
百萬級別數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)庫Mysql,Mongodb,Hbase如何選擇
情況說明:
現(xiàn)在需要做一個數(shù)據(jù)存儲,500w左右的數(shù)據(jù),日后每天大約產(chǎn)生5w條左右的數(shù)據(jù)。想把這些數(shù)據(jù)存儲起來,供日后的數(shù)據(jù)分析用?使用上面說的三種數(shù)據(jù)庫中的哪中比較好?是否有必要建立集群?
個人看法是:從長遠(yuǎn)角度看,由于單臺機器的性能瓶頸,后期肯定要做集群,單純的做復(fù)制最終也無法緩解單臺master上讀的負(fù)擔(dān)。因此,使用mysql的話會使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化還要做負(fù)載均衡,而mysql的均衡器是第三方的,無法很好的與mysql整合。使用mongodb的自動分片集群能很好的解決這個問題,而且它的讀寫性能也快。Hbase提供了大數(shù)據(jù)存儲的解決方案。
回到我問題,最終是要在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上做數(shù)據(jù)分析,雖然mongodb也能與Mapreduce整合,但想必Hbase做這一塊會更有優(yōu)勢。
我們的需求是做一個數(shù)據(jù)倉庫,不是線上數(shù)據(jù),即是OLAP。數(shù)據(jù)來源是很多的線上數(shù)據(jù)庫(我們用的是mysql),每隔一段時間會同步數(shù)據(jù)過來(大概是幾天的樣子)。這些數(shù)據(jù)將用于日后的數(shù)據(jù)分析。因此,對實時性要求不是很高。
答案:
百萬級的數(shù)據(jù),無論側(cè)重OLTP還是OLAP,當(dāng)然就是MySql了。
過億級的數(shù)據(jù),側(cè)重OLTP可以繼續(xù)Mysql,側(cè)重OLAP,就要分場景考慮了。
實時計算場景:強調(diào)實時性,常用于實時性要求較高的地方,可以選擇Storm;
批處理計算場景:強調(diào)批處理,常用于數(shù)據(jù)挖掘、分析,可以選擇Hadoop;
實時查詢場景:強調(diào)查詢實時響應(yīng),常用于把DB里的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化索引文件,通過搜索引擎來查詢,可以選擇solr/elasticsearch;
企業(yè)級ODS/EDW/數(shù)據(jù)集市場景:強調(diào)基于關(guān)系性數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)實時分析,常用于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集成,可以選擇Greenplum;
數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)一般分為兩種類型:
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫側(cè)重交易處理,即OLTP,關(guān)注的是多用戶的同時的雙向操作,在保障即時性的要求下,系統(tǒng)通過內(nèi)存來處理數(shù)據(jù)的分配、讀寫等操作,存在IO瓶頸。
OLTP(On-Line Transaction Processing,聯(lián)機事務(wù)處理)系統(tǒng)也稱為生產(chǎn)系統(tǒng),它是事件驅(qū)動的、面向應(yīng)用的,比如電子商務(wù)網(wǎng)站的交易系統(tǒng)就是一個典型的OLTP系統(tǒng)。OLTP的基本特點是:
分析型數(shù)據(jù)庫是以實時多維分析技術(shù)作為基礎(chǔ),即側(cè)重OLAP,對數(shù)據(jù)進行多角度的模擬和歸納,從而得出數(shù)據(jù)中所包含的信息和知識。
OLAP(On-Line Analytical Processing,聯(lián)機分析處理)是基于數(shù)據(jù)倉庫的信息分析處理過程,是數(shù)據(jù)倉庫的用戶接口部分。OLAP系統(tǒng)是跨部門的、面向主題的,其基本特點是:
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