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# 26 | 数据存储：NoSQL与RDBMS如何取长补短、相辅相成？
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你好，我是朱晔。今天，我来和你聊聊数据存储的常见错误。
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近几年，各种非关系型数据库，也就是NoSQL发展迅猛，在项目中也非常常见。其中不乏一些使用上的极端情况，比如直接把关系型数据库（RDBMS）全部替换为NoSQL，或是在不合适的场景下错误地使用NoSQL。
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其实，每种NoSQL的特点不同，都有其要着重解决的某一方面的问题。因此，我们在使用NoSQL的时候，要尽量让它去处理擅长的场景，否则不但发挥不出它的功能和优势，还可能会导致性能问题。
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NoSQL一般可以分为缓存数据库、时间序列数据库、全文搜索数据库、文档数据库、图数据库等。今天，我会以缓存数据库Redis、时间序列数据库InfluxDB、全文搜索数据库ElasticSearch为例，通过一些测试案例，和你聊聊这些常见NoSQL的特点，以及它们擅长和不擅长的地方。最后，我也还会和你说说NoSQL如何与RDBMS相辅相成，来构成一套可以应对高并发的复合数据库体系。
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## 取长补短之 Redis vs MySQL
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Redis是一款设计简洁的缓存数据库，数据都保存在内存中，所以读写单一Key的性能非常高。
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我们来做一个简单测试，分别填充10万条数据到Redis和MySQL中。MySQL中的name字段做了索引，相当于Redis的Key，data字段为100字节的数据，相当于Redis的Value：
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```
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@SpringBootApplication
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@Slf4j
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public class CommonMistakesApplication {
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//模拟10万条数据存到Redis和MySQL
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public static final int ROWS = 100000;
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public static final String PAYLOAD = IntStream.rangeClosed(1, 100).mapToObj(__ -> "a").collect(Collectors.joining(""));
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@Autowired
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private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
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@Autowired
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private JdbcTemplate jdbcTemplate;
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@Autowired
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private StandardEnvironment standardEnvironment;
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public static void main(String[] args) {
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SpringApplication.run(CommonMistakesApplication.class, args);
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}
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@PostConstruct
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public void init() {
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//使用-Dspring.profiles.active=init启动程序进行初始化
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if (Arrays.stream(standardEnvironment.getActiveProfiles()).anyMatch(s -> s.equalsIgnoreCase("init"))) {
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initRedis();
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initMySQL();
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}
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}
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//填充数据到MySQL
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private void initMySQL() {
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//删除表
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jdbcTemplate.execute("DROP TABLE IF EXISTS `r`;");
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//新建表，name字段做了索引
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jdbcTemplate.execute("CREATE TABLE `r` (\n" +
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" `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,\n" +
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" `data` varchar(2000) NOT NULL,\n" +
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" `name` varchar(20) NOT NULL,\n" +
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" PRIMARY KEY (`id`),\n" +
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" KEY `name` (`name`) USING BTREE\n" +
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") ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;");
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//批量插入数据
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String sql = "INSERT INTO `r` (`data`,`name`) VALUES (?,?)";
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jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {
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@Override
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public void setValues(PreparedStatement preparedStatement, int i) throws SQLException {
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preparedStatement.setString(1, PAYLOAD);
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preparedStatement.setString(2, "item" + i);
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}
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@Override
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public int getBatchSize() {
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return ROWS;
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}
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});
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log.info("init mysql finished with count {}", jdbcTemplate.queryForObject("SELECT COUNT(*) FROM `r`", Long.class));
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}
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//填充数据到Redis
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private void initRedis() {
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IntStream.rangeClosed(1, ROWS).forEach(i -> stringRedisTemplate.opsForValue().set("item" + i, PAYLOAD));
