4、数据库架构设计与迁移：从 RDBMS 到 Hadoop/NoSQL

数据库架构设计与迁移：从 RDBMS 到 Hadoop/NoSQL

1. Lambda 架构与复杂性隔离

Lambda 架构支持一种名为“复杂性隔离”的特性，它将处理复杂性推到结果为临时的层。速度层相较于批处理层或服务层，涉及更多的处理复杂性，而速度层的结果是临时的，这在理念上与该架构相契合。此外，若出现任何数据或处理问题，速度层的全部内容可以轻松丢弃并快速重建。

2. 向 Hadoop/NoSQL 过渡

过渡意味着将现有的应用程序（可能使用关系型数据库管理系统 RDBMS 进行数据存储和处理）迁移到基于 Hadoop/NoSQL 的环境。可以利用之前描述的重新架构技术，但还涉及一个额外步骤：数据迁移。而且，新系统不一定要使用 Lambda 架构，可以根据功能需求和数据量选择合适的 NoSQL 数据库，让应用程序前端接口直接写入。当然，要确保前端能以 NoSQL 数据库可接受的格式写入和读取数据。

3. 选择合适的 NoSQL 数据库

3.1 数据类型

需要考虑计划在 NoSQL 数据库中收集和存储的数据类型。与 RDBMS 不同，NoSQL 数据库没有统一的数据存储方式，甚至不使用相同的数据存储模型。常见的 NoSQL 数据库类型有：
- 键值存储 ：将数据存储为键值对，并使用哈希表来索引和管理数据，如 Riak 和 Amazon DynamoDB。
- 文档存储 ：文档是一组键值对，数据库系统将数据作为文档存储在数据库（文档集合）中，例如 MongoDB 和 CouchDB。
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