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设计数据密集型应用2 —— 数据模型与查询语言

引言

在数据密集型应用设计中，数据模型处于核心地位，描述了数据以怎样的方式被组织在一起，对应用的设计方案有着深远影响。

大部分应用程序都是分层的，每一层提供一套数据模型抽象，屏蔽下一层的复杂细节，围绕这一层抽象，各层之间的开发人员能够高效地沟通合作。

现实中存在着各种各样的数据模型，每一种模型都包含了对其使用场景的假设，在某些场景，该数据模型使用简单且运行高效，但是在某些场景，该数据模型配置复杂甚至无法支持。深入理解数据模型使用场景的相关假设，对于应用程序的技术选型和最终实现至关重要。

本章主要描述各种通用的数据模型以及相应的数据查询语言。

关系型数据模型

大家最熟悉的数据模型，要数关系型数据模型(relational model)，对应的查询语言SQL，数据应用开发人员几乎每天都要使用。

在关系型数据模型中，数据以关系的形式被组织起来(relation,对应的是数据库中的表)， 每一种关系，包含了一组元组的集合(tuple, 对应的是数据表中的行)。

关系型数据模型，存储在关系型数据库中，通过SQL进行查询和更新。今天的互联网应用，比如搜索引擎、社交网络、电子商务网站等，关系型数据库是在背后支撑其运行的核心组件。

声明式查询语言

关系型数据模型的一个重要贡献，就是引入了数据查询语言SQL。

历史上，关系型数据模型的那些已经失败的竞争对手，比如网络模型(network model)和层级模型(hierarchical)，采用的是命令式(imperative)查询语言来获取数据。

举个例子，如果要从一组动物数据局中查出所有的鲨鱼信息，命令式语言的伪代码:

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function getSharks() {
  var sharks = [];
  for (var i = 0; i < animals.length; i++) {
    if (animals[i].family === "Sharks") {
      sharks.push(animals[i]);
    }
  }
  return sharks;
}

命令式查询的限制在于，程序必须明确地告诉数据系统具体的执行步骤，以便系统能够一步步执行完成任务。这就要求程序员了解数据库系统的实现细节和约定，造成了程序和数据库系统的紧耦合。

而对于关系型数据库来说，使用的SQL是一种声明式(declarative)语言，以鲨鱼信息查询为例，SQL写成:

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SELECT * FROM animals WHERE family = 'Sharks';

程序只需要声明想获取的数据，而由数据库系统自己决定改如何获取信息，查询引擎可以基于不同的SQL，进行解析优化、索引优化，大大提高了查询的速度。

结构失配

结构失配是关系型数据模型主要缺陷之一。

今天大部分应用是以面向对象的模式设计的，一个对象中可以包含各种类型的数据:字符串、数组、字典、其它对象等等，对象通常是以树形结构在内存中存储的。

但是在关系型数据库中，数据是按行列模式存储的，是一个二维结构。于是内存中的数据和数据库中的数据，就存在着一个结构上的失配(mismatch):应用程序在向数据库中存储对象之前，往往要写一层翻译的代码，将树形结构转化为二维结构。

虽然通过使用ORM框架(比如ActiveRecord、Hibernate)，可以减少这部分翻译工作所需的代码量，但是结构失配的问题仍然存在。

文档型数据模型

针对关系型数据库中存在的缺陷，2010年之后，出现了NoSQL的风潮。NoSQL是一个容易引起误解的名词，它不是指非SQL，而是指不仅仅是SQL(Not Only SQL)，NoSQL蓬勃发展的背后驱动力包括:

  • 传统关系数数据库通常难以扩展。在云计算大数据时代，需要使用更易扩展的方案，来处理海量数据的存取。
  • 传统关系型数据库本身存在着诸多限制，比如处理某些特定的查询类型时性能不好，关系模型不够灵活等等。

文档型数据模型，典型的实现如MongoDB，以文档的形式存储数据，不再受行列二维结构的约束，克服了传统关系型模型的限制。在正确使用的场景，可以获得以下优势:

更简单的代码

如果应用中的对象都是树形结构，那么使用文档数据模型，没有结构失配的问题，对应的代码更加简单。

传统的文档数据模型支持数据间join操作比较困难，这在实际应用场景中可能是一个问题。

更灵活的存储结构

和关系型数据模型不同，文档数据模型通常对数据存储结构没有强制约束。

文档型数据库经常被称作是无结构(schemaless)的，实际上不太准确，应用程序在读取数据的时候，隐含着数据结构的假设，所以更准确的说法是读时结构约束(schema-on-read)，对应的关系型数据库，则是在写入数据时需要遵循显式的结构定义，称作写时结构约束(schme-on-read)。这两种约束之间，有点像动态编程语言(运行时类型检查)和静态编程语言(编译时类型检查)的区别。

良好的查询性能

在文档数据模型，数据通常是以文档的粒度被读取的，整个文档被一次性全部加载到内存中，后续对文档内容的查询可以全部在内存中完成，所以具有良好的查询性能。

互相借鉴

关系型数据模型和文档型数据模型，彼此之间并非泾渭分明，它们在各自发展的过程中也在互相借鉴。

现代的关系型数据库，比如MySQL在5.7版本之后，也支持json格式的字段类型，增加了结构的灵活度。对于MongoDB来说，也支持简单join操作，突破传统的文档型数据库在数据关联方面的限制。

图数据模型

如果我们的场景中，主要存在的是一对多关系，即数据间是树形结构，那么使用文档数据模型是合适的，但是如果存在着大量的多对多关系，即数据间是图结构，那么文档模型就不能够很好描述这些关系了，此时更适合采用图数据模型。

图数据结构，由顶点(vertices)和边(edges)组成，很多场景的数据可以用图来描述，比如:

  • 社交网络。顶点代表用户，边代表用户互相认识。
  • web页面。顶点代表网页，边代表跳转到其它网页的链接。
  • 地图。顶点代表地点，边代表道路。

用一个场景作为示例:一对夫妻Lucy和Alain，Lucy来自Idaho,Alain来自Beaune，现在他们住在London。

针对这个场景，我们可以用属性图(Property Graphs)来描述数据之间的多对多关系。

属性图

属性图的每个点包含:

  • 一个唯一id
  • 一组出边(outgoing edges)的集合
  • 一组入边(incoming edges)的集合
  • 一组属性的集合

每条边包含:

  • 一个唯一id
  • 边的起点
  • 边的终点
  • 描述关系类型的标签
  • 一组属性的集合

为了便于理解，可以想象成由两张关系型数据表来存储图模型，一张表存储节点信息，一张表存储边信息:

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CREATE TABLE vertices (
    vertex_id integerPRIMARYKEY, 
    properties json
);
CREATE TABLE edges (
    edge_id integer PRIMARY KEY,
    tail_vertex integer REFERENCES vertices (vertex_id),
    head_vertex integer REFERENCES vertices (vertex_id), 
    label text,
    properties json
);

需要注意的是：

  • 每个节点可以通过一条边连接到另外一个节点，没有任何的存储结构限制。
  • 对于任何一个节点，可以很容易的查出它的所有入边(incoming edges)和出边(outgoing edges)，也就是说可以很容易地遍历整个图。
  • 通过使用不同的标签(label)，可在一张图里面，存储各种不同类型的信息。

总结

不同的场景有不同的需求，没有一个放之四海而皆准的解决方案，彼之蜜糖也许是吾之砒霜。

在可以预见的未来，关系型数据模型仍将处于主导地位，并且和文档数据模型、图数据模型等多种非关系型数据模型并存。