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Database FAQ

How to choose database​

tip
  • 90% 场景选择 PostgreSQL
  • 优先考虑 垂直 扩容
    • delay 问题
  1. 场景
  • OLTP 关系型 - PostgreSQL, MySQL
  • NoSQL 性能型 - KV, Memory Grid
  • OLAP 分析型 - Column
  • 特殊场景
    • Graph
    • Document - MongoDB, FerratDB
    • Search - OpenSearch, solr, manticoresearch
    • Auth/Zanzibar - spicedb
    • MBaaS/Mobile - CouchDB, supabase, hasura, prisma, strapi
    • Secret/Security - Vault
    • Logging
    • Metrics
    • Treacing
  1. 访问模式
  • 精准访问 - KV, OLTP
  • 批量访问 - OLAP
  • 便利关系 - Graph
  • 部分投射 - Column
  1. 分布式 - 如果要优先考虑分布式
  • Citus
  • Clickhouse, Scylldb
  • OpenSearch
  1. 聚合分析 - 计算、缓存、分析
  • cubejs, superset, trino

Tradeoff OLTP vs OLAP vs NoSQL​

  • OLTP
    • ACID 必须
    • Latency
      • 90% < 100ms
      • 99% < 1s
    • 数据量
      • 90% < 1G
      • 99% < 1T
    • 大多查询命中索引
    • 大多查询为精准数据
  • OLAP
    • Latency
      • 50% < 1s
      • 90% > 1m
    • 数据量
      • 90% > 1T
    • 大多查询访问大量数据
    • 一般 默认支持分布式
  • NoSQL
    • 大多以命中内存为主
    • KV 方式查询为主
    • 满足特殊需求
    • 一般 默认支持分布式

案例: 8G 小文件数据, hash -> blob

  • ClickHouse < 1m
  • ScyllaDB - 触发 large data 警告, 触发写超时

OLTP vs OLAP vs NoSQL vs NewSQL vs Data Warehouse vs Data Mart vs Data Lake​

  • OLTP
    • 面向交易场景
    • 强事务，强一致，较低 RT，低频度更新
    • 存储实时数据，数据量小
  • OLAP
    • 面向分析报表统计，以读为主
    • 弱事务，弱一致性，对响应有一定要求
    • 存储明细数据，历史数据，数据量大
  • NoSQL
    • 应付特殊场景
    • 例如：吞吐、延时、操作便携、数据量、实时、并发、搜索、外部集成、数据组织模式（图、空间、时序）
    • 接口形式各不相同，事务保障各部相同
  • NewSQL
    • 接口是 SQL 标准的 NoSQL
    • 具有 OLTP 的属性，能横向扩容
    • 一般 SQL 引擎 + 分布式 KV 存储实现
    • 通常会实现 MySQL 或 PostgreSQL 的协议
  • Data Warehouse
    • 数据仓库
    • 企业纬度的数据管控
    • 一套系统，体系化的解决企业内部数据存储、处理、分析问题
    • 数据量巨大，对响应要求低
    • 统一平台，由很多部分组成，有开发平台
    • 面向开发和 BI
    • 面向企业整体
    • 数据有一定结构
  • Data Mart
    • 数据仓库的一种特殊形式，数据仓库的子集
    • 面向业务、组织部门、某一领域
    • 企业内一定数据共享，数据具有结构性
  • Data Lake
    • 存储原始数据，保持低廉的存储成本
    • 规模和数据量比 DW 大，处理更慢，读取时定义数据结构
    • Hadoop 是 DL，而在这之上的 HBase 则是 DW
    • 一般数据不允许更新

OLTP vs OLAP​

page size​

  • sqlite - 4096 - 4k
  • postgres - 8192 - 8k
  • mysql innodb 16k
    • innodb_page_size
-- SQLite
PRAGMA page_size;
-- PostgreSQL
SELECT current_setting('block_size');
-- MySQL
SHOW TABLE STATUS;

MySQL vs MariaDB​

MariaDB 开发现状不太理想 (2024)

