海量数据下的技术选择：SQL与NoSQL并存

“SQL虽牛但是…-hbase应用的” 在面对海量数据处理时，传统的SQL关系型数据库可能面临挑战，而HBase等NoSQL数据库则成为有效的补充。本资源探讨了在淘宝海量数据产品技术架构中如何应对这些挑战。 首先，淘宝作为一个拥有大量用户交易数据的电商平台，面临着计算速度、处理吞吐量、存储需求以及复杂查询的挑战。例如，每天有30亿次店铺和宝贝浏览，超过10亿在线商品，以及千万级别的交易笔数。这些海量数据需要快速、高效地处理和存储。 为了解决这些问题，淘宝采用了分层架构。数据源来自主站日志，经过RAC（Real Application Cluster）等主站备库进行初步处理。然后，数据被导入到NoSQL数据库HBase中，HBase以其高并发、大数据量存储和随机访问的特性，适应了大数据场景的需求。同时，数据还会经过数据中间层/glider进行进一步加工，以便于查询。 查询层包括数据魔方和淘宝指数等产品，提供对数据的分析和展示。此外，通过开放API，将数据产品服务于淘宝卖家、供应商和消费者。在这个过程中，关系型数据库如MySQL仍然扮演着重要角色，用于存储中间状态的数据，并通过SQL进行数据过滤、计算和排序。 然而，面对海量数据，“大海捞针”式的查询和全“表”扫描成为性能瓶颈。因此，引入NoSQL数据库如HBase，提供非结构化数据的高效存储和查询。Hadoop集群也作为计算层的一部分，处理大规模批处理任务，比如DataX、DbSync和TimeTunnel工具用于数据同步和流处理。 最后，为了优化性能，系统广泛采用缓存策略，将常用数据或计算结果暂存，减少对底层存储的直接访问，提升响应速度。缓存管理成为了一个系统化的工程，确保了平均20.8毫秒的响应时间。 虽然关系型数据库在数据处理和查询表达能力上具有优势，但在处理海量数据时，NoSQL数据库如HBase和Hadoop等分布式计算框架起到了关键作用。通过中间层隔离前后端，以及合理利用缓存，淘宝能够有效地管理和利用其庞大的数据资源，为用户提供稳定、快速的服务。