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log.info("init redis finished with count {}", stringRedisTemplate.keys("item*"));
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}
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}
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```
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启动程序后，输出了如下日志，数据全部填充完毕：
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```
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[14:22:47.195] [main] [INFO ] [o.g.t.c.n.r.CommonMistakesApplication:80 ] - init redis finished with count 100000
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[14:22:50.030] [main] [INFO ] [o.g.t.c.n.r.CommonMistakesApplication:74 ] - init mysql finished with count 100000
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```
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然后，比较一下从MySQL和Redis随机读取单条数据的性能。“公平”起见，像Redis那样，我们使用MySQL时也根据Key来查Value，也就是根据name字段来查data字段，并且我们给name字段做了索引：
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```
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@Autowired
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private JdbcTemplate jdbcTemplate;
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@Autowired
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private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
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@GetMapping("redis")
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public void redis() {
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//使用随机的Key来查询Value，结果应该等于PAYLOAD
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Assert.assertTrue(stringRedisTemplate.opsForValue().get("item" + (ThreadLocalRandom.current().nextInt(CommonMistakesApplication.ROWS) + 1)).equals(CommonMistakesApplication.PAYLOAD));
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}
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@GetMapping("mysql")
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public void mysql() {
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//根据随机name来查data，name字段有索引，结果应该等于PAYLOAD
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Assert.assertTrue(jdbcTemplate.queryForObject("SELECT data FROM `r` WHERE name=?", new Object[]{("item" + (ThreadLocalRandom.current().nextInt(CommonMistakesApplication.ROWS) + 1))}, String.class)
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.equals(CommonMistakesApplication.PAYLOAD));
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}
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```
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在我的电脑上，使用wrk 加10个线程50个并发连接做压测。可以看到，MySQL 90%的请求需要61ms，QPS为1460；**而Redis 90%的请求在5ms左右，QPS达到了14008，几乎是MySQL的十倍**：
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但Redis薄弱的地方是，不擅长做Key的搜索。对MySQL，我们可以使用LIKE操作前匹配走B+树索引实现快速搜索；但对Redis，我们使用Keys命令对Key的搜索，其实相当于在MySQL里做全表扫描。
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我写一段代码来对比一下性能：
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```
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@GetMapping("redis2")
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public void redis2() {
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Assert.assertTrue(stringRedisTemplate.keys("item71*").size() == 1111);
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}
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@GetMapping("mysql2")
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public void mysql2() {
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Assert.assertTrue(jdbcTemplate.queryForList("SELECT name FROM `r` WHERE name LIKE 'item71%'", String.class).size() == 1111);
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}
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```
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可以看到，在QPS方面，**MySQL的QPS达到了Redis的157倍；在延迟方面，MySQL的延迟只有Redis的十分之一。**
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Redis慢的原因有两个：
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* Redis的Keys命令是O(n)时间复杂度。如果数据库中Key的数量很多，就会非常慢。
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* Redis是单线程的，对于慢的命令如果有并发，串行执行就会非常耗时。
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一般而言，我们使用Redis都是针对某一个Key来使用，而不能在业务代码中使用Keys命令从Redis中“搜索数据”，因为这不是Redis的擅长。对于Key的搜索，我们可以先通过关系型数据库进行，然后再从Redis存取数据（如果实在需要搜索Key可以使用SCAN命令）。在生产环境中，我们一般也会配置Redis禁用类似Keys这种比较危险的命令，你可以[参考这里](https://redis.io/topics/security)。
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总结一下，正如“[缓存设计](https://time.geekbang.org/column/article/231501)”一讲中提到的，对于业务开发来说，大多数业务场景下Redis是作为关系型数据库的辅助用于缓存的，我们一般不会把它当作数据库独立使用。
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此外值得一提的是，Redis提供了丰富的数据结构（Set、SortedSet、Hash、List），并围绕这些数据结构提供了丰富的API。如果我们好好利用这个特点的话，可以直接在Redis中完成一部分服务端计算，避免“读取缓存->计算数据->保存缓存”三部曲中的读取和保存缓存的开销，进一步提高性能。
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## 取长补短之 InfluxDB vs MySQL
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InfluxDB是一款优秀的时序数据库。在“[生产就绪](https://time.geekbang.org/column/article/231568)”这一讲中，我们就是使用InfluxDB来做的Metrics打点。时序数据库的优势，在于处理指标数据的聚合，并且读写效率非常高。
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同样的，我们使用一些测试来对比下InfluxDB和MySQL的性能。
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在如下代码中，我们分别填充了1000万条数据到MySQL和InfluxDB中。其中，每条数据只有ID、时间戳、10000以内的随机值这3列信息，对于MySQL我们把时间戳列做了索引：
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```
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@SpringBootApplication
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@Slf4j
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public class CommonMistakesApplication {
