?譯者 | 陳峻

審校 | 孫淑娟

在過去的十年間，分布式系統已遍布全球。它們跨區域地使用編排技術，實現了橫跨多個云服務提供商及本地基礎設施的混合云式部署，負載平衡，以及高可用性。在此基礎上，數據庫領域也在不斷迭代與發展。近年來，業界大量涌現了專為分布式數據庫部署而設計的新型數據庫系統。當然，也有部分數據庫已在原有的設計中，添加了分布式架構組件。

DB-Engines.com評出的百強數據庫

知名網站DB-engines.com使用加權算法，跟蹤了各種數據庫在各個平臺上的提及次數、Google的搜索趨勢、Stack Overflow上的討論頻率、推文發布的職業技能次數、以及LinkedIn個人資料出現的數量。下圖展示了截至2022年5月，在上榜的394種數據庫中，市場占比前100的數據庫分布情況。

截至2022年5月，DB-Engines.com上排名前100的數據庫

其中，作為傳統的SQL系統，關系數據庫管理系統（RDBMS）仍占比最大，高達47%。而占比25%是NoSQL系統，涵蓋了豐富的類型，包括：MongoDB之類的文檔數據庫、Redis之類的鍵值系統、ScyllaDB之類的寬列（wide column）數據庫、以及Neo4j之類的圖形數據庫。而占比11%的“多模型”數據庫包含了在同一系統中，同時支持SQL和NoSQL的混合體（如：Microsoft的Cosmos DB和ArangoDB），或支持多種NoSQL數據模型的數據庫（如：DynamoDB，它將自己列為NoSQL鍵值系統和一個文件存儲的集合）。

什么是分布式數據庫？

人們對于如何構建符合SQL（源自ANSI/ISO/IEC9075:2016的正式標準化）的分布式RDBMS系統有著不同的理解。目前ANSI、ISO、IETF或W3C尚未對“NoSQL數據庫”進行明確的定義。在我看來，分布式數據庫的基本特征是：首先定義了一個集群，并在其中分布了不同的數據；接著，集群中定義了各個節點角色。每個節點或是對等節點，或是有某些節點處于領導位置，而其他節點扮演跟隨者的角色。然后，這些角色能夠實現彼此的故障轉移。最后，它們能夠盡可能地均勻復制和分片數據。

在此基礎上，我們可以從上述名列前100名的數據庫中，挑選出5種典型的，并將它們分為如下兩類：

在上表的左側，Postgres和CockroachDB代表了分布式SQL。其中，CockroachDB號稱“NewSQL”，是專為分布式數據庫而設計的。在上表的右側，MongoDB、Redis和ScyllaDB都屬于分布式NoSQL。總地說來，如果您需要表聯合（JOIN）操作的話，可以沿用SQL和RDBMS。如果您需要對數據進行非規范化，那么便可以選擇NoSQL。

多數據中心集群

前面提到了集群的概念。早在多數據中心的設計架構被提出之前，PostgreSQL、MongoDB和Redis都被設計為單數據中心的本地集群。

• 如上表所示，首發于1986年的Postgres，完全早于云計算的概念。但隨著時間的推移，它在設計和功能上發生了不少的改進。
• 作為NewSQL的代表，CockroachDB在設計之初就考慮到了全局性分布。
• MongoDB在公有云誕生之初發布，其最初的設計只考慮到了單個數據中心集群，現在也增加了對于各種不同拓撲的支持。使用MongoDB Atlas，您可以非常輕松地將其部署到多個區域中。
• 根據低延遲的設計理念，Redis通常被部署在單個數據中心中。同時，它也提供了允許部署多數據中心的企業功能。
• ScyllaDB和Cassandra一樣，從一開始就在設計中考慮了多數據中心的部署。

集群

在分布式數據庫的概念中，我們提到了復制和分片。這完全取決于數據庫架構的分層或同構程度。例如，MongoDB只有一個主節點，其余都是該主節點的副本（被稱為副本集）。您只能在主節點上寫入數據庫。而由于副本為只讀，因此您無法直接更新它們，而必須由主節點去更新其他副本。顯然，這些節點是異構的，而不是同構的。

