數據庫的七種武器，是我在工作維護和接觸到的七種常用數據庫，包括4種常用的關系型數據庫，3種常用nosql數據庫。
這些數據庫作為業務底層的存儲選型，每種數據庫都有各自的定位和特點，結合業務，有各自的適用場景，在具體使用和運維時，也有一些特別的注意點。
本文按照順序依次對這“七種武器”，進行介紹和總結，希望能夠幫助大家理清每種“武器”的特點和用法，在合適的場景，使用合適的武器，構建好自己的數據存儲體系。
第一種武器：MySQL數據庫
1、定位：開源、多平臺、關系型數據庫
目前使用最廣泛、流行度最高的的開源數據庫。
2、特點：功能：支持事務，符合關系型數據庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，以二維表方式組織數據，有插件式存儲引擎，支持多種存儲引擎格式
部署：用編譯安裝的方式，或者二進制包的方式，按照“安裝軟件-創建實例-庫表用戶初始化”，可以很快完成數據庫部署
使用：使用標準的SQL語句進行數據庫管理，簡單SQL語句的并發和性能較好，對視圖、存儲過程、函數、觸發器等支持的不是太好
監控：在命令行界面有一些常用的命令顯示狀態和性能，在圖形界面方面，有比較多的開源監控工具來監控和記錄數據庫的狀態，比如zabbix，nagios，cacti，lepus等
備份：邏輯備份 mysqldump/mysqldumper ，物理備份 用xtrabackup等工具進行備份；
高可用：MySQL高可用有多種方案，官方有基礎的master-slave主從復制，新版本的innodb cluster，第三方的有MHA等高可用方案；
擴展：MySQL水平拆分，可以通過水平拆分proxy中間進行邏輯映射和拆分，擴大MySQL數據庫的并發能力和吞吐量。
3、適用場景：默認的innodb存儲引擎，支持高并發，簡單的絕大部分OLTP場景；
Tokudb存儲引擎，使用高并發insert的場景；
Inforbright存儲引擎，可以進行列壓縮和OLAP統計查詢場景；
4、選擇注意：使用MySQL進行OLTP業務時，需要注意數據量級，如果數據量級過大，需要進行水平拆分；
如果有OLAP需求，可以結合其他架構綜合考慮。
第二種武器：SQL Server數據庫
最早接觸、與微軟體系結合緊密的的商業數據庫，屬于“微軟技術體系”
2、特點：功能：支持事務，符合關系型數據庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，以二維表方式組織數據
部署：在Windows平臺，用圖形界面進行軟件安裝；
使用：在Windows平臺，使用SQL Server Mangement Studio圖形界面進行安裝；
監控：一般通過Windows資源管理和SQL server圖形工具進行系統和數據庫性能顯示；
備份：通常用第三方備份恢復軟件進行備份恢復；
高可用：通過共享存儲和雙機熱備的方式，可以實現SQL Server數據庫的高可用；
擴展： SQL Server數據庫集群采用共存存儲的方式，通過硬件垂直升級來對數據庫集群進行擴展；
3、適用場景：大多數OLTP場景（與微軟體系配合）4、選擇注意：SQL Server與微軟技術體系結合比較緊密，絕大多數工作，都是通過圖形界面完成，對于習慣使用命令行的DBA可能會有不習慣；
SQL server對雙引號，大小寫，元信息的管理和處理方式，與其他數據庫很不相同，需要注意；
使用SQL Server滿足OLTP業務，會有比較好的效果，但對于大數據量的OLAP業務，最好還是選用專門的OLAP架構，不要在同一個SQL Server實例上混用OLTP和OLAP業務；
SQL server屬于商業軟件，需要注意版權和licence授權費用；
第三種武器：Oracle數據庫
1、定位：
商業、多平臺、關系型數據庫
功能最強大、最復雜、市場占比最高的商業數據庫
2、特點：功能：支持事務，符合關系型數據庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，以二維表方式組織數據
部署：Oracle單實例數據庫部署相對容易，但Oracle RAC集群環境，部署的步驟和依賴條件都比較多；
使用：通常使用命令行工具，進行各種數據庫的管理，通常也可以用shell腳本和python腳本提高Oracle數據庫管理效率；各種管理功能，都比較強大；
監控：Oracle官方有比較全面的監控工具，常用的第三方監控平臺，如zabbix,cacti,lepus等都有對Oracle數據庫的各項指標的完善監控；
備份：支持冷備份和熱備份，可以用 exp/imp , expdp/impdp等進行邏輯備份和恢復，可以使用強大的RMAN工具進行專業的物理熱備份和恢復；
高可用：Oracle數據庫的高可用架構，可以用第三方雙機熱備軟件，結合Oracle單實例實現；可以使用Oracle Dataguard，實現master和standby的備份；可以使用 Oracle RAC集群實現實例級別的高可用和負載均衡，使用ASM實現存儲級別的高可用；
