早期大数据与NoSQL技术解析

### 早期大数据与NoSQL技术解析 #### 1. NoSQL在实际用例中的应用 在实际用例场景下，我们需要一种面向文档的NoSQL技术，将关系型数据库中的数据结构化到JSON文档中。传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）将数据存储在多个相互关联的表中，这使得获取整个对象的描述变得困难且效率低下。 以一个账户为例，它可能被拆分成多个表。若要检索所有账户信息，需要在三个表之间进行两次连接操作。而且，每次用户连接时都要为所有用户执行此操作，在应用程序中，这些连接操作是出于不同的业务逻辑原因。最终，我们只想要一个账户的“视图”。 如果我们可以通过将账户标识符传递给应用程序API的一个方法，就能得到如下JSON文档形式的完整账户视图： ```json { "id": "account_identifier", "email": "[email protected]", "firstname": "account_firstname", "lastname": "account_lastname", "birthdate": "account_birthdate", "authentication": [ { "token": "authentication_token_1", "source": "authenticaton_source_1", "created": "12-12-12" }, { "token": "authentication_token_2", "source": "authenticaton_source_2", "created": "12-12-12" } ], "address": [ { "street": "address_street_1", "city": "address_city_1", "zip": "address_zip_1", "country": "address_country_1", "created": "12-12-12" } ] } ``` 这样做的好处显而易见：通过保持应用程序实体的最新JSON表示，我们可以实现更好、更快的数据访问。此外，我们可以将这种方法推广到所有读取请求，使得所有读取操作都在NoSQL数据存储上进行，而将所有修改请求（创建、更新、删除）留给RDBMS。但我们必须实现一种逻辑，将RDBMS上的任何更改事务性地传播到NoSQL数据存储中，并且如果在缓存中未找到对象，则从关系型数据库中创建该对象。 我们保留RDBMS的原因在于，我们不想进行大规模的变革。假设RDBMS已经存在，而我们希望集成NoSQL数据存储，是因为RDBMS缺乏灵活性。我们希望充分利用这两种技术的优势，即RDBMS的数据一致性和NoSQL的可扩展性。 另外，这只是一个简单的查询示例，我们还可以进一步对文档的任何字段进行全文搜索。在关系型数据库中实现这一点并不容易，虽然可以使用索引，但不可能对所有表列进行索引。而使用NoSQL技术（如ElasticSearch），则可以轻松实现。 在深入研究这样的NoSQL缓存系统之前，我们需要先了解如何使用Couchbase面向文档的数据库，然后回顾其局限性，这将促使我们转向ElasticSearch。 #### 2. Couchbase数据库介绍 Couchbase是一个开源的、面向文档的数据库，具有灵活的数据模型、高性能、可扩展性，适用于像我们这样需要将关系型数据库数据转换为结构化JSON文档的应用程序。 ##### 2.1 Couchbase架构 Couchbase基于真正的无共享架构，这意味着集群中的每个节点都是自给自足且独立的，不存在单点争用问题。这是分布式技术的工作方式，节点之间不共享任何内存或磁盘存储。 文档以JSON或二进制形式存储在Couchbase中，并在集群中进行复制，被组织成称为“桶（bucket）”的单元。桶可以根据存储和访问需求进行扩展，通过设置用于缓存的RAM和复制次数来提高弹性。在底层，桶被拆分为更小的单元，称为vBucket，实际上是数据分区。Couchbase使用集群映射将分区映射到所属的服务器。 Couchbase服务器在集群内最多复制桶三次，每个Couchbase服务器管理一部分活动或副本vBucket。这就是Couchbase的弹性机制：每次文档被索引时都会被复制，如果集群中的某个节点出现故障，集群会将副本分区提升为活动分区，以确保服务的连续性。 从客户端的角度来看，如果使用智能客户端（如Java、C、C++、Ruby等），这些客户端会连接到集群映射，从而可以将应用程序的请求发送到持有文档的适当服务器。需要注意的是，文档操作默认是异步的。