监控：命令行界面有一些常用的命令，用于显示状态和性能；在图形界面中，有开源的监控工具可以监控和记录数据库的状态，比如cachecloud；备份：直接备份到物理询价RDB持久化，基于AOF日志实时AOF持久化高可用：官方redissentinel高可用集群扩展：官方rediscluster基于分配槽的分布式集群3、适用场景：缓存基础消息队列系统排行榜系统计数器使用点赞、粉丝、社交网站下拉刷新等应用；4、选型注意：Redis的使用场景有redis适合解决的问题，也有不适合解决的问题。从数据规模来看，小数据规模用redis比较合适，大数据规模不适合；（对于大数据规模，一定程度上可以使用SSDB代替redis）；从冷热数据来看，热数据适合放在redis中，冷数据不适合放在redis中。第七把武器：Hbase数据库1.定位：开源，Linux平台，列存储nosql数据库，可用于海量数据存储，结合Hadoop生态，定位为“大”列存储nosql数据库2.特点：功能：命令执行速度非常好，读写性能可达100,000/s；数据结构是一个key-value字典类函数，可以key过期缓存，发布订阅消息系统，简单的交易功能；deployment：相对于其他数据库，hbase的Deployment更加复杂，依赖于Hadoop、zookeeper等组件。Hbase集群包括一个mater节点，多个regionServers，zookeeper管理所有regionServers。需要依次部署Hadoop和zookeeper，然后再部署HBASE集群；use：连接redis-cli客户端，一般使用简单的set、get、del进行数据管理；在单实例redis的基础上，可以实现数据持久化、主从复制、高可用和分布式功能；监控：命令行界面有一些常用的命令显示状态和性能。在图形界面方面，有开源的监控工具可以监控和记录数据库的状态，比如cachecloud；备份：Hbase一般作为海量数据的仓库，采用多层副本的方式保证数据安全。备份高可用：HBASE集群基于Hadoop，需要依次部署Hadoop单机模式、集群模式、HA模式，通过HadoopHA实现高可用；扩展：HBASE以集群形式存在，依次为单机模式、伪分布式模式、全分布式模式。底层基于HDFS，可以很好的扩展zookeeper；3、适用场景：两大用途：用于简单的数据写入和海量、结构简单的数据查询业务场景；用于其他数据库备份和下沉数据库；4.选型注意事项：Hbase不适合场景：数据分析需求高，需要能够使用sql或者简单的MapReduce来实现分析需求的业务场景，不适合Hbase；当单表数据量不超过千万级时，使用Hbase，不能体现Hbase的优势，而且会比较慢，所以不适合Hbase。通过上面对数据库“七大”武器的描述，也可以看出目前常用数据库的来龙去脉和选择顺序。对应一个业务，可以选择最流行的开源数据库——MySQL；如果是稳定和商用考虑，可以选择Oracle数据库或者SQLServer数据库（结合Windows系统）；如果你想使用开源并且有足够的功能来应对各种场景，你可以使用postgresql数据库。这四种数据库都是关系型数据库，可以很好的满足大部分业务场景，解决通用性的问题。对于一些特殊的问题，尤其是在扩展性方面要有比较高的要求，可以考虑nosql数据库。Mongodb数据库，介于关系型数据库和非关系型数据库之间，具有两者的特点，是目前非常流行的文档型nosql数据库；redis位于内存型key-valuenosql数据库；hbase是一种用于存储海量文件的nosql数据库的列式格式。根据合适的业务场景，选择合适的nosql数据库可以很好的解决某一类或者几类业务问题，可以作为关系型数据库的补充。从另一个角度来看，MySQL、Oracle、SQLServer、Postgresql、MongoDB这5个数据库也是DB-Engines排行榜前五名的数据库。从这五个数据库的使用情况和流行程度也可以看出。广泛使用数据库。