這類主備（Primary-Replica）架構有助于在重讀取（read-heavy）的工作負載中分配流量。而在混合或重寫入（write-heavy）的工作負載中，主節點會成為瓶頸。也就是說，在主節點出現故障時，由于集群需要臨時選出一個新的主節點，因此數據庫會不得不臨時暫停寫入操作。這就是所謂的單點故障。

相反，ScyllaDB和Cassandra屬于“無領導”的P2P多活（Active-Active）系統。由于客戶端可以讀取或寫入任何同構的節點，因此避免了單點故障。也就是說，每個節點都可以更新集群中任何其他副本的數據。

可見，雖然多活會帶來更多的計算量，但是它解決了服務器保持彼此同步的問題。用戶最終會得到一個適合重寫入的負載平衡的系統，畢竟每個節點都可以提供讀取與寫入服務。

下面，我們看看上述5種數據庫在主副本和P2P多活方面的表現：

• CockroachDB和ScyllaDB（以及Cassandra）是按照多活模式設計的。
• Postgres需要一些外部方法來實現多活，而并非內置。
• MongoDB并不支持多活。
• 在Redis企業版中，我們可以使用無沖突的復制數據類型（conflict-free replicated data types，CRDT）來實現多活模式。

注意，Postgres、MongoDB和Redis都默認會使用主副本的數據分布模式。

復制

分布式系統設計也會影響到已部署的不同機架、或數據中心之間分配數據的方式。例如，在一套給定主副本系統中，只有擁有主節點的數據中心，才能服務于任何寫入的負載。而其他數據中心只能作為只讀副本。

而在支持多數據中心集群的對等系統中，整個集群中的每個節點都可以接受讀取或寫入負載。顯然，這會更方便將工作負載分布到多個地理位置。

例如，通過使用ScyllaDB，您可以判定每個站點具有相同甚至不同的復制因子。在上圖的右側，我們展示了在一個數據中心擁有三個數據副本，而在另一個數據中心擁有兩個副本的情況。

不同級別的操作會具有一致性。您可能在具有三節點的數據中心進行本地的“仲裁”式讀取或寫入（即：需要通過本地仲裁來更新三個節點中的哪兩個）。當然，您也可能有一個集群范圍內的仲裁，判定需要更新一個或兩個數據中心里的任意三個節點。

拓撲感知

我們已經了解了分布式數據庫的本地集群方式，它可以有效地讓多個系統分擔負載。您也可以跨多個地域節點對數據庫進行分片，或是通過確保相同數據在多個節點上的高可用性，來保證數據的復制。

下面，讓我們假設一個場景：如果您的所有節點都安裝在同一個機架中，而整個機架出現了故障，那該怎么辦呢？此時，我們需要用到同一數據中心內的機架拓撲感知，以確保將數據分布到該數據中心的多個機架中，從而最大限度地減少因電源或網絡中斷，而導致的整個機架與另一個機架失去連接。

在分布式數據庫中，我們需要數據庫的多個副本，運行在不同的數據中心上，以實現跨集群的更新機制。每個單一數據庫都能夠自主運行，而且它們的同步機制既可以是單向的（由一個數據中心去更新下游副本），也可以是雙向或多向的。這種地理分布可以通過允許就近用戶的連接，來最小化延遲，進而確保在出現單個數據中心的災難時，用戶不會丟失部分甚至全部數據。

下面，我們來看看上述5種數據庫在拓撲感知方面的表現：

• CockroachDB和ScyllaDB均有內置的拓撲感知特性。
• MongoDB從2015年后開始引入拓撲感知特性。
• Postgres和Redis最初被設計為單數據中心方案。雖然不是開箱即用的，但是您可以像添加多活功能那樣，去手動添加拓撲感知服務。

