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分享嘉宾 : 陈磊
开源数据库 Pika 我的项目 PMC 外围人员
整顿 : 墨天轮社区
导读
大家好,明天我分享的主题是:KV 数据库,云时代的文件存储。
随着 AI 和机器学习等技术的倒退,数据演变为了十分宝贵的资源,数据存储也是十分沉闷的畛域。当初踊跃出很多数据库,以及数据存储的高质量开源我的项目。
那么像键值数据库这样较为老牌的存储的类型 在云时代下是否还有价值,KV 数据库是否会被其余的数据库代替呢?借着明天分享的机会,我想与大家探讨这个问题,同时也谈谈我对以上的思考。
注:KV 数据库 即 键 - 值数据库(Key–value database)
无关 Pika
1、Pika 简介
Pika 属于分布式 NoSQL 数据库,初创团队是 360 基础架构,于2015 年开源(开源地址:https://github.com/Qihoo360/pika),并捐献给了凋谢原子开源基金会。
2021 年 6 月 ,Pika 成为凋谢原子开源基金会的一个孵化我的项目之一,正式走向了 社区自治。
图 1 Pika 简介
2、Pika 倒退过程
图 2 倒退过程及 github 上的 star trend
什么是键值数据库
1、键值数据库定义
首先键值数据库能够从这三个方面来了解。
- 键值数据库是一种非关系数据库,它应用简略的键值办法来存储数据。
- 键值数据库将数据存储为键值对汇合,其中键作为惟一标识符。键和值都能够
是从简略对象到简单复合对象的任何内容。 - 键值数据库是高度可分区的,并且容许以其余类型的数据库无奈实现的规模进
行程度扩大。
如果将 键值数据库的概念外扩,就变成了狭义的“键值存储”的概念,比方图片存储、小文件存储、对象存储。
2、键值数据库分类
键值数据库外部分为四大类,缓存 & 长久化、商业 & 开源、有序 & 无序、大 Value& 小 Value,侧面阐明该畛域是有需要的,每个分类中有很好的例子存在。
图 3 KV 数据库外部分类
键值数据库的劣势
那么键值数据库和其余数据库存储相比,是否有劣势呢?我将数据库存储分为了三个大类,关系数据库、NoSQL、数据存储。KV 数据库属于 nosql 这一类。
图 4 KV 在数据库与存储中的地位
这里我尝试引入“递弱代偿”的实践,利用于数据库畛域中,便是:越简略的零碎实用场景越广阔,越简单的零碎实用场景越少。
对于 KV 数据库而言,它的逻辑简略,解决问题更灵便,实用的场景更广;而对于专业性强的数据库(关系数据库 & NewSQL & 搜寻数据库 & 图数据库 & 向量数 据库等): 解决的问题更业余,实用场景更少。
1、可构建多种利用场景
接下来将从几个方面来举例剖析键值数据库在实践中的利用状况。
图 5 KV 数据库可构建多种利用场景
KV 数据库自身提供多种接口。它反对不同的如 KEY-STRING、KRY-HASH、KEY-LIST 的接口,满足不同场景的需要。
比方 KEY-STRING 的接口利用于搜寻举荐、机器学习;;KRY-HASH 接口利用于比较复杂的业务场景,比方用户信息、好友举荐、对象存储元数据;KEY-LIST 构建一个简略且高效的消息中间件,使应用程序可能很容易的进行异步的扩大,也能够打造一个分布式的工作零碎。
基于KV 数据库能够做简略的编程,用户能够通过简略的编程来适配他的业务。
2、可构建其它数据库和根底软件
目前很多的基础设施和数据库,是基于 KV 数据库来构建的,比方关系数据库,向量数据库,图数据库,流数据库,剖析数据库,音讯队列。
因而 kV 数据库的生存能力与价值是很大的,能够是构建其余数据库的根底。
图 6 可基于 KV 数据库构建其它数据库和根底软件
KV 数据库,云时代下的文件存储
通过方才的例子,可能有敌人会认为,KV 数据库就等于通用文件存储,它们是否是一样的呢?
这里我从 解决问题、应用场景、开发效率、开发难度、云反对 五个角度对两者做了比拟。
图 7 通用文件存储 VS KV 存储
在云的时代下,大家在存储数据的过程中曾经摈弃掉了文件存储的应用工具,开始通过数据库解决。数据库的分类泛滥,如何满足不同用户不限的需要与特定的场景?
在这样的背景下,能够通过 KV 数据库或者 KV 存储来解决用户在自定义的一些逻辑,从而满足他们的场景。
在将来的云上中,除了特定的场景以外,KV 数据库便是除特定场景以外的补充,所以我认为 KV 在将来的云上中十分有前景。因而咱们 要解决的问题就是:如何通过 KV 数据库更好地满足开发者的开发效率、开发成本、应用老本的问题。
以上就是我的分享。感激凝听
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