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结构化数据、非结构化数据与半结构化数据
文章的开始，聊一下结构化数据、非结构化数据与半结构化数据，因为数据特点的不同，将在技术上直接影响存储引擎的选型。
首先是结构化数据，根据定义结构化数据指的是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格遵循数据格式与长度规范，也称作为行数据，特点为：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。例如：
因此关系型数据库完美契合结构化数据的特点，关系型数据库也是关系型数据最主要的存储与管理引擎。
非结构化数据，指的是数据结构不规则或不完整，没有任何预定义的数据模型，不方便用二维逻辑表来表现的数据，例如办公文档（Word）、文本、图片、HTML、各类报表、视频音频等。
介于结构化与非结构化数据之间的数据就是半结构化数据了，它是结构化数据的一种形式，虽然不符合二维逻辑这种数据模型结构，但是包含相关标记，用来分割语义元素以及对记录和字段进行分层。常见的半结构化数据有XML和JSON，例如：
<person>
<name>张三</name>
<age>18</age>
<phone>12345</phone>
</person>
这种结构也被成为自描述的结构。
关系型数据库的优点
- 易理解
因为行 + 列的二维表逻辑是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型更加容易被理解
- 操作方便
通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便，支持join等复杂查询，Sql + 二维关系是关系型数据库最无可比拟的优点，这种易用性非常贴近开发者
- 数据一致性
支持ACID特性，可以维护数据之间的一致性，这是使用数据库非常重要的一个理由之一，例如同银行转账，张三转给李四100元钱，张三扣100元，李四加100元，而且必须同时成功或者同时失败，否则就会造成用户的资损
- 数据稳定
数据持久化到磁盘，没有丢失数据风险，支持海量数据存储
- 服务稳定
最常用的关系型数据库产品MySql、Oracle服务器性能卓越，服务稳定，通常很少出现宕机异常
关系型数据库的缺点
紧接着的，我们看一下关系型数据库的缺点，也是比较明显的。
- 高并发下IO压力大
数据按行存储，即使只针对其中某一列进行运算，也会将整行数据从存储设备中读入内存，导致IO较高
- 为维护索引付出的代价大
为了提供丰富的查询能力，通常热点表都会有多个二级索引，一旦有了二级索引，数据的新增必然伴随着所有二级索引的新增，数据的更新也必然伴随着所有二级索引的更新，这不可避免地降低了关系型数据库的读写能力，且索引越多读写能力越差。有机会的话可以看一下自己公司的数据库，除了数据文件不可避免地占空间外，索引占的空间其实也并不少
- 为维护数据一致性付出的代价大
数据一致性是关系型数据库的核心，但是同样为了维护数据一致性的代价也是非常大的。我们都知道SQL标准为事务定义了不同的隔离级别，从低到高依次是读未提交、读已提交、可重复度、串行化，事务隔离级别越低，可能出现的并发异常越多，但是通常而言能提供的并发能力越强。那么为了保证事务一致性，数据库就需要提供并发控制与故障恢复两种技术，前者用于减少并发异常，后者可以在系统异常的时候保证事务与数据库状态不会被破坏。对于并发控制，其核心思想就是加锁，无论是乐观锁还是悲观锁，只要提供的隔离级别越高，那么读写性能必然越差
- 水平扩展后带来的种种问题难处理
前文提过，随着企业规模扩大，一种方式是对数据库做分库，做了分库之后，数据迁移（1个库的数据按照一定规则打到2个库中）、跨库join（订单数据里有用户数据，两条数据不在同一个库中）、分布式事务处理都是需要考虑的问题，尤其是分布式事务处理，业界当前都没有特别好的解决方案
- 表结构扩展不方便