下面，我們根據上述各項分布式特點，對5種數據庫進行屬性上的總結和對比。

PostgreSQL

Postgres是如今最流行的SQL實現之一。它提供了開箱即用的本地集群。不過，由于Postgres仍在致力于完善其多數據中心的集群，因此您需要通過額外的配置和開發，方可實現。

由于SQL建立在高度一致的事務性模式上，因此它不適合廣泛地跨越地理區域的集群。每個查詢都會被所有相關數據中心之間的長時間延遲而放大。

同時，Postgres依賴于主副本模型。集群中存在著主節點和副本節點的關系。您也可以額外地添加負載均衡器，或者多活附加組件。此外，Postgres雖然在自動化分片方面取得了一些進展，但是目前仍需要用戶進行手動數據分片。

CockroachDB

作為“NewSQL”的CockroachDB不但使用了Postgres的傳輸協議（wire protocol），而且大量借鑒了許多由Postgres開創的概念。當然，它并沒有局限于Postgres架構。例如：多數據中心集群和對等無領導拓撲，都被內置了進去。

此外，CockroachDB不但具有自動分片和數據復制功能，而且也內置了數據中心的感知能力，您可以按需添加機架的感知功能。

值得注意的是，由于CockroachDB需要所有的事務具有高度一致性，因此用戶喪失了最終一致性或可調一致性（Tunable Consistency）的靈活度。這不但會降低吞吐量，而且會在任何跨數據中心的部署中，產生高基線的延遲（high baseline latencies）。

MongoDB

作為NoSQL典型代表的MongoDB，已被開發出了許多分布式數據庫功能。例如，它已經能夠實現多數據中心的集群了。雖然MongoDB在大多數情況下，仍然需要遵循主副本模式，但有用戶可以通過第三方工具使其實現P2P的多活模式。

Redis

作為“鍵值對”存儲的典型數據庫，Redis旨在實現內存緩存或數據存儲。雖然它可以持久化數據，但是如果數據集不適合內存的話，就會讓性能大打折扣。

Redis在設計上默認考慮了本地集群。這會導致例如：一旦您無法在5毫秒內從SSD獲取數據，就無法在145毫秒內完成從舊金山到倫敦的網絡傳輸往返時間。當然，對于那些確實需要多地域分布存儲的企業而言，它們仍然會在多數據中心里構建Redis集群。

同時，由于Redis往往是作為主副本模式運行的，因此它更適用于重讀取的緩存服務器。也就是說，它需要數據被先寫入，然后再分散到副本處，以平衡它們的緩存負載。

Redis的企業功能可以實現P2P的多活集群。同時，Redis能夠自動分片和復制數據。不過，其拓撲感知功能僅限于帶有企業特性的機架感知。

ScyllaDB

ScyllaDB是按照Apache Cassandra的分布式數據庫模型設計的。默認情況下，它帶有多數據中心集群，而且采取的是無領導的多活拓撲。

ScyllaDB會自動分片，并為每個操作提供了可調的一致性。如果您想獲得更強的一致性，它也能夠支持輕量級事務，并提供寫入的線性化。

就拓撲感知而言，ScyllaDB支持機架感知和數據中心感知。它甚至支持令牌感知和分片感知，ScyllaDB不僅可以知曉該在哪個節點存儲數據，而且可以獲悉與該數據關聯的CPU信息。

小結

在上文中，我們分析了五種知名的分布式數據庫系統。其中，CockroachDB為SQL數據庫提供了開箱即用的特性與屬性的全面組合，而ScyllaDB為NoSQL系統提供了全面的功能。目前，分布式數據庫仍在不斷迭代與改進。它們正變得更加靈活、更具可擴展性、以及具有更高的性能。

譯者介紹

陳峻 （Julian Chen），51CTO社區編輯，具有十多年的IT項目實施經驗，善于對內外部資源與風險實施管控，專注傳播網絡與信息安全知識與經驗；持續以博文、專題和譯文等形式，分享前沿技術與新知；經常以線上、線下等方式，開展信息安全類培訓與授課。

原文標題：??Comparing Distributed Databases???，作者：Peter Corless?