特定情况的存储引擎

Question

您可以为这种情况推荐哪些数据库：

1. 非常多的插入和更新
2. 复杂的查询（SQL或类似的东西）
3. 大量数据，但频繁访问的数量很少（可以在内存中）
4. 在崩溃的情况下（但不是一切），可以丢失部分数据（例如最近一小时）

可能的解决方案和问题：

• Redis - 看起来不错，但它不支持复杂的查询。
• RDBMS（当前解决方案） - 保证ACID并使用硬盘很多，因此更新太慢
• RDBMS + RAM光盘 - 将使用操作系统交换，恢复问题，并且通常看起来不太可靠
• MongoDB - 写入时服务器级锁定，它真的很快吗？

Answer 1

关系 Mysql / Postgresql +分区应该能够解决用例。 MongoDb可能是理想的解决方案，除了两个原因。

• 需要足够的RAM来确保数据库的相当一部分在内存中。

• 支持复杂查询。由于不支持JOINS，需要在多个位置复制数据，或者必须在应用程序代码中执行JOINS。

• 执行复杂的分析查询。 Data aggregation mongodb vs mysql

  

有类似的情况并评估postgresql vs mongodb。由于上述原因，选择了postgresql +分区（分区在时间戳上完成）。

如果数据集是按时间排序的，或者如果可以以某种方式进行分区，则更新和查询将会很快。

对于mysql，如果使用MYISAM（非事务性）存储引擎，性能将以耐用性为代价进一步提高。对于不允许关闭事务的RDBMS，仍然可以通过调整检查点间隔和少数其他参数来提高性能，这些参数确保以轻松的方式提交事务。但是，如果架构可以频繁更改，那么RDBMS解决方案可能很复杂。

Answer 2

现在，复杂的查询和插入速度不会混淆。当然，除非这些查询提前知道。是吗？

Answer 3

  

1.非常多的插入和更新（ Mobgodb ）。

     

4.如果发生崩溃（但不是一切），可以丢失部分数据（例如最近一小时）（

）

mongo中的可选异步写入将有助于提高速度。在mongodb中插入/写入的速度将比sql快，因为mongo首先将所有数据写入内存，而mongodb不使用事务。

  

2.复杂的查询（SQL或类似的东西）

如果您有很多需要加入的硬报告，几乎所有数据都更好地使用sql。但如果您需要在文档内部进行硬查询，请使用mongodb（取决于sql / nosql db架构设计）

  

3.大量数据，但频繁访问的数量很少（可以在内存中）

如果服务器mongodb上有足够的可用内存，则将所有数据加载到RAM中。

由于我mongodb狂热我将选择MongoDb，但没有具体任务不能确定选择是否正确。 另外我只比较了sql和mongodb，因为我根本不使用Redis。