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public static void main(String[] args) {
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SpringApplication.run(CommonMistakesApplication.class, args);
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}
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//测试数据量
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public static final int ROWS = 10000000;
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@Autowired
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private JdbcTemplate jdbcTemplate;
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@Autowired
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private StandardEnvironment standardEnvironment;
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@PostConstruct
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public void init() {
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//使用-Dspring.profiles.active=init启动程序进行初始化
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if (Arrays.stream(standardEnvironment.getActiveProfiles()).anyMatch(s -> s.equalsIgnoreCase("init"))) {
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initInfluxDB();
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initMySQL();
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}
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}
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//初始化MySQL
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private void initMySQL() {
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long begin = System.currentTimeMillis();
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jdbcTemplate.execute("DROP TABLE IF EXISTS `m`;");
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//只有ID、值和时间戳三列
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jdbcTemplate.execute("CREATE TABLE `m` (\n" +
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" `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,\n" +
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" `value` bigint NOT NULL,\n" +
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" `time` timestamp NOT NULL,\n" +
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" PRIMARY KEY (`id`),\n" +
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" KEY `time` (`time`) USING BTREE\n" +
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") ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;");
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String sql = "INSERT INTO `m` (`value`,`time`) VALUES (?,?)";
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//批量插入数据
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jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {
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@Override
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public void setValues(PreparedStatement preparedStatement, int i) throws SQLException {
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preparedStatement.setLong(1, ThreadLocalRandom.current().nextInt(10000));
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preparedStatement.setTimestamp(2, Timestamp.valueOf(LocalDateTime.now().minusSeconds(5 * i)));
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}
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@Override
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public int getBatchSize() {
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return ROWS;
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|
}
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|
});
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log.info("init mysql finished with count {} took {}ms", jdbcTemplate.queryForObject("SELECT COUNT(*) FROM `m`", Long.class), System.currentTimeMillis()-begin);
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|
}
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//初始化InfluxDB
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private void initInfluxDB() {
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long begin = System.currentTimeMillis();
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OkHttpClient.Builder okHttpClientBuilder = new OkHttpClient().newBuilder()
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.connectTimeout(1, TimeUnit.SECONDS)
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.readTimeout(10, TimeUnit.SECONDS)
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.writeTimeout(10, TimeUnit.SECONDS);
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try (InfluxDB influxDB = InfluxDBFactory.connect("http://127.0.0.1:8086", "root", "root", okHttpClientBuilder)) {
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String db = "performance";
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influxDB.query(new Query("DROP DATABASE " + db));
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influxDB.query(new Query("CREATE DATABASE " + db));
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//设置数据库
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influxDB.setDatabase(db);
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//批量插入，10000条数据刷一次，或1秒刷一次
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influxDB.enableBatch(BatchOptions.DEFAULTS.actions(10000).flushDuration(1000));
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IntStream.rangeClosed(1, ROWS).mapToObj(i -> Point
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.measurement("m")
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.addField("value", ThreadLocalRandom.current().nextInt(10000))
