MySQL的对手有哪些

MySQL是当前主流的关系型数据库，他易上手、性能ok且功能强大，但是他也有自己短手的地方，比如说大规模数据存储、分布式较差等各种问题。除了MySQL之外，其他的数据库都有所耳闻，本文收集了其他的主流数据库。

行存储和列存储

存储模型

同样一张数据表，上图下方表示了两种模型的存储方式的不同：

• 行存储模型
  数据是以行为单位存储的，一条完整的数据为一块，这样的好处是插入的时候直接在后面添加就行，修改的时候也方便，只要找到了查询条件字段的位置，那么这条记录的位置也找到了，不用去其他地方去找另外的字段。
  不好的地方就是查询起来偏慢，因为他要整行整行的遍历，特别是查询条件多的时候，有可能某一行数据要遍历多次。
• 列存储模型
  数据是以列为单位存储的，插入的时候需要找到每一列的末尾位置来添加数据，修改也是需要到每一列找到这一条记录的对应字段位置，所以写数据效率不如行存储效率高。
  好的地方就是查询效率高，具体查询效率图见下图。

列存储查询方式

关键步骤如下：

1. 去字典表里找到字符串对应数字(只进行一次字符串比较)。
2. 用数字去列表里匹配，匹配上的位置设为1。
3. 把不同列的匹配结果进行位运算得到符合所有条件的记录下标。
4. 使用这个下标组装出最终的结果集。
   除了查询效率之外，我们还能看到，列存储方式采用了数据字典的方式对数据进行了压缩，这也是为什么列存储除了查询效率高之外，还有数据压缩比大的原因之一。

以上内容摘自：几张图看懂列式存储

MySQL

MySQL

mysql是很经典的一款数据库，他具备以下特性：

1. 行存储模型，保证数据完整性
2. 支持事务，保证写操作的原子性和一致性
3. 支持表分区，能一定程度上优化读取性能
4. 支持存储过程、触发器、定时器等各种实用的功能

要说mysql的好处就要跟其他的对比来看，不然光说一个体现不出好来，下面拿几个数据库来做一下对比，顺便了解一下数据库的生态。

MariaDB

MariaDB

这个是跟MySQL最像的，有MySQL的创始人开发且维护的一条MySQL的开源分支，创建的原因是担心Oracle收购之后会有闭源的风险，所以就因此而诞生。

他跟MySQL基本上是一模一样，完全兼容MySQL。10.x版本发布之后，使用XtraDB代替了InnoDB，并且他支持非阻塞操作和进度报告（InnoDB写数据的时候是阻塞行的），先后有一些开源项目——比如Fedora，维基媒体基金会等使用MariaDB替代了MySQL。

InfoBright

InfoBright DB

InfoBright是一个基于MySQL的数据仓库存储方案。跟MySQL相比，他有以下特点：

• 优点
  1. 大数据量查询性能强劲、稳定：查询性能高，如百万、千万、亿级记录数条件下，同等的SELECT查询语句，速度比MyISAM、InnoDB等普通的MySQL存储引擎快5～60倍。
     高效查询主要依赖特殊设计的存储结构对查询的优化，但这里优化的效果还取决于数据库结构和查询语句的设计。
  2. 存储数据量大：TB级数据大小，几十亿条记录。数据量存储主要依赖自己提供的高速数据加载工具（百G/小时）和高数据压缩比（>10:1）
  3. 高数据压缩比：号称平均能够达到 10:1 以上的数据压缩率。甚至可以达到40:1，极大地节省了数据存储空间。高数据压缩比主要依赖列式存储和 patent-pending 的灵活压缩算法。
  4. 基于列存储：无需建索引，无需分区。即使数据量十分巨大，查询速度也很快。用于数据仓库，处理海量数据没一套可不行。不需要建索引，就避免了维护索引及索引随着数据膨胀的问题。把每列数据分块压缩存放，每块有知识网格节点记录块内的统计信息，代替索引，加速搜 索。
  5. 快速响应复杂的聚合类查询：适合复杂的分析性SQL查询，如SUM, COUNT, AVG, GROUP BY
• 缺点
  1. 不支持数据更新：社区版Infobright只能使用“LOAD DATA INFILE”的方式导入数据，不支持INSERT、UPDATE、DELETE。
  2. 不支持高并发：只能支持10多个并发查询
  3. 没有提供主从备份和横向扩展的功能。

分析看来，优点和缺点都符合数据仓库的特性，容量大，查询效率高，但是并发性能低，写数据不方便，第三点是让我有点意外的，不支持横向扩展，这样使用起来到后面会有很大的问题。

PostgreSQL

PostgreSQL

PostgreSQL是一款列式存储的数据库，他跟MySQL最大的区别还是不是在存储方式上，而是他是一款面向对象的存储方案，他功能强大，支持全文搜索，支持json数据索引，支持restAPI，这也是他最大的特点。

同MySQL相比，他的特点在于他是一款列式存储方案，所以写性能比MySQL要差一些，但是读性能和数据压缩效率比MySQL高，MySQL那些数据存储的诟病——比如说emoji、text等都需要另外配置才能实现的特点，在postgreSQL这里都得以解决。

MongoDB

MongoDB

一款基于文件存储的NoSQL数据库。

NoSQL指的是Not Only SQL，费关系型数据库，mongoDB作为一款最流行的NoSQL数据库，具有以下特点：

• 没有声明性查询语言
  你不知道你查询的数据是什么数据格式的，是int还是string……
• 没有预定义的模式
  键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
• 最终一致性，而非ACID属性
  最终一致性是说，数据修改之后，并不是第一时间所有数据节点都同步到的，但是最终数据都是一致的。
• 非结构化和不可预知的数据
  有表的概念（索引），但是没有表的严格限制，允许每条记录有不同的字段，查出来的数据也是不可知的。
• 高性能，高可用性和可伸缩性
  分布式系统的普遍优点

简单来说，NoSQL最大的特点就是分布式，易拓展，查询效率高，且架构灵活，没有固定的数据结构。缺点在于支持的查询方式较少，一般用的最多的就是键值对查询，这点也是他应用的最多的地方。

比如说我有一个需求是要在一个庞大的数据集合中根据id查出对应的记录，这种场景就是NoSQL大展身手的地方。

Redis

Redis

Redis是一款内存数据库，这是他跟上面那些数据库最大的不同，是他只支持key-value存储，并且他所有的数据都是放在内存里面的，一旦服务挂掉，如果没有备份，数据是恢复不了的。
相比于MySQL，他比NoSQL的更加“不合群”，可以理解为他跟MySQL是不存在什么可比性的，双方是互补的一种存在。我们经常用到的应用场景是redis作为缓存，提高mysql的查询速度，因为他读写速度快，而mysql则是真正存储数据的地方，因为他的数据是持久化的，并且支持各种查询方式。

以上就是我对目前主流数据库的一些拙见，有什么说的不恰当的地方欢迎大牛帮忙指出。