例如，当你更新一个文档时，Couchbase不会立即将其更新到磁盘上，而是按照以下流程进行处理： ```mermaid graph LR A[智能客户端] --> B[Couchbase服务器实例] B --> C[异步写入管理缓存] C --> D[客户端立即获得响应] C --> E[放入集群间写入队列] E --> F[跨集群复制] F --> G[放入磁盘存储写入队列] G --> H[持久化到相关节点磁盘] H --> I{是否多集群部署} I -- 是 --> J[使用XDCR传播更改] I -- 否 --> K[结束] ``` ##### 2.2 Couchbase的数据查询 Couchbase有自己的数据查询方式，你可以使用简单的文档ID进行查询，但Couchbase的强大之处在于其视图功能。在Couchbase中，有一个二级索引，称为设计文档，它在桶内创建。一个桶可以包含多种类型的文档，例如，在一个简单的电子商务应用程序中，一个桶可能包含以下类型的文档： - 账户 - 产品 - 购物车 - 订单 - 账单 Couchbase通过设计文档对这些文档进行逻辑划分。一个桶可以包含多个设计文档，每个设计文档又包含多个视图。视图是一个函数，它以用户定义的方式对桶中包含的文档进行索引。这个函数实际上是一个用户定义的map/reduce函数，它在集群中映射文档并输出键/值对，然后将这些键/值对存储在索引中以供后续检索。 以电子商务网站为例，我们尝试对所有订单进行索引，以便通过账户标识符获取这些订单。map/reduce函数如下： ```javascript function(doc, meta) { if (doc.order_account_id) emit(doc.order_account_id, null); } ``` 这个`if`语句使函数只关注包含`order_account_id`字段的文档，并对该标识符进行索引。因此，任何客户端都可以根据这个标识符在Couchbase中查询数据。 ##### 2.3 Couchbase集群管理与控制台 集群管理由集群中的一个特定节点（协调器节点）处理。如果集群中的某个节点出现故障，协调器会通知集群中的所有其他节点，并定位故障节点的副本分区，将其提升为活动状态。如果协调器节点出现故障，所有节点会通过心跳监视器检测到这一情况，一旦检测到故障，会在节点中选举出新的协调器。 所有与集群相关的功能都通过API公开，可以用于管理Couchbase。此外，Couchbase还提供了一个开箱即用的管理控制台。Couchbase控制台是一个安全的控制台，允许你管理和监控集群，你可以选择以下操作： - 设置服务器 - 创建桶 - 浏览和更新文档 - 实现新视图 - 监控vBucket和磁盘写入队列 在服务器节点选项卡中，你可以执行集群管理操作，配置故障转移和复制以防止数据丢失。任何时候，你都可以通过点击“添加服务器”按钮添加新的Couchbase服务器，此时数据将开始在节点之间复制，以实现故障转移。通过点击服务器IP，你可以访问每个桶各个方面的详细监控数据。 ##### 2.4 Couchbase文档管理 你可以通过管理控制台的桶视图管理所有文档。这个视图允许用户浏览桶、设计文档和视图。文档存储在Couchbase的桶中，可以在管理控制台的数据桶选项卡中访问。 控制台会提供桶的统计信息，如RAM和存储大小，以及每秒的操作次数。但这个视图的真正好处是，你可以浏览文档并通过ID检索它们。此外，你还可以在这个视图中创建设计文档和视图，以便对文档进行索引以供后续检索。 管理控制台是管理文档的便捷方式，但在实际的工业化架构中，大部分工作是通过使用Couchbase API的脚本来完成的。所有设计文档都存储在JSON文件中，其结构简单，描述了所有视图，示例如下： ```json [ { "doc": { "json": { "views": { "by_Id": { "map": "function (doc, meta) {\n emit(doc.id, doc);\n}" }, "by_email": { "map": "function (doc, meta) {\n emit(doc.email, doc);\n}" }, "by_name": { "map": "function (doc, meta) {\n emit(doc.firstname, null);\n}" }, "by_company": { "map": "function (doc, meta) {\n emit(doc.company, null);\n}" }, "by_form": { "map": "function (doc, meta) {\n emit(meta.id, null);\n}" } } } } } ] ``` #### 3. ElasticSearch数据库介绍 ElasticSearch是一种NoSQL技术，与Couchbase有很大不同。它是由Elastic公司提供的分布式数据存储系统，在编写本文时，其版本为2.1。 ##### 3.1 ElasticSearch架构 ElasticSearch允许存储、搜索和分析数据，它是基于Apache Lucene（一个用Java编写的开源全文搜索引擎）构建的索引/搜索引擎。从一开始，ElasticSearch就被设计为分布式且可横向扩展的，这意味着除了通过为节点添加更多资源进行纵向扩展外，还可以通过动态添加更多节点来实现横向扩展，从而提高集群的高可用性和弹性。在节点发生故障时，由于数据在集群中进行了复制，因此可以由其他节点提供服务。 ElasticSearch是一个无模式的引擎，数据以JSON形式存储，并被划分为称为“分片（shard）”的单元。分片实际上是一个Lucene索引，是ElasticSearch中最小的扩展单元。分片在ElasticSearch中被组织成索引，应用程序可以通过索引进行读写交互。最终，索引只是ElasticSearch中的一个逻辑命名空间，它将一组分片组合在一起，当请求到来时，ElasticSearch会将其路由到适当的分片，流程如下： ```mermaid graph LR A[请求进入] --> B[ElasticSearch] B --> C{路由到合适索引} C --> D{路由到合适分片} D --> E[处理请求] ``` ElasticSearch中有两种类型的分片：主分片和副本分片。当启动一个ElasticSearch节点时，可以先只添加一个主分片，这可能足够了，但如果随着时间的推移，读写请求吞吐量增加，一个主分片可能就不够了，此时需要添加另一个分片。但不能动态添加分片并期望ElasticSearch自动扩展，因为它需要对更大索引中的所有数据进行重新索引。因此，在基于ElasticSearch的项目开始时，重要的是要对集群中需要的主分片数量有一个合理的估计。增加节点中的分片数量可能不会增加集群的容量，因为受限于节点的硬件容量。要增加集群容量，必须添加更多持有主分片的节点，ElasticSearch会自动在网络上将分片复制到新节点。 副本分片在启动时创建，用于故障转移。当主分片失效时，副本分片会被提升为主分片，以确保集群的连续性。副本分片在索引时与主分片具有相同的负载，这意味着一旦文档在主分片中被索引，它也会在副本分片中被索引。因此，向集群中添加更多副本不会提高索引性能，但如果添加额外的硬件，可以显著提高搜索性能。例如，在一个包含三个节点、两个主分片和两个副本分片的集群中，分片分配如下表所示： | 节点 | 主分片 | 副本分片 | | --- | --- | --- | | 节点1 | 主分片1 | 副本分片2 | | 节点2 | 主分片2 | 副本分片1 | | 节点3 | 无 | 无 | ElasticSearch中的索引被组织到节点中，实际上有三种类型的节点： - **主节点（Master nodes）**：这些节点轻量级，负责集群管理。这意味着它们不持有任何数据、服务器索引或搜索请求，专门用于确保集群的稳定性，负载较低。建议使用三个专用的主节点，以确保如果其中一个节点发生故障，仍能保证冗余。 - **数据节点（Data nodes）**：这些节点持有数据，并处理索引和搜索请求。 - **客户端节点（Client nodes）**：这些节点在某些处理步骤中确保负载均衡，并可以承担数据节点可以执行的部分工作负载，例如在搜索请求中，将请求分散到各个节点并收集响应输出在运行时可能会非常繁重。 ##### 3.2 ElasticSearch搜索API使用 了解了ElasticSearch的架构后，下面来介绍如何使用搜索API进行查询。以下是一些基本的查询操作步骤： 1. **连接到ElasticSearch集群**：使用合适的客户端库（如Python的`elasticsearch`库）连接到ElasticSearch集群。 2. **构建查询请求**：根据需求构建JSON格式的查询请求。例如，要进行简单的全文搜索，可以使用以下查询： ```json { "query": { "match": { "field_name": "search_term" } } } ``` 3. **发送查询请求**：将构建好的查询请求发送到ElasticSearch集群。 4. **处理响应**：接收并处理ElasticSearch返回的响应，提取所需的数据。 ### 总结 通过对NoSQL技术在实际用例中的应用分析，我们了解到NoSQL技术在处理大数据方面的优势。Couchbase作为一种面向文档的数据库，具有灵活的数据模型和良好的可扩展性，适合将关系型数据库数据转换为JSON文档。而ElasticSearch作为分布式的索引/搜索引擎，在全文搜索和数据分析方面表现出色。在实际应用中，可以根据具体需求，结合使用这两种技术，充分发挥它们的优势，构建出高效、可扩展的大数据架构。同时，在使用过程中，需要注意Couchbase的一些局限性，以及ElasticSearch在分片管理和节点配置方面的要点。