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.time(LocalDateTime.now().minusSeconds(5 * i).toInstant(ZoneOffset.UTC).toEpochMilli(), TimeUnit.MILLISECONDS).build())
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.forEach(influxDB::write);
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influxDB.flush();
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|
log.info("init influxdb finished with count {} took {}ms", influxDB.query(new Query("SELECT COUNT(*) FROM m")).getResults().get(0).getSeries().get(0).getValues().get(0).get(1), System.currentTimeMillis()-begin);
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}
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}
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}
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```
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启动后，程序输出了如下日志：
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```
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[16:08:25.062] [main] [INFO ] [o.g.t.c.n.i.CommonMistakesApplication:104 ] - init influxdb finished with count 1.0E7 took 54280ms
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[16:11:50.462] [main] [INFO ] [o.g.t.c.n.i.CommonMistakesApplication:80 ] - init mysql finished with count 10000000 took 205394ms
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```
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InfluxDB批量插入1000万条数据仅用了54秒，相当于每秒插入18万条数据，速度相当快；MySQL的批量插入，速度也挺快达到了每秒4.8万。
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接下来，我们测试一下。
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对这1000万数据进行一个统计，查询最近60天的数据，按照1小时的时间粒度聚合，统计value列的最大值、最小值和平均值，并将统计结果绘制成曲线图：
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```
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@Autowired
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private JdbcTemplate jdbcTemplate;
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|
@GetMapping("mysql")
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|
public void mysql() {
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long begin = System.currentTimeMillis();
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//使用SQL从MySQL查询，按照小时分组
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Object result = jdbcTemplate.queryForList("SELECT date_format(time,'%Y%m%d%H'),max(value),min(value),avg(value) FROM m WHERE time>now()- INTERVAL 60 DAY GROUP BY date_format(time,'%Y%m%d%H')");
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|
log.info("took {} ms result {}", System.currentTimeMillis() - begin, result);
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}
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@GetMapping("influxdb")
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public void influxdb() {
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long begin = System.currentTimeMillis();
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|
try (InfluxDB influxDB = InfluxDBFactory.connect("http://127.0.0.1:8086", "root", "root")) {
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//切换数据库
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influxDB.setDatabase("performance");
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//InfluxDB的查询语法InfluxQL类似SQL
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Object result = influxDB.query(new Query("SELECT MEAN(value),MIN(value),MAX(value) FROM m WHERE time > now() - 60d GROUP BY TIME(1h)"));
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|
log.info("took {} ms result {}", System.currentTimeMillis() - begin, result);
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|
}
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}
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因为数据量非常大，单次查询就已经很慢了，所以这次我们不进行压测。分别调用两个接口，可以看到**MySQL查询一次耗时29秒左右，而InfluxDB耗时980ms**：
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```
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[16:19:26.562] [http-nio-45678-exec-1] [INFO ] [o.g.t.c.n.i.PerformanceController:31 ] - took 28919 ms result [{date_format(time,'%Y%m%d%H')=2019121308, max(value)=9993, min(value)=4, avg(value)=5129.5639}, {date_format(time,'%Y%m%d%H')=2019121309, max(value)=9990, min(value)=12, avg(value)=4856.0556}, {date_format(time,'%Y%m%d%H')=2019121310, max(value)=9998, min(value)=8, avg(value)=4948.9347}, {date_format(time,'%Y%m%d%H')...
|
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|
|
[16:20:08.170] [http-nio-45678-exec-6] [INFO ] [o.g.t.c.n.i.PerformanceController:40 ] - took 981 ms result QueryResult [results=[Result [series=[Series [name=m, tags=null, columns=[time, mean, min, max], values=[[2019-12-13T08:00:00Z, 5249.2468619246865, 21.0, 9992.0],...
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|
```
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在按照时间区间聚合的案例上，我们看到了InfluxDB的性能优势。但，我们**肯定不能把InfluxDB当作普通数据库**，原因是：
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* InfluxDB不支持数据更新操作，毕竟时间数据只能随着时间产生新数据，肯定无法对过去的数据做修改；
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* 从数据结构上说，时间序列数据数据没有单一的主键标识，必须包含时间戳，数据只能和时间戳进行关联，不适合普通业务数据。
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**此外需要注意，即便只是使用InfluxDB保存和时间相关的指标数据，我们也要注意不能滥用tag**。
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InfluxDB提供的tag功能，可以为每一个指标设置多个标签，并且tag有索引，可以对tag进行条件搜索或分组。但是，tag只能保存有限的、可枚举的标签，不能保存URL等信息，否则可能会出现[high series cardinality问题](https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/concepts/schema_and_data_layout/#don-t-have-too-many-serieshigh%20series%20cardinality)，导致占用大量内存，甚至是OOM。你可以点击[这里](https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/guides/hardware_sizing/)，查看series和内存占用的关系。对于InfluxDB，我们无法把URL这种原始数据保存到数据库中，只能把数据进行归类，形成有限的tag进行保存。