由于数据库存储的是结构化数据，因此表结构schema是固定的，扩展不方便，如果需要修改表结构，需要执行DDL（data definition language）语句修改，修改期间会导致锁表，部分服务不可用
- 全文搜索功能弱
例如like "%中国真伟大%"，只能搜索到"2019年中国真伟大，爱祖国"，无法搜索到"中国真是太伟大了"这样的文本，即不具备分词能力，且like查询在"%中国真伟大"这样的搜索条件下，无法命中索引，将会导致查询效率大大降低
写了这么多，我的理解核心还是前三点，它反映出的一个问题是关系型数据库在高并发下的能力是有瓶颈的，尤其是写入/更新频繁的情况下，出现瓶颈的结果就是数据库CPU高、Sql执行慢、客户端报数据库连接池不够等错误，因此例如万人秒杀这种场景，我们绝对不可能通过数据库直接去扣减库存。
可能有朋友说，数据库在高并发下的能力有瓶颈，我公司有钱，加CPU、换固态硬盘、继续买服务器加数据库做分库不就好了，问题是这是一种性价比非常低的方式，花1000万达到的效果，换其他方式可能100万就达到了，不考虑人员、服务器投入产出比的Leader就是个不合格的Leader，且关系型数据库的方式，受限于它本身的特点，可能花了钱都未必能达到想要的效果。至于什么是花100万就能达到花1000万效果的方式呢？可以继续往下看，这就是我们要说的NoSql。
像上文分析的，数据库作为一种关系型数据的存储引擎，存储的是关系型数据，它有优点，同时也有明显的缺点，因此通常在企业规模不断扩大的情况下，不会一味指望通过增强数据库的能力来解决数据存储问题，而是会引入其他存储，也就是我们说的NoSql。
NoSql的全称为Not Only SQL，泛指非关系型数据库，是对关系型数据库的一种补充，特别注意补充这两个字，这意味着NoSql与关系型数据库并不是对立关系，二者各有优劣，取长补短，在合适的场景下选择合适的存储引擎才是正确的做法。
比较简单的NoSql就是缓存：
针对那些读远多于写的数据，引入一层缓存，每次读从缓存中读取，缓存中读取不到，再去数据库中取，取完之后再写入到缓存，对数据做好失效机制通常就没有大问题了。通常来说，缓存是性能优化的第一选择也是见效最明显的方案。
但是，缓存通常都是KV型存储且容量有限（基于内存），无法解决所有问题，于是再进一步的优化，我们继续引入其他NoSql：
数据库、缓存与其他NoSql并行工作，充分发挥每种NoSql的特点。当然NoSql在性能方面大大优于关系挺数据库的同时，往往也伴随着一些特性的缺失，比较常见的就是事务功能的缺失。
下面看一下常用的NoSql及他们的代表产品，并对每种NoSql的优缺点和适用场景做一下分析，便于熟悉每种NoSql的特点，方便技术选型。
KV型NoSql（代表----Redis）
KV型NoSql顾名思义就是以键值对形式存储的非关系型数据库，是最简单、最容易理解也是大家最熟悉的一种NoSql，因此比较快地带过。Redis、MemCache是其中的代表，Redis又是KV型NoSql中应用最广泛的NoSql，KV型数据库以Redis为例，最大的优点我总结下来就两点：
- 数据基于内存，读写效率高
- KV型数据，时间复杂度为O(1)，查询速度快
因此，KV型NoSql最大的优点就是高性能，利用Redis自带的BenchMark做基准测试，TPS可达到10万的级别，性能非常强劲。同样的Redis也有所有KV型NoSql都有的比较明显的缺点：
- 只能根据K查V，无法根据V查K
- 查询方式单一，只有KV的方式，不支持条件查询，多条件查询唯一的做法就是数据冗余，但这会极大的浪费存储空间
- 内存是有限的，无法支持海量数据存储
- 同样的，由于KV型NoSql的存储是基于内存的，会有丢失数据的风险
综上所述，KV型NoSql最合适的场景就是缓存的场景：
- 读远多于写
- 读取能力强
- 没有持久化的需求，可以容忍数据丢失，反正丢了再查询一把写入就是了
例如根据用户id查询用户信息，每次根据用户id去缓存中查询一把，查到数据直接返回，查不到去关系型数据库里面根据id查询一把数据写到缓存中去。