Voldemort键值数据库_键值数据库存储的优点 分布式

Voldemort是一个分布式键值（Key-Value）存储系统，它适用于一些特定的场景，例如内容缓存、处理大量数据的高访问负载以及一些日志系统等。与关系型数据库不同，Voldemort 并不试图满足任意关系同时满足 ACID 属性，也不是试图透明映射对象引用图的对象数据库，或引入新的抽象（如文档导向），它本质上就是一个大型的、分布式的、持久化的、容错的哈希表。
Voldemort是一个分布式键值存储系统，最初由LinkedIn公司开发，用于处理它们的社交网络平台中的大量数据。Voldemort的设计目标是提供高性能、高吞吐量的数据存储解决方案，同时保证数据的持久性和容错性。
Voldemort项目始于2007年，当时LinkedIn需要一个能够水平扩展的存储系统来处理其快速增长的数据量。2008年，LinkedIn决定将Voldemort作为一个开源项目发布，以便社区可以贡献代码并从中受益。
Voldemort不断增加新功能，例如对不同数据模型的支持、更灵活的数据复制策略和改进的客户端库。由于其高性能和可扩展性，Voldemort被越来越多的公司采用，用于各种大数据应用场景。
对于能够使用类似 Active-Record 或 Hibernate 这样的 O/R 映射器的应用程序，Voldemort 提供了水平可扩展性和更高的可用性，但在便利性方面可能会有较大损失。在面临互联网类型的可扩展性压力的大型应用中，系统可能由多个功能分区的服务或 API 组成，它们可能使用本身可以水平分区的存储系统来管理多个数据中心的存储资源。在这种情况下，Voldemort 具有一些优势，例如它将内存缓存与存储系统相结合，因此不需要单独的缓存层（存储系统本身就很快）；与 MySQL 复制不同，读和写都可以水平扩展；数据分区是透明的，允许在不重新平衡所有数据的情况下进行集群扩展；数据复制和放置由一个简单的 API 决定，能够适应各种特定于应用程序的策略；存储层是完全可模拟的，因此开发和单元测试可以在一个临时的内存存储系统上进行，而不需要真正的集群（甚至不需要真正的存储系统）。

一、主要特点

支持自动复制数据到多个服务器上，以提高数据的可靠性和可用性。

• 数据自动分割，每个服务器只包含总数据的一个子集，便于扩展和分布式处理。
• 提供服务器故障透明处理功能，当服务器发生故障时，系统能够自动进行处理，不影响整体的运行。
• 支持可插拔的序列化，以实现复杂的键值存储，并能够很好地集成常用的序列化框架，如 Protocol Buffers、Thrift、Avro 和 Java Serialization。
• 数据项都被标识版本，能够在发生故障时尽量保持数据的完整性，而不会影响系统的可用性。
• 每个节点相互独立，互不影响，不存在单点故障或集中协调的问题。
• 具有较好的单节点性能，每秒可进行 10-20k 次操作，具体取决于机器、网络、磁盘系统和数据复制因子等因素。
• 支持可插拔的数据放置策略，以支持跨地理上相距较远的数据中心进行分布等情况。

二、应用场景

Voldemort 数据库主要适用于以下场景：

• 内容缓存：可用于处理大量数据的高访问负载，快速存储和检索经常被访问的内容，提高数据访问速度。
• 日志系统：能有效存储各类日志信息，例如系统日志、应用程序日志等。
• 用户概要等信息存储：适合存储用户的基本信息、会话信息等，这些信息通常与特定的键相关联。
• 简单数据存储与检索：在数据相关性不高，且不需要复杂查询和聚合操作的情况下，可利用其高性能的键值存储和检索功能。例如，购物车数据的存储，其中购物车的 ID 可以作为键，而购物车中的商品信息可以作为值进行存储和快速检索。

三、优势

Voldemort 数据库是一个分布式的键值（Key-Value）存储系统，具有以下一些优势：

• 自动数据复制与分区：数据可以自动在多个服务器节点之间复制，并且自动进行横向分区，每个服务器只包含总数据的一个子集，实现了数据的分布式存储。
• 高可用性：提供服务器故障透明处理功能，当服务器出现故障时可以自动快速恢复，保证系统的正常运行。
• 可扩展性：支持水平扩展，数据分区是透明的，允许在不重新平衡所有数据的情况下进行集群扩展。
• 灵活的数据放置策略：支持可插拔的数据放置策略，可以根据不同的应用需求进行定制，例如支持跨地理上分散的数据中心进行分布。
• 高性能：在单节点上具有良好的性能，每秒可进行10-20k 次操作（具体取决于机器、网络和复制因子等因素）。
• 集成常用序列化框架：支持可插拔的序列化，能够很好地集成常用的序列化框架，如 Protocol Buffers、Thrift、Avro 和 Java Serialization 等，以实现复杂的键值存储。
• 数据版本控制：每个数据项都有版本标识，可在故障情况下最大程度地保证数据的完整性，同时不影响系统的可用性。
• 存储与缓存结合：将内存缓存与存储系统相结合，无需单独的缓存层，存储系统本身就具有较快的速度。
• 易于测试：存储层是完全可模拟的，因此开发和单元测试可以在一个临时的内存存储系统上进行，而不需要真实的集群（甚至不需要真实的存储系统），方便进行简单测试。
  Voldemort 本质上是一个大型的、分布式的、持久化的、容错的哈希表，它并不试图满足关系型数据库的任意关系和 ACID 属性，也不是一个试图透明映射对象引用图的对象数据库，也没有引入文档导向等新的抽象概念。它适用于那些可以使用类似 Active-Record 或 Hibernate 这样的对象关系映射（O/R Mapper）的应用，能为这些应用提供水平可扩展性和更高的可用性，但在便利性方面可能会有较大损失。对于处于互联网类型可扩展性压力下的大型应用，通常由多个功能分区的服务或 API 组成，可能需要使用本身可水平分区的存储系统来管理跨多个数据中心的存储资源，在这种情况下，Voldemort 具有一定的优势。

四、缺点

数据缺少结构化：存储的数据通常只被当作字符串或者二进制数据，缺少关系型数据库中的结构化信息，这可能导致在某些需要复杂关系和结构化数据的场景下使用不便。

• 功能相对局限：不支持关系型数据库的一些高级功能，如事务处理（不满足 ACID 属性），对于那些对事务有严格要求的应用可能不太适合。
• 查询能力相对较弱：DBA 只对部分值进行查询和更新时，效率可能较低，并且缺乏像关系型数据库那样强大的查询语言和复杂查询能力。
• 学习和使用成本：作为一种相对较新的非关系型数据库技术，其维护的工具和资料可能有限，用户需要花费更多的时间去学习和适应。
• 不支持 SQL：如果应用需要使用 SQL 这样的工业标准语言进行查询和操作，Voldemort 可能无法满足要求，这会增加一定的用户学习和使用成本。
  然而，这些缺点并不是绝对的，具体的影响取决于应用的特定需求和使用场景。在一些特定的场景下，例如需要处理大量数据的高访问负载、对数据灵活性要求较高、不需要复杂关系和事务处理的情况下，Voldemort 的优势可能会更加突出。在选择数据库时，需要综合考虑应用的需求、数据特点、性能要求以及团队的技术能力等因素，以确定最适合的数据库解决方案。