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总结一下，对于MySQL而言，针对大量的数据使用全表扫描的方式来聚合统计指标数据，性能非常差，一般只能作为临时方案来使用。此时，引入InfluxDB之类的时间序列数据库，就很有必要了。时间序列数据库可以作为特定场景（比如监控、统计）的主存储，也可以和关系型数据库搭配使用，作为一个辅助数据源，保存业务系统的指标数据。
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## 取长补短之 Elasticsearch vs MySQL
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Elasticsearch（以下简称ES），是目前非常流行的分布式搜索和分析数据库，独特的倒排索引结构尤其适合进行全文搜索。
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简单来讲，倒排索引可以认为是一个Map，其Key是分词之后的关键字，Value是文档ID/片段ID的列表。我们只要输入需要搜索的单词，就可以直接在这个Map中得到所有包含这个单词的文档ID/片段ID列表，然后再根据其中的文档ID/片段ID查询出实际的文档内容。
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我们来测试一下，对比下使用ES进行关键字全文搜索、在MySQL中使用LIKE进行搜索的效率差距。
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首先，定义一个实体News，包含新闻分类、标题、内容等字段。这个实体同时会用作Spring Data JPA和Spring Data Elasticsearch的实体：
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@Entity
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@Document(indexName = "news", replicas = 0) //@Document注解定义了这是一个ES的索引，索引名称news，数据不需要冗余
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@Table(name = "news", indexes = {@Index(columnList = "cateid")}) //@Table注解定义了这是一个MySQL表，表名news，对cateid列做索引
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@Data
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@AllArgsConstructor
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@NoArgsConstructor
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@DynamicUpdate
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public class News {
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@Id
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private long id;
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@Field(type = FieldType.Keyword)
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private String category;//新闻分类名称
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private int cateid;//新闻分类ID
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@Column(columnDefinition = "varchar(500)")//@Column注解定义了在MySQL中字段，比如这里定义title列的类型是varchar(500)
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@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_smart")//@Field注解定义了ES字段的格式，使用ik分词器进行分词
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private String title;//新闻标题
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@Column(columnDefinition = "text")
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@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_smart")
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private String content;//新闻内容
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}
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```
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接下来，我们实现主程序。在启动时，我们会从一个csv文件中加载4000条新闻数据，然后复制100份，拼成40万条数据，分别写入MySQL和ES：
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```
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@SpringBootApplication
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@Slf4j
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@EnableElasticsearchRepositories(includeFilters = @ComponentScan.Filter(type = FilterType.ASSIGNABLE_TYPE, value = NewsESRepository.class)) //明确设置哪个是ES的Repository
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@EnableJpaRepositories(excludeFilters = @ComponentScan.Filter(type = FilterType.ASSIGNABLE_TYPE, value = NewsESRepository.class)) //其他的是MySQL的Repository
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public class CommonMistakesApplication {
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public static void main(String[] args) {
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Utils.loadPropertySource(CommonMistakesApplication.class, "es.properties");
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SpringApplication.run(CommonMistakesApplication.class, args);
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}
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@Autowired
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private StandardEnvironment standardEnvironment;
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@Autowired
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private NewsESRepository newsESRepository;
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@Autowired
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private NewsMySQLRepository newsMySQLRepository;
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@PostConstruct
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public void init() {
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//使用-Dspring.profiles.active=init启动程序进行初始化
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if (Arrays.stream(standardEnvironment.getActiveProfiles()).anyMatch(s -> s.equalsIgnoreCase("init"))) {
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//csv中的原始数据只有4000条
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List<News> news = loadData();
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AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
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news.forEach(item -> item.setTitle("%%" + item.getTitle()));
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//我们模拟100倍的数据量，也就是40万条
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IntStream.rangeClosed(1, 100).forEach(repeat -> {
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news.forEach(item -> {
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//重新设置主键ID
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item.setId(atomicLong.incrementAndGet());
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//每次复制数据稍微改一下title字段，在前面加上一个数字，代表这是第几次复制
