DaaS,聊聊关于数据库你可能想知道的一些事儿

作为一名程序猿,如今“大数据”, “AI”,这些词每天都会被媒体360度无死角轰炸我们,让我们很容易浮躁焦虑,但不得不承认,真是因为媒体的传播与吹捧,才推动了整个行业在飞速发展。每次动笔写文章,不带上几个高大上的词汇,都显得对不起他们。

做过平台的小伙伴们,肯定了解DaaS(Data as a Service)数据即服务。谈到DaaS,首先总会去思考该怎么去选型,怎么去存储数据。而谈到存储就不得不提到数据库。数据存储适当,才能够在上层做深入数据分析。

谈到百花齐放的数据存储

除了传统的关系型数据库MySQL,Oracle,SQlServer,...之外。

NoSQL数据库也是一个讨论的话题。

还有类似于TiDB或者CockroachDB,VoltDB的NewSQL等数据库。

当然也不能缺少InfluxDB等比较流行的时间序列数据库。

本文只是简单的对数据库趋势与种类做了一个简单的介绍,类似于科普性质的总结,毕竟在我看来数据库产品真的很复杂,很复杂,连资深DBA也不一定会对各种数据库产品都有深入的了解,更何况我还只是单纯停留在使用者的层面。

1.首先是关系型数据库:这里就不去花时间讨论了,我想任何入数据萝卜坑的童鞋,都避开不了对关系型数据库的了解。

2.然后是NoSQL阵营:

有以Redis为代表的KeyValue类型,它专长在于极短响应时间及很高的单机并发能力,适合于缓存、用户会话等场景。

有以宽表列族为模型的HBase、Cassandra,对海量数据持续写入场景有不错支持。

有以图关系模型的Neo4J,专注于复杂关系搜索以及Titan等存储和处理大规模图形。

有以基于Lucene的ElasticSearch 则以搜索起家,做Java web 检索方面,还是非常优秀的。

MongoDB,文档型,具有JSON文档模型,JSON像XML一样富有表达性,同时又不像XML那样繁琐,解析复杂。

Druid (此druid非阿里数据连接池druid)是一个针对在线分析处理(OLAP)事件数据而设计的开源数据存储分析工具。在这里我也把它归于数据库了,但实质上更应该属于数据分析的范畴,它提供了低延迟(实时)数据摄取、灵活的数据探索及快速的数据聚合功能。

3.最后:InfluxDB是一个开源的分布式时序、时间和指标数据库,使用go语言编写,无需外部依赖。(这个个人没有接触过,所以放到最后介绍,但听玩go的小伙伴说过,我觉得挺有意思,所以在这里也大胆把它归于一类)

后续计划写一系列关于使用各种数据库的心得和使用场景,如果您觉得我们用心了,希望感兴趣的小伙伴多多关注和多多推荐我们的公众号,然后我们才有更大的动力继续写下去。

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