企业中的NoSQL

　　企业采用中所面临的挑战

　　抛开所有这些长远的好处，在企业拥抱“非关系型数据库”之前，当然还需要经历各种各样的挑战。

　　不考虑因现有思想的转换和缺乏信心而产生的来自高层的阻力，目前我认为的最主要的战术性挑战是：

　　为“非关系型数据库”认定正确的应用/使用场景
　　尽管从理论上容易论证并非所有的企业数据都需要基于关系和ACID的系统，然而由于关系型数据库与企业数据间多年的绑定关系，要作出所有的数据可以通过非关系的解决方案而解耦的决定仍然有很多困难。许多时候IT经理(以及其它对于应用程序负有核心的底线责任的各级人员)不明白他们将会失去什么，这样的担忧对于从关系型数据库转变出来比较不利。企业IT最有价值的资产就是数据。因此，要作出决定使用一种不太明确或者未被广泛采用的解决方案来管理同样的数据，这种能力不仅需要转换思维方式，同时还需要来自高层的强大的支持(和推动)。

　　我们如何选择最适合我们的产品/解决方案

　　另一个重大的挑战是找出合适的产品/工具来提供“非关系型数据库”。正如前面所提到的那样，现今业界里面有多于25种不同的产品和解决方案，它们在四个方面有着不同的特点。正因为每个产品在这四个方面特点各异，所以要选择一个产品来应对所有的需求显得尤为困难。有的时候，可能在企业的不同部门使用到多种类型的非关系型数据库，最后人们可能会完全出于对标准的需要而转向关系型数据库。

　　如何获得规模经济

　　这一想法本质上是从前一个问题分支出来的。如果一个组织需要使用多个非关系型数据库解决方案(由于单个方案的适用问题)，那么保证在技术(开发者，管理者，支持人员)，基础设施(硬件成本，软件许可成本，支持成本，咨询成本)，以及工件(公共组件和服务)方面的规模经济就是一个大问题。这一方面与传统的关系型数据库解决方案比较起来确实更为严峻，因为大部分时间组织的数据存储都是以共享服务的模式在运行的。

　　我们如何保证解决方案的可移植性

 　　从“非关系型数据库”的发展来看，我们可以很直观地推测在未来的几年中这一领域会有许多变化，比如供应商的合并，功能的进步以及标准化。所以对于企业来说一个更好的策略是不要把宝押在某个特定的产品/解决方案上，以后才可以更灵活的转换到一个更好的经过考验的产品。由于现在的非关系型产品/解决方案大部分是私有的，因此IT决策者在考虑尝试“非关系型数据库”之前，不得不认真考虑可移植性这一重要的问题。这纯粹是出于保护现有投资的需要。

　　我们如何获得合适的产品支持类型

　　现在的“非关系型数据库”能通过外部组织而提供支持方案的少之又少。就算有，也无法与Oracle，IBM或者微软等相比。特别是在数据恢复，备份和特定的数据恢复方面，由于许多“非关系型数据库”在这些方面未能提供一个健壮而易于使用的机制，对于企业决策者来说，仍存在很大的问题。

　　我们如何预算整体成本

　　与重量级的关系型数据库相比，“非关系型数据库”通常在性能和伸缩性特征方面能提供的数据更少。我也没有发现有TPC基准程序方面和类似的其它方面的数据。这将企业决策者置于了一个“没有方向”的情况下，因为他们不知道需要在硬件、软件许可、基础设施管理和支持等方面支出多大的费用。要得出一个预算估计，缺乏判断的数据就成了一个主要的障碍。因此在项目启动阶段，大部分情况下决策者还是会选择基于熟悉的关系型数据库的解决方案。

　　有时候，就算可以得到这些数字，但也不足以用来形成TCO模型并与传统的基于关系型数据库的数据存储和非关系型数据存储进行整体的成本分析(Capex+Opex)比较。通常情况下水平伸缩性所要求的大量的硬件机器(以及软件许可成本，支持成本)，如果与垂直伸缩性乍一比较，会让人觉得战战兢兢，除非由此带来的好处经过基于TCO模型的全方位比较仍然被证明是可以持续的。