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item.setTitle(item.getTitle().replaceFirst("%%", String.valueOf(repeat)));
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});
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initMySQL(news, repeat == 1);
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log.info("init MySQL finished for {}", repeat);
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initES(news, repeat == 1);
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log.info("init ES finished for {}", repeat);
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});
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}
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}
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//从news.csv中解析得到原始数据
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private List<News> loadData() {
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//使用jackson-dataformat-csv实现csv到POJO的转换
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CsvMapper csvMapper = new CsvMapper();
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CsvSchema schema = CsvSchema.emptySchema().withHeader();
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ObjectReader objectReader = csvMapper.readerFor(News.class).with(schema);
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ClassLoader classLoader = getClass().getClassLoader();
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File file = new File(classLoader.getResource("news.csv").getFile());
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try (Reader reader = new FileReader(file)) {
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return objectReader.<News>readValues(reader).readAll();
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} catch (Exception e) {
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e.printStackTrace();
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}
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return null;
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}
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//把数据保存到ES中
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private void initES(List<News> news, boolean clear) {
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if (clear) {
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//首次调用的时候先删除历史数据
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newsESRepository.deleteAll();
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}
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newsESRepository.saveAll(news);
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}
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//把数据保存到MySQL中
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private void initMySQL(List<News> news, boolean clear) {
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if (clear) {
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//首次调用的时候先删除历史数据
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newsMySQLRepository.deleteAll();
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}
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newsMySQLRepository.saveAll(news);
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}
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}
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由于我们使用了Spring Data，直接定义两个Repository，然后直接定义查询方法，无需实现任何逻辑即可实现查询，Spring Data会根据方法名生成相应的SQL语句和ES查询DSL，其中ES的翻译逻辑[详见这里](https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/current/reference/html/#elasticsearch.query-methods.criterions)。
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在这里，我们定义一个countByCateidAndContentContainingAndContentContaining方法，代表查询条件是：搜索分类等于cateid参数，且内容同时包含关键字keyword1和keyword2，计算符合条件的新闻总数量：
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@Repository
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public interface NewsMySQLRepository extends JpaRepository<News, Long> {
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//JPA：搜索分类等于cateid参数，且内容同时包含关键字keyword1和keyword2，计算符合条件的新闻总数量
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long countByCateidAndContentContainingAndContentContaining(int cateid, String keyword1, String keyword2);
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}
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@Repository
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public interface NewsESRepository extends ElasticsearchRepository<News, Long> {
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|
//ES：搜索分类等于cateid参数，且内容同时包含关键字keyword1和keyword2，计算符合条件的新闻总数量
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|
long countByCateidAndContentContainingAndContentContaining(int cateid, String keyword1, String keyword2);
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}
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```
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对于ES和MySQL，我们使用相同的条件进行搜索，搜素分类是1，关键字是社会和苹果，然后输出搜索结果和耗时：
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//测试MySQL搜索，最后输出耗时和结果
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@GetMapping("mysql")
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public void mysql(@RequestParam(value = "cateid", defaultValue = "1") int cateid,
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@RequestParam(value = "keyword1", defaultValue = "社会") String keyword1,
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@RequestParam(value = "keyword2", defaultValue = "苹果") String keyword2) {
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long begin = System.currentTimeMillis();
