NoSql技术架构选型方法论

基本上，任何一种数据产品都可以用来做业务数据存储。

只是要确认项目的核心目标如在成本，难度，时间，未来数据量，检索需求，性能，可维护性上需要综合考虑。

架构选型依据:

1.按不同的业务场景，考察每种存储产品的匹配度。

2.选择的最低限度是必须满足业务1年内的功能需求。如满足使用者的:用户，运营的需求。

3.不追求最新技术，按团队成员对此方案可控，可维护为主。

4.不得有明显的无法解决的安全性，数据丢失等隐患。

Redis

1.读写性能要求极高

2.数据量不大

3.数据不需长期存储

案例:

高速缓存; 分布式session

ES

1.全文索引

2.复杂聚合搜索查询

3.可接受较高硬件成本

4.不支持事务，支持二级索引

案例:

京东10亿条订单中心复杂查询

滴滴客服、运营的多维度查询

携程，滴滴日志中心

MongoDB

1.表结构或数据模型经常改变

2.数据的逻辑结构不需要多表查询操作

3.数据量比较大

4.支持一定聚合查询

5.可接受占用空间较大(字段名占用空间以及预分配空间)

6稀疏数据

优点:

针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现，可快速制作产品原型。

体现的是面向对象和资源。

案例:

游戏中保存不同角色不同信息;

博客帖子和评论;

电商的商品;

Hbase

1.海量数据

2.查询条件简单

3.列与列间关联小

4.不支持事务，不支持二级索引

5.稀疏数据

案例:

搜索引擎建立的网页数据库；

注意:

NoSql数据库虽然解决了水平扩展问题，但是每个功能都太过单一，越来越多的公司使用新一代NewSQL数据库。