　　关于如何采用NoSQL的两点思考

　　这是否意味着目前来看企业应该对NoSQL运动持观望的态度呢？并非如此。诚然，“非关系型数据库”对于广泛的采用来说还未到完全成熟的阶段。但“非关系型数据库”作为未来企业骨架的潜力仍不能忽视。特别是不远的将来企业将更多地处理大容量的半结构化/非结构化以及最终一致性的数据，而不是相对而言小容量的，严格结构化的遵循ACID的数据。所以现在而言至关重要的是做企业的关键决策人的思想工作，让他们明白企业的数据处理需要使用“非关系型数据库”。在这一过程中，要采取一些渐进的步骤把“非关系型数据库”应用到企业IT的一些关键的方面(技术，人员和流程)，并产生一定的价值。这样，就可以用一种缓慢而稳健的方式从整体上来解决我们之前所总结出来的一系列问题。

　　采用一个产品/解决方案

　　如今市场上的选择非常多样化，可根据“非关系型数据库”侧重的面不同而进行差异化的处理。与此同时，企业应用场景可能需要不同类型的特点。然而以不同的解决方案来处理不同的应用/使用场景从规模经济的角度出发对于企业是不适宜的。因此最好是根据目标应用的需要最终落实到某一个具体的产品/解决方案上。需要注意的是大多数的解决方案在特性上都会有一些折中，有些特性可能在其它的产品中可以获得，有些可能只是在发展路线图当中暂时设定了一个位置。因为大部分的产品会在不久的将来不断趋于成熟，因此可以通过不同配置来提供不同的解决方案。所以只要现有的解决方案能适合目前大部分的需要，不妨作为一个起点将其采纳。

　　选择产品/解决方案的经验法则

• 支持所需要的逻辑数据模型应当被给予更高的权重。这将从实质上决定该解决方案在当前或未来能否灵活地适应不同的业务需求。
• 调查该产品所支持的物理数据模型的合适与否，据此对这一解决方案所需要的水平伸缩性、可靠性、一致性和分区性作出合理的评估。这同样能表明备份和恢复机制的可能性。
• 接口支持需要与企业标准的运行环境对齐。由于这些产品支持多样的接口，所以这一点可以得到很好的处理。
• 只要产品支持水平伸缩性，对于持久化模型的选择就不再重要了。

　　这里有一份一系列“非关系型数据库”的对照表。对于现在正认真考虑采用的企业来说，这是一个不错的起点。为了更贴近企业本身的情况，从25+的集合中挑选出的子集所用到的的关键选择标准是：

1. 最重要的一点首先是企业应用程序必须支持有一定复杂程度的数据结构。否则的话，应用程序管理复杂性的责任将变得非常大。我认为比较合理的应当是介于纯粹的键值对与关系型模式中间的一种方案。出于这方面的考虑像Vlodemort，Tokyo Cabinet等产品就排除在了我的列表之外。
2. 第二点是以低成本的分片/分区为大容量数据提供水平支持。缺乏这样的支持就使得解决方案与任何关系型数据库无异了。因此像Neo4J(尽管他有丰富的基于图的模型)，Redis，CouchDB等此时此刻就被过滤出我的列表之外了。
3. 最后一条评判标准，在企业级推广之前我会考虑一定程度的商业支持。否则的话，一旦出现生产环境的问题，我该去找谁呢？出于这一点，我不得不将现在的一些明星产品排除在外，比如Cassandra(尽管有很大的可能不久的将来Rackspace或者Cloudera就会对其提供支持，因为它已经被用于一些生产环境里边了，比如Twitter，Digg，Facebook)。

　　有了这些过滤标准，我可以精简这一列表，符合目前企业可用的产品有 MongoDB (下一版本就会提供shards支持)， Riak，Hypertable和HBase。下面这个表格中总结了这四个产品的主要特性。一个企业可以基于自己具体的实际情况从中作出选择，找到最适合自己需要的特性。

　　数据访问抽象

　　为数据访问创建一个单独的抽象层对于“非关系型数据库”来说是必须的。它可以带来多方面的好处。首先，应用开发者可以与底层解决方案的细节完全隔离开来。这对于技术方面的伸缩性带来了好处。同时未来如果需要更改底层的解决方案也很方便。这也以一个标准的方式满足了多个应用的要求(即去掉了Join，Group by等复杂特性的SQL)。

　　为性能和伸缩性创建模型

 　　不管选择怎样的解决方案，使用标准技术(比如排队网络模型，分层排队网络等)来对性能和伸缩性进行建模都是高度推荐的。它能够为基本的服务器规划、拓扑以及整体的软件许可证成本，管理运行等提供必要的数据。这将实质上成为所有预算计划的主要参考数据，并对作出决策提供帮助。

