# 七周七数据库

读书分享会第一期 2017.02.12

《七周七数据库》 - Eric Redmond

## 预备知识

ACID：原子 一致 隔离 持久

CAP原则：一致性 可用性 分区容错性，在分布式环境下，至多只能同时满足其二

“小明，你的数据库作业呢？”“我可以今天提交一半的作业，或者明天提交全部的作业，但无法在今天提交全部的作业。”“...小明你给我滚出去！”

小知识点：

* 原子性：原子性代表中间状态的透明性，想象从a账户向b账户转500块，则{ a: 1000, b: 1000 }和{ a: 500, b: 1500 }的读取都是正确的，而不应该读取到{ a: 500, b: 1000 }或{ a: 1000, b: 1500 }的状态
* 一致性：根据CAP原则，分布式环境下有时只提供最终一致性
* 数据库用四个隔离级别，对应对幻读、不可重复读、脏读有着不同程度的避免。
* 数据库通过transaction（事务）来保障原子性，通常的办法是通过先写log来实现
* 锁：分为读锁和写锁等，各种数据库和引擎提供的最小锁粒度也会不同
* MVCC：多版本控制，通过填写额外的更新时间、删除实现等来保证数据的正确性
* 其他知识点，如b+书、lsm树、hash table和hash tier等等

## N*Sql历史

No Sql年代：层次化数据库

Know Sql年代：RDBMS

No Sql年代：CAP原则催生了一系列做出不同取舍和提供不同功能的NoSql数据库

New Sql年代：无论是ACID还是数据关系都是数据的本质，No Sql数据库的定位从替换RDBMS转向辅佐RDBMD，同时也诞生了为大数据而生的time series db（比如Riak TS）和具有reactive（响应式）特性的（比如Rethink DB）等新型数据库。

## 7数据库

RDBMS：Postgres

KV：Riak KV，Redis

列型数据库：HBase

文档型数据库：Mongo，Couch

图形数据库：Neo4j

小知识点：

* 基于列和基于行的区别：想象我们有数据{ id: 1, a: 1, b: 1 }和{ id: 2, a: 2, b: 1 }，对于列数据库我们存储的数据相当于[{ id: 1, data: { a: 1, b: 1 } }, { id: 2, data: { a: 2, b: 2 }}]，而基于行的存储则是：{ columns: [id, a, b ]，data: [1, 1, 1], [2, 2, ] }。列型数据库（或schemaless）的设计理念提高了灵活性，但也因此牺牲了性能（想想为什么）

## Postgres

### 第一天：关系，CRUD和链接

### 第二天：高级查询，事务、存储过程、视图、触发器、规则、数据透视表

高级查询包括聚合查询、分组和窗口（PARTITION BY）等

规则是对如何修改解析过的查询树（AST，抽象语法树）的描述

### 第三天：全文检索和多维查询

### 补充：

PSql vs. MySql：PSql有良好的代码结构方便学习源码和插件开发，因此社区有大量插件，如GIS、全文搜索、多维空间距离等等；有丰富的存储过程；支持tuple级别的streaming replication等等。

## Riak KV

### 第一天：CRUD，链接和MIME

Riak KV通过桶名+Key来定位一个数据

Riak KV可以在数据之间建立链接

Riak KV支持不同MIME Type的数据，可以用来自建CDN等

### 第二天：MapReduce和服务器集群

Riak KV支持在请求中包含mapreduce传入的方法；或者存储在服务器端，请求时直接调用

Riak KV的集群：Riak环，是基于一致性hash的

### 第三天：解决冲突和扩展Riak KV

Riak KV通过向量时钟和保存多版本的方式来处理冲突

Riak KV提供了pre / post commit hook

### 补充：

CAP：Riak KV基于“CAP可以在每个桶或者每个请求的基础上改变”这一观点

## HBase

HBase出于Hadoop

### 第一天：CRUD和表管理

HBase为大数据而生，提供了单机模式、单节点伪分布式模式、分布式模式

HBase提供了列组的概念

### 第二天：处理大数据

bloom过滤器：是一种通过位翻转实现的二分过滤器，其存储空间（无限）小于哈希方式，但存在伪阳性的概率。HBase支持使用bloom过滤器确定某行是否存在某个列。