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Object result = newsMySQLRepository.countByCateidAndContentContainingAndContentContaining(cateid, keyword1, keyword2);
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log.info("took {} ms result {}", System.currentTimeMillis() - begin, result);
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}
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//测试ES搜索，最后输出耗时和结果
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@GetMapping("es")
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public void es(@RequestParam(value = "cateid", defaultValue = "1") int cateid,
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@RequestParam(value = "keyword1", defaultValue = "社会") String keyword1,
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|
@RequestParam(value = "keyword2", defaultValue = "苹果") String keyword2) {
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long begin = System.currentTimeMillis();
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|
Object result = newsESRepository.countByCateidAndContentContainingAndContentContaining(cateid, keyword1, keyword2);
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|
log.info("took {} ms result {}", System.currentTimeMillis() - begin, result);
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}
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分别调用接口可以看到，**ES耗时仅仅48ms，MySQL耗时6秒多是ES的100倍**。很遗憾，虽然新闻分类ID已经建了索引，但是这个索引只能起到加速过滤分类ID这一单一条件的作用，对于文本内容的全文搜索，B+树索引无能为力。
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[22:04:00.951] [http-nio-45678-exec-6] [INFO ] [o.g.t.c.n.esvsmyql.PerformanceController:48 ] - took 48 ms result 2100
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Hibernate: select count(news0_.id) as col_0_0_ from news news0_ where news0_.cateid=? and (news0_.content like ? escape ?) and (news0_.content like ? escape ?)
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[22:04:11.946] [http-nio-45678-exec-7] [INFO ] [o.g.t.c.n.esvsmyql.PerformanceController:39 ] - took 6637 ms result 2100
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但ES这种以索引为核心的数据库，也不是万能的，频繁更新就是一个大问题。
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MySQL可以做到仅更新某行数据的某个字段，但ES里每次数据字段更新都相当于整个文档索引重建。即便ES提供了文档部分更新的功能，但本质上只是节省了提交文档的网络流量，以及减少了更新冲突，其内部实现还是文档删除后重新构建索引。因此，如果要在ES中保存一个类似计数器的值，要实现不断更新，其执行效率会非常低。
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我们来验证下，分别使用JdbcTemplate+SQL语句、ElasticsearchTemplate+自定义UpdateQuery，实现部分更新MySQL表和ES索引的一个字段，每个方法都是循环更新1000次：
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```
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@GetMapping("mysql2")
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public void mysql2(@RequestParam(value = "id", defaultValue = "400000") long id) {
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long begin = System.currentTimeMillis();
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//对于MySQL，使用JdbcTemplate+SQL语句，实现直接更新某个category字段，更新1000次
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IntStream.rangeClosed(1, 1000).forEach(i -> {
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jdbcTemplate.update("UPDATE `news` SET category=? WHERE id=?", new Object[]{"test" + i, id});
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});
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log.info("mysql took {} ms result {}", System.currentTimeMillis() - begin, newsMySQLRepository.findById(id));
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}
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@GetMapping("es2")
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public void es(@RequestParam(value = "id", defaultValue = "400000") long id) {
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long begin = System.currentTimeMillis();
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IntStream.rangeClosed(1, 1000).forEach(i -> {
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//对于ES，通过ElasticsearchTemplate+自定义UpdateQuery，实现文档的部分更新
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UpdateQuery updateQuery = null;
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try {
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updateQuery = new UpdateQueryBuilder()
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.withIndexName("news")
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.withId(String.valueOf(id))
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.withType("_doc")
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.withUpdateRequest(new UpdateRequest().doc(
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jsonBuilder()
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.startObject()
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.field("category", "test" + i)
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.endObject()))
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.build();
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} catch (IOException e) {
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e.printStackTrace();
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}
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elasticsearchTemplate.update(updateQuery);
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});
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log.info("es took {} ms result {}", System.currentTimeMillis() - begin, newsESRepository.findById(id).get());
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}
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可以看到，**MySQL耗时仅仅1.5秒，而ES耗时6.8秒**：
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ES是一个分布式的全文搜索数据库，所以与MySQL相比的优势在于文本搜索，而且因为其分布式的特性，可以使用一个大ES集群处理大规模数据的内容搜索。但，由于ES的索引是文档维度的，所以不适用于频繁更新的OLTP业务。
