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了解常用数据库MySQL、Oracle、MongoDB

2021-05-22 16:30 801 查看

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什么是数据库

简单的说,数据库(英文 Dtabase)就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结果(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的、我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据更简单的形象理解,数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样,区别只是存放的东西不同。
早期比较流行的数据库模型有三种,分别为层次式数据库网络式数据库关系型数据库。而在当今的互联网中,最常用的数据库模型主要是两种,即关系型数据库非关系型数据库
常用的数据库
常用的数据库有 MySQL、Oracle、Mongodb。那么用户想要选择一个数据库,什么样的数据库才是最能满足用户自身需求的呢?

MySQL 数据库

定位:开源、多平台、关系型数据库。目前使用最广泛、流行度最高的的开源数据库。
特点:支持食物,符合关系型数据库原理,符合 ACID,支持多数 SQL 规范,以二维表方式组织数据,有插件是存储引擎,支持多种存储引擎格式
使用:使用标准的 SQL 语句进行数据库管理,简单 SQL 语句的并发和性能较好,对视图、存储过程、函数、触发器等支持的不是太好
监控:在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,有比较多的开源监控工具来监控和记录数据库的状态,比如 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 高可用有多种方案,官方有基础的 master-slave 主从复制,新版本的 innodb cluster,第三方的有 MHA 等高可用方案;
扩展:MySQL 水平拆分,可以通过水平拆分 proxy 中间进行逻辑映射和拆分,扩大 MySQL 数据库的并发能力和吞吐量。
适用场景
默认的 innodb 存储引擎,支持高并发,简单的绝大部分 OLTP 场景;
Tokudb 存储引擎,使用高并发 insert 的场景;
Inforbright 存储引擎,可以进行列压缩和 OLAP 统计查询场景;

Oracle 数据库

定位: 商业、多平台、关系型数据库;功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库;
功能:支持事务,符合关系型数据库原理,符合 ACID,支持多数 SQL 规范,以二维表方式组织数据

部署:Oracle 单实例数据库部署相对容易,但 Oracle RAC 集群环境 3644 ,部署的步骤和依赖条件都比较多;

使用:通常使用命令行工具,进行各种数据库的管理,通常也可以用 shell 脚本和 python 脚本提高 Oracle 数据库管理效率;各种管理功能,都比较强大;

监控:Oracle 官方有比较全面的监控工具,常用的第三方监控平台,如 zabbix,cacti,lepus 等都有对 Oracle 数据库的各项指标的完善监控;

备份:支持冷备份和热备份,可以用 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 数据库的高可用架构,可以用第三方双机热备软件,结合 Oracle 单实例实现;可以使用 Oracle Dataguard,实现 master 和 standby 的备份;可以使用 Oracle RAC 集群实现实例级别的高可用和负载均衡,使用 ASM 实现存储级别的高可用;
扩展:由于 Oracle 集群采用共享存储的方式,一般只能通过垂直硬件升级进行升级;适用场景:绝大多数 OLTP 场景,部分 OLAP
选择注意:Oracle 从架构到运维,可以说是最难的数据库,学习和使用难度较高。

Mongodb 数据库

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”,定位于 “灵活” 的 nosql 数据库
功能:数据文件存储格式为 BSON,模式自由,整体架构与关系型数据库有对应关系,具有较好的高可用性和伸缩性,有插件式存储引擎,新版本默认是 writedtiger 存储引擎;

部署: 部署比较简答,下载软件,设置好配置文件即可启动服务;

使用:不支持 SQL 语句,使用与 SQL 对应的 json 方式管理数据库;

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;

备份: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 master-slave 主从复制:在 master 节点上加 --master 参数,从数据库加 -slave 和 - source 参数,就可以实现同步,这种目前不建议;

ReplicaSets 复制集,在 mongodb 1.6 之后,开发了新的 replicaset,着呢家了故障自动切换和自动修复成员节点,各个 DB 将数据一致,建议使用这种方式;可以测试读写分离和故障转移;

扩展:mongodb 海量数据水平拆分,将数据分别存储在 sharding 各个节点上,构建出分布式集群。Sharding 架构由 底层多个 mongodb Shared Server,config 水平拆分配置库 config server,前端路由 route process,三部分构成。Sharding 集群底层可以是 mongodb 单实例,也可以高可用的 replicaSet 复制集。
网站后台数据库:mongodb 非常适合实话实说插入、更新与查询,并可以实时复制和高伸缩性,适合更新迭代快、需求变更多、以对象为主的网站应用;
小文件系统:对于 json 文件,二进制数据,适合用 mongodb 进行存储和查询;
日志分析系统:对于数据量大的日志文件,IM 会话消息记录,适合用 mongodb 来保存和查询;
缓存系统:mongodb 数据库也会使用大量的内存,合理的设计,也可以作为缓存系统使用;不过目前缓存系统使用更多的方案是 memcached 和 redis。

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