HBase的使用区域在不同节点上存储不同的数据段（横切）。

### 第三天：放入云端

Thrift

Whirr：实现了虚拟集群的管理，支持EC2和RackSpace服务器等，支持Hadoop、HBase、Cassandra、ZooKeeper等集群。

### 补充：
HBase在CAP上是CP。

大数据方面google很早就放弃hadoop力挺spark了，以及现在有很多项目已经开始用ts db作为架构的数据存储工具了。

## Mongo

Mongo出自humongous（巨大）而非mango。

### 第一天：CRUD和嵌套

Mongo存储的格式是BSON

### 第二天：索引、分组、mapreduce

### 第三天：副本集、分片、GIS和GridFS

sharding分片是mongo的横切方案，每个sharding再建立m-s的结构。

### 补充：

Mongo已经支持left join了哦。这也印证了之前所说的New Sql出现的时代背景。以及最近出了好几件安全方面的事件...

## CouchDB

### 第一天：CRUD、Futon

Futon是Couch提供的web管理界面。

### 第二天：视图

### 第三天：进阶视图、Changes API和复制数据
CouchDB提供了Changes API来帮助应用监控数据的变化并立即更新（reactive）

BigCouch基于CouchDB并实现了分片与复制策略。

## Neo4j

Neo4j是“白板友好”的数据库

### 第一天：图、Groovy和CRUD
Neo4j数据分为点和边，并通过加tag(s)来加以区分不同的点和边。

Neo4j有java/scala写成，其查询方式包括server mode的restful（极度不推荐）、cypher（cypher是一个graph db查询语言的标准），以及embeded mode的java和gremlin（使用groovy）。

### 第二天：rest、索引与算法

### 第三天：分布式高可用性
可以用ZK管理neo4j集群

### 补充：
我本人很喜欢graph db，以及neo4j，是一个ACID的事务数据库，且相对灵活，但是图数据库仍存在一个问题：既定的抽象可能在后期业务需求改变时造成一定的影响，而graph db本身的核心在于在内存中保存链接关系，因此也出现了许多存储层使用非图形存储引擎（比如psql）的实现，或者使用多次查询而非join的方式一定程度上解决n°关系查询时间非线性的问题。

## Redis

### 第一天：CURD与数据类型

数据类型包括哈希、列表、集合、有序集合、范围等

可以设置expire time，特别适合做缓存

### 第二天：高级用法，分布

Redis还支持发布-订阅，因此也被用来做task-queue/message-queue等。

Redis持久化的模式包括快照与AOF（append only file）。

### 第三天：与其他数据库合作

### 补充：
Redis的理念其实就是New Sql了。一句话，就是赞。

## 补充：Time Series DB
TS DB是一种immutable的数据库，即历史数据一旦写入无法修改，比如2017.02.12这天笨笨的颜值是一个定值，无论是在一天之后还是一周之后或是10年之后来看，2017.02.12这天的笨笨都是这般帅得掉渣，这就是immutable的概念。基于这一点，数据库在存储实现时就可以连续的读写磁盘，大大提高了性能。

同样有immutable概念的还有Block Chain区块链，两者的区别是可以将Block Chain想象成有成千上万master节点的集群，这样的实现在提供了去中心化的同时却导致审核transaction的速度大大降低，于是出现了许多offline transaction的手段。关于PoW与PoS、默克尔-帕特里夏树、EVM(ethereum virtual machine)等等概念，感兴趣的话可以了解一下哦。

## 最后的最后

“老板我花费多时搭建了一个高可用的数据库集群了！”“好样的，小明。现在我们的产品有多少用户了？”“算上我和你的话，两个。”“...小明，你特么给我滚出去！”

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