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一般而言，我们会把ES和MySQL结合使用，MySQL直接承担业务系统的增删改操作，而ES作为辅助数据库，直接扁平化保存一份业务数据，用于复杂查询、全文搜索和统计。接下来，我也会继续和你分析这一点。
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## 结合NoSQL和MySQL应对高并发的复合数据库架构
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现在，我们通过一些案例看到了Redis、InfluxDB、ES这些NoSQL数据库，都有擅长和不擅长的场景。那么，有没有全能的数据库呢？
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我认为没有。每一个存储系统都有其独特的数据结构，数据结构的设计就决定了其擅长和不擅长的场景。
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比如，MySQL InnoDB引擎的B+树对排序和范围查询友好，频繁数据更新的代价不是太大，因此适合OLTP（On-Line Transaction Processing）。
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又比如，ES的Lucene采用了FST（Finite State Transducer）索引+倒排索引，空间效率高，适合对变动不频繁的数据做索引，实现全文搜索。存储系统本身不可能对一份数据使用多种数据结构保存，因此不可能适用于所有场景。
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虽然在大多数业务场景下，MySQL的性能都不算太差，但对于数据量大、访问量大、业务复杂的互联网应用来说，MySQL因为实现了ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）会比较重，而且横向扩展能力较差、功能单一，无法扛下所有数据量和流量，无法应对所有功能需求。因此，我们需要通过架构手段，来组合使用多种存储系统，取长补短，实现1+1>2的效果。
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我来举个例子。我们设计了一个**包含多个数据库系统的、能应对各种高并发场景的一套数据服务的系统架构**，其中包含了同步写服务、异步写服务和查询服务三部分，分别实现主数据库写入、辅助数据库写入和查询路由。
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我们按照服务来依次分析下这个架构。
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首先要明确的是，重要的业务主数据只能保存在MySQL这样的关系型数据库中，原因有三点：
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* RDBMS经过了几十年的验证，已经非常成熟；
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* RDBMS的用户数量众多，Bug修复快、版本稳定、可靠性很高；
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* RDBMS强调ACID，能确保数据完整。
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有两种类型的查询任务可以交给MySQL来做，性能会比较好，这也是MySQL擅长的地方：
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* 按照主键ID的查询。直接查询聚簇索引，其性能会很高。但是单表数据量超过亿级后，性能也会衰退，而且单个数据库无法承受超大的查询并发，因此我们可以把数据表进行Sharding操作，均匀拆分到多个数据库实例中保存。我们把这套数据库集群称作Sharding集群。
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* 按照各种条件进行范围查询，查出主键ID。对二级索引进行查询得到主键，只需要查询一棵B+树，效率同样很高。但索引的值不宜过大，比如对varchar(1000)进行索引不太合适，而索引外键（一般是int或bigint类型）性能就会比较好。因此，我们可以在MySQL中建立一张“索引表”，除了保存主键外，主要是保存各种关联表的外键，以及尽可能少的varchar类型的字段。这张索引表的大部分列都可以建上二级索引，用于进行简单搜索，搜索的结果是主键的列表，而不是完整的数据。由于索引表字段轻量并且数量不多（一般控制在10个以内），所以即便索引表没有进行Sharding拆分，问题也不会很大。
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如图上蓝色线所示，写入两种MySQL数据表和发送MQ消息的这三步，我们用一个**同步写服务**完成了。我在“[异步处理](https://time.geekbang.org/column/article/234928)”中提到，所有异步流程都需要补偿，这里的异步流程同样需要。只不过为了简洁，我在这里省略了补偿流程。
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然后，如图中绿色线所示，有一个**异步写服务**，监听MQ的消息，继续完成辅助数据的更新操作。这里我们选用了ES和InfluxDB这两种辅助数据库，因此整个异步写数据操作有三步：
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1. MQ消息不一定包含完整的数据，甚至可能只包含一个最新数据的主键ID，我们需要根据ID从查询服务查询到完整的数据。
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2. 写入InfluxDB的数据一般可以按时间间隔进行简单聚合，定时写入InfluxDB。因此，这里会进行简单的客户端聚合，然后写入InfluxDB。
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3. ES不适合在各索引之间做连接（Join）操作，适合保存扁平化的数据。比如，我们可以把订单下的用户、商户、商品列表等信息，作为内嵌对象嵌入整个订单JSON，然后把整个扁平化的JSON直接存入ES。
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对于数据写入操作，我们认为操作返回的时候同步数据一定是写入成功的，但是由于各种原因，异步数据写入无法确保立即成功，会有一定延迟，比如：
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* 异步消息丢失的情况，需要补偿处理；
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* 写入ES的索引操作本身就会比较慢；
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* 写入InfluxDB的数据需要客户端定时聚合。
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因此，对于**查询服务**，如图中红色线所示，我们需要根据一定的上下文条件（比如查询一致性要求、时效性要求、搜索的条件、需要返回的数据字段、搜索时间区间等）来把请求路由到合适的数据库，并且做一些聚合处理：
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* 需要根据主键查询单条数据，可以从MySQL Sharding集群或Redis查询，如果对实时性要求不高也可以从ES查询。
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* 按照多个条件搜索订单的场景，可以从MySQL索引表查询出主键列表，然后再根据主键从MySQL Sharding集群或Redis获取数据详情。
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* 各种后台系统需要使用比较复杂的搜索条件，甚至全文搜索来查询订单数据，或是定时分析任务需要一次查询大量数据，这些场景对数据实时性要求都不高，可以到ES进行搜索。此外，MySQL中的数据可以归档，我们可以在ES中保留更久的数据，而且查询历史数据一般并发不会很大，可以统一路由到ES查询。
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* 监控系统或后台报表系统需要呈现业务监控图表或表格，可以把请求路由到InfluxDB查询。
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## 重点回顾
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今天，我通过三个案例分别对比了缓存数据库Redis、时间序列数据库InfluxDB、搜索数据库ES和MySQL的性能。我们看到：
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* Redis对单条数据的读取性能远远高于MySQL，但不适合进行范围搜索。
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* InfluxDB对于时间序列数据的聚合效率远远高于MySQL，但因为没有主键，所以不是一个通用数据库。
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* ES对关键字的全文搜索能力远远高于MySQL，但是字段的更新效率较低，不适合保存频繁更新的数据。
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最后，我们给出了一个混合使用MySQL + Redis + InfluxDB + ES的架构方案，充分发挥了各种数据库的特长，相互配合构成了一个可以应对各种复杂查询，以及高并发读写的存储架构。
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* 主数据由两种MySQL数据表构成，其中索引表承担简单条件的搜索来得到主键，Sharding表承担大并发的主键查询。主数据由同步写服务写入，写入后发出MQ消息。
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* 辅助数据可以根据需求选用合适的NoSQL，由单独一个或多个异步写服务监听MQ后异步写入。
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* 由统一的查询服务，对接所有查询需求，根据不同的查询需求路由查询到合适的存储，确保每一个存储系统可以根据场景发挥所长，并分散各数据库系统的查询压力。
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今天用到的代码，我都放在了GitHub上，你可以点击[这个链接](https://github.com/JosephZhu1983/java-common-mistakes)查看。
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## 思考与讨论
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1. 我们提到，InfluxDB不能包含太多tag。你能写一段测试代码，来模拟这个问题，并观察下InfluxDB的内存使用情况吗？
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2. 文档数据库MongoDB，也是一种常用的NoSQL。你觉得MongoDB的优势和劣势是什么呢？它适合用在什么场景下呢？
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关于数据存储，你还有其他心得吗？我是朱晔，欢迎在评论区与我留言分享你的想法，也欢迎你把今天的内容分享给你的朋友或同事，一起交流。
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