常见数据库简介

MySQL 派系

MySQL

在国内来说,MySQL 是一个最常见的数据库了。
他是一种关系数据库管理系统(Relational Database Management System:RDBMS),目前由 Oracle 公司维护。
特点:

  1. 源代码使用 C 和 C++ 编写,性能稳定。
  2. 支持多种数据库引擎(MyISAM,InnoDB,Memory,MyRocks etc..)可以满足不同场景下的需要。
  3. InnoDB 支持事务,但 MyISAM 不支持。
  4. 索引使用 B+ 数实现,大部分操作都是顺序读取,对 HDD 友好。
  5. MyISAM 中每个索引都是一级索引,但 InnoDB 中除主键外的索引都是二级索引(二级索引找到主键,主键再找到数据)。
  6. 分为社区版(免费)和商业版(收费)两种授权模式。
  7. 支持主从配置,主库读写,从库只读。

MariaDB

MariaDB 是 MySQL 的一个开源分支,其目标是对 MySQL 实现 100% 的兼容。
特点:

  1. 她的存储引擎跟 MySQL 的不一致。
  2. 她独特的存储引擎叫 Maria,是 InnoDB 的变体,支持事务。除此之外还支持 FederatedX,XtraDB 等别的存储引擎。
  3. 跟 MySQL 100% 兼容:
    • 数据和表定义文件(.frm)是二进制兼容的
    • 所有客户端 API、协议和结构都是完全一致的
    • 所有文件名、二进制、路径、端口等都是一致的

整体性能上应该跟 MySQL 类似。

TiDB

TiDB 是 PingCAP 公司推出的一种开源分布式关系型数据库。
简介可以看看官网:https://pingcap.com/docs-cn/

特点:

  • 基本兼容 MySQL 的协议。(不是 100% 兼容)
  • 支持分布式事务。(这个牛逼了)
  • 支持在线 DDL。
  • 100% 支持标准的 ACID 事务。
  • 不同于于 MySQL 主从复制方案。基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保证,且在不丢失大多数副本的前提下,可以实现故障的自动恢复 (auto-failover),无需人工介入。(这个牛逼了)
  • 对大部分 OLAP 场景也提供支持。(OLAP:联机分析处理)

AliSQL

AliSQL 是另一个 MySQL 的分支版本,目前由 Alibaba 维护。
GitHub
官方的描述是:「在通用基准测试场景下,AliSQL 版本比 MySQL 官方版本有着 70% 的性能提升;在秒杀场景下,性能提升 100 倍。」

特点:

  • 100% 兼容 MySQL。
  • 又是另外一个存储引擎。
  • 虽然是 Alibaba 在维护,但国内相关的资料极少。
  • 开源轰轰烈烈,但源代码已经很久没有更新(估计是在内部有开发,对外开放的版本滞后了)

PostgreSQL

PostgreSQL 跟 MySQL 类似,也是一个关系型数据库,但他又多了一个特点,它是对象关系数据库管理系统(ORDBMS)。
提起 PostgreSQL,那就不得不拿他跟 MySQL 对比一下,这里有简单的对比:https://blog.csdn.net/tiandao2009/article/details/79839037。

特点:

  • 更学院派。这个是个哲学问题,不多说。
  • 多进程架构。相比之下,MySQL 是多线程的。
  • 支持同步,异步,半同步的 replica,是一种物理复制。
  • JOIN 性能比 MySQL 有很大优势。

MongoDB

MongoDB 不是一种关系型数据库。是一种 NoSQL。
特点:

  • 天生支持分布式,对扩展友好。
  • 不支持事务 ACID,但作为替代,有个新的概念:BASE。 基本可用(Basically Available),软状态/柔性事务(Soft state),最终一致性 (Eventual consistency)。
  • 在一些场景下可以基本替代 MySQL 使用。

HBase

HBase 是建立在 HDFS 之上的分布式面向列的数据库。是 Google 的著名论文《BigTable》的开源实现。

这篇文章讲得不错:https://blog.csdn.net/nosqlnotes/article/details/79647096。

HBase是一个面向列的数据库,在表中它由行排序。表模式定义只能列族,也就是键值对。一个表有多个列族以及每一个列族可以有任意数量的列。后续列的值连续地存储在磁盘上。表中的每个单元格值都具有时间戳。

HBase常被用来存放一些结构简单,但数据量非常大的数据。

特点:

  • 较大的表中能快速查找。
  • 数十亿条记录低延迟访问单个行记录(随机存取)。
  • 面向列的数据库。
  • 不具有固定列模式的概念,仅定义列族,每个列族可以包含多个列。
  • 大宽表,列值是稀疏的,而且是半结构化的数据。
  • 不支持任何事务。
  • 索引能力有限。
  • 自动故障支持。

InfluxDB

InfluxDB 是一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数据这种时序相关数据。而InfluxDB自带的各种特殊函数如求标准差,随机取样数据,统计数据变化比等,使数据统计和实时分析变得十分方便。

特点:

  • 数据可以被标记,允许非常灵活的查询。
  • 支持一部分 SQL 语句。
  • 适合 OLAP 或者监控需求。

OpenTSDB

也是一种时序数据库,但跟 InfluxDB 不同的是,他是依赖 HBase 实现的。

GpDB – Greenplum

Greenplum数据库(GPDB),分布式数据库,数据仓库快速查询工具。
特点:

  • 支持 SQL。
  • 支持分布式事务。
  • 支持线性扩展。

ClickHouse

最近兴起的一个 OLAP 数据库,由俄罗斯公司 Yandex 开发,性能强劲。

LevelDb

Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,能够支持billion级别的数据量。 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计。特别是LSM算法。

RocksDb

RocksDB是使用C++编写的嵌入式kv存储引擎,其键值均允许使用二进制流。由Facebook基于LevelDB开发, 提供向后兼容的LevelDB API。

RocksDB针对Flash存储进行优化,延迟极小。RocksDB使用LSM存储引擎,纯C++编写。Java版本RocksJava正在开发中。

我理解 RocksDb 应该是 LevelDb 的另一种实现,从功能上算是超集吧。

MyRocks

MySQL 兼容的 RocksDb,底层实现基本上跟 RocksDB 一致,但是作为一种存储引擎在 MySQL 中使用。

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