关于mysql:MySQL-亿级数据迁移-之-Cassandra概述

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原我的项目中诸如 用户浏览文章记录等 写多读少 的表,数据量亿级以上,用 MySQL 存储性能不太佳,所以尝试迁徙到 NoSQL 数据库,比照后抉择了 ScyllaDB。

ScyllaDB 介绍

Scylla 是一个开源、分布式、去中心化、弹性可扩大、高可用、容错、可调一致性、面向行的数据库。

Scylla 应用 C ++ 从新实现了 Cassandra,以进步性能并利用多核服务。它解决了 Apache Cassandra 的一些陷阱,是 Apache Cassandra 的嵌入式替换数据库,这两个数据库之间的驱动程序相互兼容。

Hbase 与 ScyllaDB

  • Scylla 是 p2p 架构,无单点生效问题,Hbase 是主从构造,须要选主,保护主从关系;
  • Scylla 是 AP 零碎,也能够通过调整参数使它成为 CP 零碎(只有 R +W>N),HBase 是 CP 零碎,对数据有强一致性需要就应用 HBase;
  • Scylla 是一个数据存储和数据管理系统。HBase 只负责数据管理,它须要配合 HDFS 和 zookeeper 来搭建集群;
  • Scylla 写性能好一些,因为数据哈希较扩散,读性能不如 HBase。HBase 写过程比拟繁琐,但其数据在 regin 内是排序的,读性能更好;
  • 两个都适宜寄存 time-series data,例如传感器数据,网站拜访,用户行为,股市交易数据等;
  • Scylla 善于数据接入,因为写性能比拟好。

Docker 搭建 ScyllaDB 集群

docker run --name scylla-node2 -p 8042:9042 -p 8160:9160 -p 1000:10000 -p 8180:9180 -v /data/scylladb2:/var/lib/scylla -d scylladb/scylla --seeds="$(docker inspect --format='{{ .NetworkSettings.IPAddress}}'scylla)"

docker run --name scylla-node3 -p 10042:9042 -p 10160:9160 -p 1100:10000 -p 10180:9180 -v /data/scylladb3:/var/lib/scylla -d scylladb/scylla --seeds="$(docker inspect --format='{{ .NetworkSettings.IPAddress}}'scylla)"

docker run --name scylla-node4 -p 11042:9042 -p 11160:9160 -p 1200:10000 -p 11180:9180 -v /data/scylladb4:/var/lib/scylla -d scylladb/scylla --seeds="$(docker inspect --format='{{ .NetworkSettings.IPAddress}}'scylla)"

接下来先介绍 Cassandra 的根底信息。

数据模型

Cassandra 的数据模型借鉴了谷歌 BigTable 的设计思维,有以下几个概念:

  1. 键空间(keyspace):相当于关系型数据库模型中的 database,是最上层的命令空间。
  2. Key:对应 SQL 数据库中的主键,在 Cassandra 中,每一行数据记录是以 key/value 的模式存储的,其中 key 是惟一标识。
  3. 列族:列族是有序行汇合的容器,反过来,每一行都是有序的列汇合。
  4. 列(column):最根本的数据结构单元,由 name 和 value 组成,其蕴含工夫戳和生存工夫属性(能够通过 writetime()或者 ttl()函数查看。
  5. 超级列(super column):超级列是一个非凡列,因而它也是一个键值对。然而超级列存储子列的映射。Cassandra 容许 key/value 中的 value 是一个 map(key/value_list),即某个 column 有多个子列。

Cassandra 中 Keyspace 的根本属性有

  • 复制因子 : 它是群集中将接管雷同数据正本的计算机数量.
  • 正本搁置策略 : 它只不过是将复制品置于戒指中的策略. 咱们有策略,例如 简略策略 (机架感知策略), 旧网络拓扑策略 (机架感知策略) 和网络拓扑策略 (数据中心共享策略).
  • 列族 : Keyspace 是一个或多个列族列表的容器. 反过来,列族是行汇合的容器。每行蕴含有序列,列族示意数据的构造,每个键空间至多有一个且通常很多列族。

创立 Keyspace 的语法如下

 CREATE KEYSPACE Keyspace name
 WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor' : 3};

三种次要的键

Cassandra 次要由三种键:

  1. primary key:用于确定一条数据的键,由 partition key 和 clustering key 组成(clustering key 不是必要的)
  2. partition key:用于数据分区。从群集读取或写入数据时,将应用一个名为 Partitioner 的函数来计算分区键的哈希值。该哈希值用于确定蕴含该行哈希值的节点
  3. clustering key:次要用于进行范畴查找及排序(相当于 SortedMap 中的 key)

