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宽表数据库哪家好？

Transwarp Hyperbase

Transwarp Hyperbase是星环科技自主研发的实时NoSQL宽表数据库。Hyperbase支持百万级高并发、毫秒级低延时业务需求，可以在普通廉价服务器集群上高效支持企业的高并发精确查询与范围查询、流处理应用、全文搜索以及高并发非结构化数据检索，同时支持以标准SQL为接口的高效数据访问，帮助用户快速开发历史数据查询、业务在线检索等应用你可以统一去知道了解下

相关问答

Q1: NoSQL 数据库：何时使用 NoSQL 与 SQL？

NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。

NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。

“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。

在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。

NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。

一些流行的 NoSQL 数据库包括：

随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。

传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。

有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。

一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：

许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。

内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。

例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。

大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。

Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。

拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。

Q2: 一、NoSQL数据库简介

Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。

随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。

NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase

HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。

HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。

主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)

Q3: NoSQL-HDFS-基本概念

Hadoop

文件系统：文件系统是用来存储和管理文件，并且提供文件的查询、增加、删除等操作。

直观上的体验：在shell窗口输入 ls 命令，就可以看到当前目录下的文件夹、文件。

文件存储在哪里？硬盘

一台只有250G硬盘的电脑，如果需要存储500G的文件可以怎么办？先将电脑硬盘扩容至少250G，再将文件分割成多块，放到多块硬盘上储存。

通过 hdfs dfs -ls 命令可以查看分布式文件系统中的文件，就像本地的ls命令一样。

HDFS在客户端上提供了查询、新增和删除的指令，可以实现将分布在多台机器上的文件系统进行统一的管理。

在分布式文件系统中，一个大文件会被切分成块，分别存储到几台机器上。结合上文中提到的那个存储500G大文件的那个例子，这500G的文件会按照一定的大小被切分成若干块，然后分别存储在若干台机器上，然后提供统一的操作接口。

看到这里，不少人可能会觉得，分布式文件系统不过如此，很简单嘛。事实真的是这样的么？

潜在问题

假如我有一个1000台机器组成的分布式系统，一台机器每天出现故障的概率是0.1%，那么整个系统每天出现故障的概率是多大呢？答案是(1-0.1%)^1000=63%，因此需要提供一个容错机制来保证发生差错时文件依然可以读出，这里暂时先不展开介绍。

如果要存储PB级或者EB级的数据，成千上万台机器组成的集群是很常见的，所以说分布式系统比单机系统要复杂得多呀。

这是一张HDFS的架构简图：

client通过nameNode了解数据在哪些DataNode上，从而发起查询。此外，不仅是查询文件，写入文件的时候也是先去请教NameNode，看看应该往哪个DateNode中去写。

为了某一份数据只写入到一个Datanode中，而这个Datanode因为某些原因出错无法读取的问题，需要通过冗余备份的方式来进行容错处理。因此，HDFS在写入一个数据块的时候，不会仅仅写入一个DataNode，而是会写入到多个DataNode中，这样，如果其中一个DataNode坏了，还可以从其余的DataNode中拿到数据，保证了数据不丢失。

实际上，每个数据块在HDFS上都会保存多份，保存在不同的DataNode上。这种是牺牲一定存储空间换取可靠性的做法。

接下来我们来看一下完整的文件写入的流程：

大文件要写入HDFS，client端根据配置将大文件分成固定大小的块，然后再上传到HDFS。

读取文件的流程：

1、client询问NameNode，我要读取某个路径下的文件，麻烦告诉我这个文件都在哪些DataNode上？

2、NameNode回复client，这个路径下的文件被切成了3块，分别在DataNode1、DataNode3和DataNode4上

3、client去找DataNode1、DataNode3和DataNode4，拿到3个文件块，通过stream读取并且整合起来

文件写入的流程：

1、client先将文件分块，然后询问NameNode，我要写入一个文件到某个路径下，文件有3块，应该怎么写？

2、NameNode回复client，可以分别写到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4上，记住，每个块重复写3份，总共是9份

3、client找到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4，把数据写到他们上面

出于容错的考虑，每个数据块有3个备份，但是3个备份快都直接由client端直接写入势必会带来client端过重的写入压力，这个点是否有更好的解决方案呢？回忆一下mysql主备之间是通过binlog文件进行同步的，HDFS当然也可以借鉴这个思想，数据其实只需要写入到一个datanode上，然后由datanode之间相互进行备份同步，减少了client端的写入压力，那么至于是一个datanode写入成功即成功，还是需要所有的参与备份的datanode返回写入成功才算成功，是可靠性配置的策略，当然这个设置会影响到数据写入的吞吐率，我们可以看到可靠性和效率永远是“鱼和熊掌不可兼得”的。

潜在问题

NameNode确实会回放editlog，但是不是每次都从头回放，它会先加载一个fsimage，这个文件是之前某一个时刻整个NameNode的文件元数据的内存快照，然后再在这个基础上回放editlog，完成后，会清空editlog，再把当前文件元数据的内存状态写入fsimage，方便下一次加载。

这样，全量回放就变成了增量回放，但是如果NameNode长时间未重启过，editlog依然会比较大，恢复的时间依然比较长，这个问题怎么解呢？

SecondNameNode是一个NameNode内的定时任务线程，它会定期地将editlog写入fsimage，然后情况原来的editlog，从而保证editlog的文件大小维持在一定大小。

NameNode挂了， SecondNameNode并不能替代NameNode，所以如果集群中只有一个NameNode，它挂了，整个系统就挂了。hadoop2.x之前，整个集群只能有一个NameNode，是有可能发生单点故障的，所以hadoop1.x有本身的不稳定性。但是hadoop2.x之后，我们可以在集群中配置多个NameNode，就不会有这个问题了，但是配置多个NameNode，需要注意的地方就更多了，系统就更加复杂了。

俗话说“一山不容二虎”，两个NameNode只能有一个是活跃状态active，另一个是备份状态standby，我们看一下两个NameNode的架构图。

两个NameNode通过JournalNode实现同步editlog，保持状态一致可以相互替换。

因为active的NameNode挂了之后，standby的NameNode要马上接替它，所以它们的数据要时刻保持一致，在写入数据的时候，两个NameNode内存中都要记录数据的元信息，并保持一致。这个JournalNode就是用来在两个NameNode中同步数据的，并且standby NameNode实现了SecondNameNode的功能。

进行数据同步操作的过程如下：

active NameNode有操作之后，它的editlog会被记录到JournalNode中，standby NameNode会从JournalNode中读取到变化并进行同步，同时standby NameNode会监听记录的变化。这样做的话就是实时同步了，并且standby NameNode就实现了SecondNameNode的功能。

优点：

缺点：

Q4: 大数据核心技术有哪些？

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

Q5: NoSQL应用

而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：

1、High performance - 对数据库高并发读写的需求

web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。

2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求

对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。

3、High Scalability High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：

1、数据库事务一致性需求

很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

2、数据库的写实时性和读实时性需求

对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性。

3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求

任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。

因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生。

NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。

当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了广泛认同。