为什么不要选择 MySQL​

为什么会选择 MySQL

  1. 开发人员经历大多还停留在 MySQL 5.7
  2. 历史遗留项目
  3. 曾经 MySQL 确实是不二的选择
  4. 用了特殊的 MySQL fork
  5. Master Slave 逻辑简单
  6. MyISAM 性能好，虽然不 ACID

为什么不要选择 MySQL

  1. 如果新项目需要选择 MySQL 8.0 那么不如考虑切换到 PostgreSQL
  2. 考虑 MariaDB ？ 那么不如考虑 PostgreSQL
  3. 协议更严格
  4. 缺少很多 SQL 特性

软删除实现唯一索引​

create temporary table if not exists test
(
    id         text        not null default public.gen_ulid() primary key,
    uid        uuid        not null default gen_random_uuid() unique,
    eid        text        null,
    created_at timestamptz not null default current_timestamp,
    updated_at timestamptz not null default current_timestamp,
    deleted_at timestamptz,

    username   text        not null
);
truncate table test;

-- 通常的唯一索引
create unique index test_username_key on test (username);

-- 插入数据
insert into test(username) values ('wener');

-- 软删除
update test
set deleted_at=current_timestamp
where username = 'wener';

-- 插入失败 - 已经删除的记录影响新数据
insert into test(username) values ('wener');
-- 移除索引
drop index test_username_key;

-- postgres 条件索引忽略针对未删除的唯一
-- postgres 15 之后支持针对 null 也算唯一，创建联合索引即可
-- mysql 可以使用联合索引，将 deleted_at 默认为 0
create unique index test_username_key on test (username) where deleted_at is null;

-- 成功 - 删除数据不影响
insert into test(username) values ('wener');
-- 失败 - 已经存在了
insert into test(username) values ('wener');
-- 删除 - 再次软删除
update test
set deleted_at=current_timestamp
where username = 'wener'
  and deleted_at is null;
-- 成功 - 再次插入
insert into test(username) values ('wener');

-- 三条记录
select *
from test;

MongoDB vs PostgreSQL​

默认选择 PostgreSQL 即可

  • MongoDB
    • SSPL
    • 文档模型
    • BSON
    • 面向水平扩容设计
    • 面向简单查询
    • 单文档原子修改
  • PostgreSQL
    • PostgreSQL License - 类似 MIT
    • 行模型
    • JSONB
    • 可以水平和垂直扩容
    • ACID
    • FerretDB 提供兼容协议

MySQL vs PostgreSQL​

默认选择 PostgreSQL 即可

  • MySQL CE
    • GPL
    • by Oracle
    • 大小写不敏感
    • 一个链接一个线程
    • GROUP BY 时支持 SELECT 非聚合列
  • Postgres
    • PostgreSQL License - 类似 MIT
    • 大小写敏感
    • 一个链接一个进程
    • 生态更好
    • 支持 Schema
    • 支持 RLS
    • 支持更多 JSON 特性 - 操作、索引
    • 支持更多 CTE
    • 支持 扩展

NATS vs Redis​

  • NATS
    • 核心是 消息
    • 支持 request/reply 模式
    • 支持 多租户
    • 支持 更灵活的消息路由, 集群架构
    • 支持 KV, ObjectStore, JetStream
    • 支持持久化存储
    • 支持自定义 AuthZ
    • ⚠️ 劣势
      • 运维更重
      • KV, ObjectStore 功能薄弱，不完善
  • Redis/Valkey
    • 核心是 内存KV存储
    • 支持 pubsub, stream - 基本和 NATS 一致
    • 结构丰富
    • 运维轻便
    • ⚠️ 劣势
      • 不支持 request/reply 模式，需要应用层做更复杂的处理
      • 不支持多租户
      • ACL 以配置文件的方式存在 - 多个节点同步复杂
      • 数据需要全部加载到内存
      • 集群模式运维复杂，需要考虑的事情非常多

Data Model​

SQLMongoDBIn-MemoryRedis
DatabaseDatabaseDB
Schemaprefix
TableCollectionList
RowDocumentObject/Item
ColumnFieldField/Attribute
PK_id
ViewView
IndexIndex
Trigger
UDF