传统关系型数据库与NOSQL：从ACID到HBase

"这篇讲义主要探讨了传统关系型数据库的特性，如ACID事务、丰富的数据类型和SQL操作以及行式存储，并分析了互联网环境下对数据库的新需求，如高并发读写、海量数据处理和扩展性。接着，介绍了关系型数据库应对高并发和海量数据的解决方案，如读写分离、分库分表，以及由此带来的数据一致性问题。此外，提到了CAP理论和BASE原则，讨论了NoSQL数据库的一致性模型。然后，重点介绍了HBase在Hadoop生态系统中的位置，以及作为分布式数据库HBase的特点，包括列式存储、强一致性和高可扩展性。最后，概述了HBase的体系结构，包括Client、Zookeeper、Master和RegionServer的角色，以及Region的定位机制和LSM-Tree的数据结构原理。" 这篇讲义首先回顾了传统关系型数据库的核心特性，事务的四大属性——原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）确保了数据的完整性和安全性。丰富的数据类型和SQL支持使得数据操作更为灵活，而行式存储则适合频繁的单行读取操作。 然而，随着互联网的发展，对数据库提出了新的挑战，如高并发读写需求、海量数据的存储和访问，以及在伸缩性、可用性和可靠性方面的更高要求。关系型数据库通过读写分离和分库分表来提高并发处理能力，但这些策略可能导致数据一致性问题。对于海量数据，分库分表的实现复杂，后期维护困难，需要复杂的路由规则。 为了应对这些挑战，NoSQL数据库应运而生。NoSQL遵循CAP理论，即在一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）之间做出权衡。在NoSQL中，又衍生出了BASE原则（Basically Available, Soft state, Eventually consistent），强调在牺牲强一致性的情况下保证系统的可用性和灵活性。NoSQL数据库提供了多种一致性模型，如强一致性的二阶段提交（2PC）、PAXOS协议，以及弱一致性的Gossip协议、向量时钟等。 HBase作为一款分布式NoSQL数据库，位于Hadoop生态系统中，它采用了列式存储，提高了数据读取效率，特别适用于大数据场景。HBase提供强一致性的数据访问，具有高可靠性和高性能，并能自动扩展和切分，适应数据增长。它的逻辑数据模型包括Table、Region、ColumnFamily、Row、Column和Value，以及Timestamp。HBase的架构由Client、Zookeeper、Master和RegionServer组成，各自承担不同的职责，如Client负责访问接口，Zookeeper负责监控和协调，Master负责Region分配和管理用户操作，而RegionServer则负责数据的存储和处理。 在数据存储上，HBase采用了LSM-Tree（Log-Structured Merge Tree）结构，相比于传统的BTree和Hash，LSM-Tree优化了写入性能，虽然牺牲了部分读性能，但通过过滤器如BooleanFilter等可以提升查询效率。这种数据结构使得HBase能够有效处理大数据的写入和查找操作，适应现代大数据环境的需求。