　　构建显式的冗余

　　要防止数据丢失，除了将数据复制到备份服务器上，没有其它的办法了。尽管许多非关系型数据库提供自动复制功能，但仍然存在主节点单点失效的风险。因此最好是使用次节点备份，并准备好用于数据恢复和自动数据修复的脚本。出于这样的目的，应当充分的了解目标解决方案的物理数据模型，找出可能的恢复机制备选方案，基于企业的整体需求和实践来对这些选项作出评估。

　　构建公共数据服务平台

　　就像公共共享服务的关系型数据库一样，也可以构建非关系型数据库的公共数据服务来促进规模经济效应，满足基础设施和支持的需要。这对于未来进一步演化和更改也有帮助。这可以作为愿望列表上的最终目标，通过中期或长期的努力来达到这一成熟水平。然而，初始阶段就设立这样的远景有助于在整个过程中作出正确的决策。

　　壮大企业的技术力量

　　每个组织都有一部分人对于学习新生的和非传统的事物充满热忱。成立这样的小组，并挑选人员(全职的或兼职的)，密切关注这方面的动向，了解问题和挑战，进行前瞻性的思考，能够为使用这些技术的项目提供方向和帮助。同时，这个小组还可以为决策者澄清炒作的疑云，提供来自真实数据的观点。

　　建立与产品社区的关系

　　选择了产品之后，与产品社区建立起良好的关系对于双方的成功都有极大的好处。许多非关系型数据库目前都有十分活跃的社区，非常愿意相互帮助。企业与社区之间的良好合作能给大家带来一个双赢的局面。如能提前对问题和解决方案有了解，那么企业在对某些特性或版本作出决策时就能成竹在胸。反过来，企业又能对产品特性的路线图产生影响作用，这对他们自身和社区都是有利的。另一方面，社区也能从实际层次的问题中得到反馈，从而丰富和完善产品。来自大型企业的成功案例同样能让他们处于领先。

　　迭代前进

　　考虑到非关系型数据库相对的成熟度，风险最小的采用策略就是遵循迭代开发的方法论。构建公共数据服务平台和标准化数据访问抽象不可能是一蹴而就的。相反，通过迭代和面向重构的方式能更好的达到目标。运用不太成熟的技术进行转型的过程，中途改变解决方案也不会太意外的。与此同时，采用敏捷的方式来看待事物，能够帮助建立起一个能从管理和实现两方面不断吸引改进的开放态度。

　　然而，在这一问题上实现迭代，非常重要的一点是定义一个决策条件矩阵。比如操作指南(和例子)，来判断一个应用的对象模型是否适合关系型或非关系的范围，对基础设施规划作出指导，列出必需的测试用例等等。

　　结束语

　　企业的非关系型数据库采用过程中最大的挑战就是转变决策者的思想观念——让他们相信并非所有的数据/对象都适合关系型数据库。最能证明这一点就是选择合适的用例去尝试非关系型数据库，进而证实在合适的背景下，非关系型数据库是比关系型数据库更有效的解决方案。找到一些“非关键业务”(但能立竿见影的)适合于非关系型数据库的项目。这些项目的成功(甚至失败)都能有助于观念的改变。这也能有助于不断学习如何才能以一种不同的方式来更好的采用非关系型数据库。这些少儿学步般的尝试所作出的努力与投入都是值得的，如果企业想要在将来使用“非关系型数据库”来重塑其信息管理体系的话。

　　关于作者

　　Sourav Mazumder目前是InfoSys Technologies的首席技术架构师。他在信息技术领域有14年以上的经验。作为Infosys技术顾问团的主要成员，Sourav为Infosys在美国、欧洲、澳洲和日本的主要客户，提供保险、电信、银行、零售、安全、交通以及建筑、工程、施工等多个行业的服务。他曾参与Web项目的技术架构和路线图定义，SOA战略实施，国际战略定义，UI组件化，性能建模，伸缩性分析，非结构化数据管理等等。Sourav参考的Infosys自身的核心银行产品Finacle，也为他提供了丰富的产品开发经验。Sourav还曾参与开发Infosys的J2EE可重用框架，和定义Infosys在架构方面和开发定制应用方面的软件工程方法。Sourav的经历还包括在保证架构合规和开发项目的治理方面的工作。

　　Sourav是iCMG认证的软件架构师，同时也是TOGAF 8认证的执行者。Sourav最近在LISA伯克利全球化会议上发表了演讲。Sourav关于SOA的最新白皮书在社区里十分流行。

　　Sourav目前关注NoSQL，Web 2.0，治理，性能建构和全球化。