Cassandra 会对 partition key 做一个 hash 计算,并本人决定将记录放到哪个 NODE,partition key 能够是繁多主键,也能够是复合主键,然而主键不能反复(主键反复的记录很可能会被。clustering key 次要用于进行 Range Query(范畴查找),并且应用的时候须要依照建表程序进行提供信息。

CREATE TABLE brows_record_by_target (
        target_id bigint,
        create_user bigint,
        TYPE text,
        app_id text,
        create_time timestamp,
        id bigint,
        PRIMARY KEY ((target_id, TYPE, app_id), create_user, create_time))
WITH CLUSTERING
ORDER BY
    (create_user DESC, create_time DESC);

其中 (target_id, TYPE, app_id) 是分区键,create_user, create_time 是汇集键,整个组合成 PRIMARY KEY。

外围组件

Cassandra 的外围组件包含:
Gossip:点对点的通信协定,用来相互交换节点的地位和状态信息。当一个节点启动时就立刻本地存储 Gossip 信息,但当节点信息发生变化时须要荡涤历史信息,比方 IP 扭转了。通过 Gossip 协定,每个节点定期每秒替换它本人和它曾经替换过信息的节点的数据,每个被替换的信息都有一个版本号,这样当有新数据时能够笼罩老数据,为了保障数据交换的准确性,所有的节点必须应用同一份集群列表,这样的节点又被称作 seed。

Partitioner:负责在集群中调配数据,由它来决定由哪些节点搁置第一份的 copy,个别状况会应用 Hash 来做主键,将每行数据分布到不同的节点上,以确保集群的可扩展性。

Replica placement strategy:复制策略,确定哪个节点搁置复制数据,以及复制的份数。

Snitch:定义一个网络拓扑图,用来确定如何搁置复制数据,高效地路由申请。

cassandra.yaml:主配置文件,设置集群的初始化配置、表的缓存参数、调优参数和资源应用、超时设定、客户端连贯、备份和平安

数据分布

从 Cassandra1.2 开始,Cassandra 每个节点能够领有很多个 token(哈希范畴)。这种新的模式叫做虚构节点。虚构节点容许每个节点领有很多集群中哈希范畴。虚构节点也是用一致性哈希散布数据,然而用它却不须要生成和调配令牌。每个节点依据配置的虚构节点从哈希环中随机获取 m 个虚构节点(m 为配置的虚构节点数)。

应用虚构点的益处

  1. 无需计算和调配集群中每个节点的 token。
  2. 增加或者删除节点时,集群会主动从新均衡负载。当一个节点退出集群,它将摊派来自集群中其余节点的局部数据;如果某个节点产生故障,则在该节点上的数据将会平均分配到集群中的其余节点
  3. 重建死掉的节点更快。
  4. 容许同一集群内应用不同性能的机器

CQL

CQL 的简略应用

CQL 具体指南

对标 SQL 差异化

  • 反对了 json 形式的 select\insert
  • update 执行如果不存在会新增
  • 更新 where 条件必须蕴含所有主键,且不能更新类型为 static 的字段
  • 增删改查必须在主键列上,对于(A,B)模式的主键,如果查问条件不带分区键 A,则查问语句须要开启 allow filtering。
  • partition key 字段过多会对当前的查问造成很大困扰,在建表的时候首先肯定要思考好数据模型,免得前期掉坑

查问限度

  • 在利用主键进行查问时,因为 partition key 是 hash 实现的,所以只能用 =;
  • 而 clustering key, 是 sortedMap 实现的,能够用做范畴查找与等号查找。例如:定义 PRIMARY KEY ((mainland), state, uid),则(mainland), state, uid 形成联结主键,其中 mainland 是 partition key,而 state 和 UID 是 clustering key。

    select * from users where mainland = 'northamerica' 
    and state > '1' and state < '5'; 
  • 复合的 partition key 查问时则要满足 key_part_one=’ ‘ and key_part_two =’ ‘
  • 此外,Cassandra 整体数据能够了解成一个微小的嵌套的 Map。只能按程序一层一层的深刻,不能跳过两头某一层。例如:

    select * from users where location = 'shanghai' and uid < 5;

    因为没有提供 state 的信息,不可行。

总之,Cassandra 中的存储,是 2 -level nested Map(2 级嵌套 map):Partition Key –> Custering Key –> Data

索引查问

索引:索引能够创立在除了 partition key 之外所有的列上,当然有些类型除外,例如汇合类型。采纳索引进行查问时,具体限度为:

  • 索引列只能够用 = 号查问
  • 如果查问条件里,有一个是依据索引查问,那其它非索引非主键字段,能够通过加一个 ALLOW FILTERING 来过滤实现。例如SELECT * FROM user WHERE c>0 ALLOW FILTERING;

总结,在某一列加了索引后,某种程度上相当于把该列变成了 partition key。

正文完
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