擴展：由于Oracle集群采用共享存儲的方式，一般只能通過垂直硬件升級進行升級；
3、適用場景：絕大多數OLTP場景，部分OLAP
4、選擇注意：Oracle從架構到運維，可以說是最難的數據庫，學習和使用難度較高。第四種武器：Postgresql數據庫
功能：支持事務，符合關系型數據庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，以二維表方式組織數據；
部署： postgresql需要先準備好Python等環境，然后編譯安裝軟件，初始化數據庫，啟動實例，整個部署過程相對比較清晰；
使用： postgresql數據庫可以使用命令行方式進行管理，也可以通過pgadmin圖形工具進行管理；各種管理功能，都比較強大；
監控： 可以再命令行中查看各種性能視圖和狀態視圖；相對其他其他數據庫，并沒有太好的圖形監控工具和平臺；
備份：支持冷備份和熱備份，可以用 COPY命令進行邏輯導出和導入；用pgdump和pgrestore進行物理備份和恢復；
高可用：postgresql 官方支持 master-standby復制；也可以用Slony-I第三方組件進行數據庫同步；
擴展：postgresql可以通過修改源碼實現的postgres-XC實現水平擴展；
3、適用場景：絕大多數OLTP場景，部分OLAP
適合目前互聯網需要的一些信息，比如地理位置信息處理；
以postgresql作為底層數據庫的greenplum數據倉庫，是主流的MPP數據倉庫；
基于postgresql的TimeScaleDB，是目前比較火的時序數據庫之一；
4、選擇注意：Postgresql的架構、使用難度、功能性介于Oracle數據庫和MySQL數據庫之間，但因其開源的推動，各方面也有不錯的發展；
Postgresql目前還沒有比較主流和好用的監控平臺，這是postgresql數據庫目前存在的一個不足。
第五種武器：Mongodb數據庫
非常主流的文檔型nosql數據庫，“最像關系型數據庫”，定位于“靈活”的nosql數據庫
2、特點：功能：數據文件存儲格式為BSON，模式自由，整體架構與關系型數據庫有對應關系，具有較好的高可用性和伸縮性，有插件式存儲引擎，新版本默認是writedtiger存儲引擎；
部署： 部署比較簡答，下載軟件，設置好配置文件即可啟動服務；
使用：不支持SQL語句，使用與SQL對應的json方式管理數據庫；
監控：有比較豐富的監控和性能命令，官方有比較完善的圖形監控系統，但需要購買；
備份：支持冷備份和熱備份，可以使用mongoexport/mongimport進行邏輯備份，也可以使用基于oplog的mongodump/mongorestore物理熱備份；
高可用：MongoDB master-slave主從復制：在master節點上加 --master參數，從數據庫加 -slave和-source參數，就可以實現同步，這種目前不建議；
ReplicaSets復制集，在mongodb 1.6之后，開發了新的 replicaset，著呢家了故障自動切換和自動修復成員節點，各個DB將數據一致，建議使用這種方式；可以測試讀寫分離和故障轉移；
擴展：mongodb海量數據水平拆分，將數據分別存儲在sharding各個節點上，構建出分布式集群。Sharding架構由 底層多個mongodb Shared Server，config水平拆分配置庫config server，前端路由 route process，三部分構成。Sharding集群底層可以是mongodb單實例，也可以高可用的replicaSet復制集。
3、適用場景：網站后臺數據庫：mongodb非常適合實話實說插入、更新與查詢，并可以實時復制和高伸縮性，適合更新迭代快、需求變更多、以對象為主的網站應用；
小文件系統：對于json文件，二進制數據，適合用mongodb進行存儲和查詢
日志分析系統：對于數據量大的日志文件，IM會話消息記錄，適合用mongodb來保存和查詢；
緩存系統：mongodb數據庫也會使用大量的內存，合理的設計，也可以作為緩存系統使用；不過目前緩存系統使用更多的方案是 memcached和redis。
4、選擇注意：Mongodb不適合的場景：
高度事務性的系統：即傳統的OLTP業務，mongodb，乃至其他nosql，對事務性支持都不太好；
傳統的統計分析應用：即傳統的OLAP業務，需要高度優化的查詢方式，mongodb支持不好；
使用SQL語句比較方便的業務：mongodb是json類型的查詢方式，雖然也靈活，但不如用SQL方便，如果業務和適合SQL，則就不太合適mongodb了。
第六種武器：Redis數據庫
1、定位：
開源、Linux平臺、key-value鍵值型Nosql數據庫
