nosql非關系型數據庫

我終于設法了解了當今最不尋常的數據庫之一，Datomic，并希望與您分享。 感謝Stuart Halloway和他的工作室！

為什么？！？

我們很快就會看到，Datomic與傳統的RDBMS數據庫以及各種NoSQL數據庫有很大的不同。 它甚至不是數據庫-它是數據庫之上的數據庫。 直到現在我都無法解決這個問題。 理解Datomic及其獨特設計和優勢的關鍵實際上很簡單。

主流數據庫（和語言）是圍繞1970年代的以下約束設計的：

• 內存很貴
• 存儲很貴
• 有必要使用專用的昂貴機器

Datomic本質上是對如果沒有這些約束的話我們應該設計什么數據庫的探索。 我們將選擇什么樣的設計來擁有千兆字節的RAM，具有與帶寬和速度相匹配的網絡，并且具有超越硬盤訪問的能力，以及一時興起地殺死服務器的能力。

但是Datomic并不是一個學術項目。 這是務實的，它想適應我們現有的環境，并讓我們現在就可以輕松開始使用其未來功能。 而且它不像看起來那樣新鮮和綠色。 據報道，Clojure和Datomic背后的主要思想家Rich Hickey已經考慮了這兩個項目很多年了，而且設計也經過了深思熟慮。

Datomic的怪異架構

Datomic是位于另一個數據庫（或更確切地說是存儲）之上的數據庫–內存中的文件系統，傳統的RDBMS，Amazon Dynamo。

您不將查詢發送到服務器并獲取結果。 相反，您取回了執行查詢并在本地運行查詢以及所有后續查詢所需的所有數據。 因此，“聯接”非常便宜，您可以做很多其他不可能的事情（組合來自多個數據庫和本地數據結構的數據，在它們上運行任何代碼，…）。 每個使用Datomic（即“對等”）的應用程序都將根據其獨特的需求和使用模式，將所需的數據與自身緊密聯系在一起。

所有寫入都通過一個稱為Transactor的組件進行，該組件本質上將寫入序列化 ，從而確保ACID 。 聽起來可能是瓶頸，但考慮到設計和典型的應用需求，它并不是最實用的目的^[1] 。 （據報道，Datomic可以處理世界上所有信用卡的所有交易。在Kurt Zimmer的Relevance Podcast中收聽Room Key的大量寫入操作（Podcast Episode 033） 。）

Datomic的工作方式與Git等版本控制系統非常相似。 它永遠不會覆蓋數據，也沒有更新。 您只需將數據標記為無效，然后添加新數據即可生成新版本的數據庫（請考慮git hash / svn修訂版號）。 然后，您可以查詢數據庫的最新狀態或特定版本的狀態。 （當然，無論何時向數據庫添加事實，都不會復制整個數據庫。Datomic既聰明又高效。）

它不是單個的整體服務器，存儲，事務處理程序和對等點在物理上是分開的。

是什么使這成為可能？

• 網絡訪問速度快于磁盤訪問=>可以通過網絡獲取所有數據
• 大量內存=>可以根據其實際需求在每個對等體上存儲大量的子集
• 存儲量巨大且價格便宜=>我們可以輕松存儲歷史數據
• 具有在現代FP語言中使用的高效，不變，“持久”數據結構的經驗=>廉價地創建新的“數據庫值”

Datomic的獨特價值主張和能力

現在，我們已經了解并希望了解Datomic的獨特設計。 但是它給我們帶來了什么，與其他數據庫有什么區別？

該體系結構以及其他一些設計決策提供了以下關鍵特征：

• 可編程性–數據，架構，查詢輸入/輸出，事務元數據都是對等點上完全可用的基本數據結構，因此可以以以前無法想象的強大方式進行組合和處理
• 持久性/問責制–您永遠不會丟失歷史記錄，可以使用有關誰/為什么等的元數據來注釋事務，支持發現事物的狀態，事物如何變化，進行假設分析
• 彈性可伸縮性–因為很多負載已經被推到了對等端
• 靈活性–沒有嚴格的架構，易于根據每個對等方的獨特需求進行導航，合并和緩存數據，并通過數據功能進行擴展

結束語

Datomic具有與關系數據庫（尤其是ACID）相似的目標，并且可以在類似的用例中使用。 從性能角度來看，如果寫入比讀取更重要，或者您確實需要每秒連續寫入大量數據，或者您的行數超過數十億，那么您可能更喜歡另一種解決方案。 得益于針對重負載安裝的設計和建議的體系結構，即在存儲器前面安裝了memcached，后端的性能并不那么重要（因為對等方擁有本地所需的數據或從memcached獲取數據），因此應該根據使用相關的特征選擇更多。

摘要

Datomic的設計–在本地獲取數據和運行查詢的對等點，單個寫入協調器（事務處理器），基于現有數據庫/存儲工具（并保留所有歷史記錄）的方法對我來說似乎很奇怪，可能對我來說效率很低，直到我意識到傳統的數據庫是圍繞不再存在的約束設計的。 Datomic現在對我來說很有意義，并且似乎是一種具有令人著迷的功能和巨大潛力的工具。 希望您現在也能看到。

我遺漏了一些有趣的主題，例如可以在Datomic中存儲哪些數據結構以及所使用的數據模型和查詢模型。 要了解有關Datomic的更多信息，請訪問5歲 兒童Datomic和Datomic的主頁 。

獎勵鏈接

• Datomic中的樂觀和悲觀鎖定的數據功能 （論壇答案）
• HighScalability.com：VoltDB消除了六個SQL城市神話，并在過程中提供了Internet規模的OLTP – VoltDB的體系結構描述，與Datomic有一些共同點（單線程寫入，作為事務單位的“存儲過程”等） ）
• VoltDB – Mike Stonebraker令人難以置信的可伸縮性，SQL，ACID數據庫，它也打破了70年代的約束，并利用了巨大的RAM，單線程訪問等功能。

^[1] Harizopoulos，S.，Abadi，DJ，Madden，S.，＆Stonebraker，M.（2008年6月）。 OLTP穿過窺視鏡，以及我們在那里發現的東西 。 在2008年ACM SIGMOD國際數據管理會議論文集 （第981-992頁）中。 ACM。 –本文表明，傳統的RDBMS在鎖定和閂鎖上花費了將近30％的時間，而在VoltDB中也可以通過單線程訪問消除這種情況。 另請參見VoltDB白皮書 。

參考資料： The Holy Java博客上的JCG合作伙伴 Jakub Holy 撰寫的Datomic，《革命性的No-NoSQL數據庫》的意義 。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2013/06/making-sense-out-of-datomic-the-revolutionary-non-nosql-database.html

nosql非關系型數據庫

總結

以上是生活随笔為你收集整理的nosql非关系型数据库_从Datomic出发，革命性的非NoSQL数据库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。