簡單穩定，非常主流的、全數據in-momory、定位于“快”的鍵值型nosql數據庫
2、特點：功能： 命令執行速度非常看，讀寫性能可達10萬/秒；數據結構是key-value類似字典的功能，可以鍵過期-緩存，發布訂閱-消息系統，簡單的事物功能；
部署： 用下載軟件介質，編譯安裝的方式，可以很快完成數據庫部署；服務啟動redis-server，可以用默認配置、運行參數配置、配置文件啟動，三種方式；redis在Linux平臺支撐較好，官方沒有Windows版本，微軟維護了一個分支；
使用：用redis-cli客戶端連接，一般用簡單的 set ,get,del 進行數據管理； 在單實例redis的基礎上，進行可以數據持久化，主從復制，高可用和分布式等功能；
監控：在命令行界面有一些常用的命令顯示狀態和性能，在圖形界面方面，有開源監控工具來監控和記錄數據庫的狀態，比如cachecloud；
備份：直接備份成物理問價的RDB持久化，基于AOF日志的實時AOF持久化
高可用：官方的 redis sentinel哨兵高可用集群
擴展：官方基于分配槽的 redis cluster分布式集群
3、適用場景：緩存
基礎消息隊列系統
排行榜系統
計數器使用
社交網站的點贊、粉絲、下拉刷新等應用；
4、選擇注意：Redis的使用場景，是redis適合的解決的問題，也有不適合解決的問題。
從數據規模角度講，小數據規模使用redis比較合適，大數據規模使用redis不合適；（大數據規模，在一定程度上，可以用SSDB替代redis使用）；
從數據冷熱角度看，熱數據適合放在redis中，冷數據不適合放在redis中。
第七種武器：Hbase數據庫
可用于海量數據存儲、與hadoop生態圈結合、定位于“大”的列存儲nosql數據庫
2、特點：功能：命令執行速度非常看，讀寫性能可達10萬/秒；數據結構是key-value類似字典的功能，可以鍵過期-緩存，發布訂閱-消息系統，簡單的事物功能；
部署：相對其他數據庫，hbase的部署比較復雜，依賴Hadoop，zookeeper等組件，Hbase集群包括一個mater節點，多個regionServer，zookeeper管理所有regionServer，需要依次部署Hadoop、zookeeper之后，再部署HBASE集群；
使用：用redis-cli客戶端連接，一般用簡單的 set ,get,del 進行數據管理； 在單實例redis的基礎上，進行可以數據持久化，主從復制，高可用和分布式等功能；
監控：在命令行界面有一些常用的命令顯示狀態和性能，在圖形界面方面，有開源監控工具來監控和記錄數據庫的狀態，比如cachecloud；
備份：Hbase一般用作海量數據的倉庫，本身通過多層副本來保證數據安全性，不用進行專門的備份
高可用：HBASE集群基于Hadoop，需要依次部署Hadoop單機模式、集群模式、HA模式，通過Hadoop HA實現高可用；
擴展：HBASE以集群形式，依次是單機模式，偽分布模式，完全分布模式，底層基于HDFS，zookeeper可以很好地進行擴展；
3、適用場景：兩大用途：
用于簡單數據寫入和海量、結構簡單數據查詢的業務場景；
用于成為其他數據庫備份和下沉的數據庫；
4、選擇注意：Hbase不適合的場景：對數據分析需求高，需要能夠用sql或者簡單的MapReduce實現分析需求的業務場景，不適合用Hbase；
單表數據量，不超過千萬時，使用Hbase，體現不出Hbase的優勢，而且會比較慢，不適合用Hbase。
通過對上面數據庫“七種”武器的描述，也可以看到目前常用數據庫的使用脈絡和選擇順序，對應一個業務，可以優先選擇最流行的開源數據庫——MySQL；如果出于穩定和商業版考慮，可以選擇Oracle數據庫，或者SQL Server數據庫（與Windows體系結合）；如果想用開源，有想要有足夠的功能來應對各種場景，可以使用 postgresql數據庫。這四種數據庫，都是關系型數據庫，可以很好地滿足大多數業務場景，解決通用性問題。
對于一些特殊性問題，尤其是想要在擴展性方面有比較高的要求，可以考慮nosql數據庫。Mongodb數據庫，介于關系型數據庫和非關系型數據庫之間，兼具兩者的特點，是非常流行的文檔型nosql數據庫；redis定位于內存型鍵值nosql數據庫；hbase是海量文件存儲的列式nosql數據庫。根據合適的業務場景，選擇適合的nosql數據庫，可以對某一類，或某幾類業務問題有很好的解決，可以作為關系型數據庫的一種補充。
換個角度，MySQL，Oracle，SQL Server，Postgresql，mongodb這五種數據庫，也是DB-Engines排行榜上最流行的排名前五的五種數據庫，從使用量和受歡迎程度，也可以看出這些數據庫使用的廣泛性。
原文發布時間為：2018-01-24
本文作者：趙飛祥
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