7月5日，华为云多模 NoSQL 服务GeminiDB for Cassandra正式对外定向邀测。华为云多模NoSQL服务GeminiDB是华为云数据库自主研发，基于NoSQL的市场机会以及客户的具体需求设计的，已兼容包括MongoDB在内的多种协议接口。华为云数据库多模NoSQL服务GeminiDB     荣获2019中国数据库技术年度评选最佳创新产品奖今天，GeminiDB发布Cassandra接口，这是全球首发基于计算存储分离架构的Cassandra服务。基于面向Cloud-Native的计算存储分离架构，相对开源Cassandra构筑五大独特优势。优势一：高可靠GeminiDB for Cassandra提供企业级数据可靠性，优化了NoSQL数据库用户常面临的数据一致性问题，保障数据强一致性。在备份恢复方面，通过对存储池进行物理快照备份，大幅提升备份效率，实现分钟级备份恢复，极大程度保障了业务的恢复能力。另外，通过VPC、子网、安全组、DDoS防护以及SSL安全访问等多层安全防护体系，帮助用户抵御网络的攻击，让用户上云无忧。优势二：高性能GeminiDB for Cassandra在超强写入性能的基础上，通过优化存储引擎，实现了数倍性能提升，在大幅降低用户使用成本的同时，更拓宽了使用场景的外延，使其不仅仅适用于写密集型的业务场景，在读密集的场景中也具备了强竞争优势。优势三：弹性扩容灵活扩展GeminiDB for Cassandra基于华为云最新一代计算存储分离架构，多副本策略下沉到共享存储，在Rebalance过程中不涉及数据迁移，大幅提升弹性伸缩能力，实现分钟级计算资源扩容和秒级存储资源扩容。让用户可以放心托管数据库，助力用户轻松应对项目高峰期。优势四：海量数据储存GeminiDB for Cassandra支持单套实例最大100T数据存储。基于计算存储分离架构，华为云提供超大规模存储池，保障用户在业务快速发展期间数据存储无瓶颈。优势五：性能更稳定GeminiDB for Cassandra通过重新构建存储引擎解决了Cassandra用户常见的GC问题，大幅优化了长尾时延，集群性能更稳定。应用场景—适用多种行业兼容Cassandra协议，支持宽列数据模型，基于存储计算分离的分布式架构，使其拥有超强写入性能，从而非常适合处理传感器数据，因此非常适用于工业制造、气象和互联网等场景。就工业制造和气象业行业而言，需要存储海量数据，GeminiDB for Cassandra 保障业务高可用、节点易扩展，能很好的支持7*24小时实时高并发数据写入，轻松应对数据峰值压力。此外，GeminiDB for Cassandra适用于写入规模量大的互联网大数据场景，例如记录大规模的用户行为数据等。云计算的时代背景下，传统关系型数据库越来越难以满足多样化数据管理需求。GeminiDB for Cassandra的推出，极大程度的解决了企业用户对新型数据领域NoSQL的需求，助力企业聚焦新型业务场景，提升效率。

他来了，他来了由华为云数据库专家自研的多模NoSQL服务GeminiDB终于拂面而来点击这里立即申请公测本次公测福利重磅来袭好礼1：华为AI音箱mini（白色）x 1台 好礼2：华为5000毫安超薄移动电源 x 5台好礼3：华为云数据库纪念T恤 x 6件【中奖规则】活动结束后，根据反馈的建议深度（被专家采纳），由专家评选出12名获奖者，一等奖1名（获得好礼1），二等奖5名（获得好礼2），三等奖6名（获得好礼3），届时将在本帖公示3个工作日无异议后送出实物奖励！【参与方式】在该帖下方，直接回复您发现的问题。举个栗子：                   1、产品功能上有缺陷XXX2、技术上有bug，位置是XXX3、界面用起来不方便，我希望是XXX4、我对NoSQL服务GeminiDB的需求是XXX5、NoSQL服务GeminiDB资料< 描述有问题XXX申请公测传送门【活动时间及发奖时间】活动时间：2019.7.23-2019.11.15发奖时间：活动结束后在本帖公示3个工作日后寄出奖励~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~彩蛋来啦1、      添加小助手微信（cloud_xiaolu），小助手拉你们进入NoSQL服务技术交流群，在这里与数据库专家面对面交流。2、      什么是多模NoSQL服务？传送门3、      多模NoSQL服务入门课程：传送门          4、   数据库资料包传送门->  数据库入门与应用  &  数据库进阶学习

本期【云享专家·微话题】由云享专家 Jaison 与大家一起探讨“NoSQL技术”，希望大家能够畅所欲言。如果大家有其他任何与 NoSQL 相关的问题，也可以在本帖回复直接咨询云享专家 Jaison 。 =======【云享专家·微话题】NoSQL技术探讨 =======NoSQL主要泛指一些分布式的非关系型数据存储技术，这其实是一个非常广泛的定义，可以说涉及到分布式系统技术的方方面面，典型的NoSQL技术包括Apache HBase,  Cassandra, Bigtable, DynamoDB, OpenTSDB, GeoMesa, CosmosDB, ScyllaDB, JanusGraph等等。随着人工智能、物联网、大数据、云计算以及区块链技术的不断普及，相信NoSQL技术将会发挥越来越大的价值。今天我们希望与大家一起探讨一下NoSQL技术，下面的几个问题，希望看到大家精彩的评论：1. NoSQL技术有哪些典型的技术特征？2. 以某NoSQL技术为例介绍一下它在实际应用中所遇到的痛点？3. NoSQL技术是否应该引入全文索引技术来支持更灵活的数据检索能力？4. NoSQL技术是否需要支持SQL接口？微话题活动：参与本次微话题讨论，有机会获得优质评论奖活动时间：2018年7月23日-8月5日参与方式：直接在本帖回复你关于以上4个问题的理解或评论获奖方式：活动结束后，将由云享专家 Jaison 选取出3名优质评论奖，各送出《失控》书籍1本。优质评论：Arvin：NoSQL技术有哪些典型的技术特征？NoSQL作为对不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称，其概念在不同时期也发生过变化。最早出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库2009年在ast.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论，Rackspace的Eric Evans提出了NoSQL的概念为非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)"讨论会上，NoSQL最普遍的解释是“非关联型的”，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS而发展到现在NoSQL 概念更多是强调为 NOT Only SQL，其主要的目的就是解决传统关系型数据库无法横向扩展的问题。NoSQL  表现出来的典型的技术特征为：分布式计算& 分布式存储  高可扩展性& 高并发Scheme-less or scheme-free 架构灵活， 可定义的一致性简单语义其在云上的发展，技术特征变得更加丰富多租户跨AZ&Region可预期性能多模式SQL的支持丰富索引  计算与存储分离以某NoSQL技术为例介绍一下它在实际应用中所遇到的痛点？技术都存在两面性，一种技术不能解决所有的问题，都存在痛点。HBASE：入门门槛较高（安装和易用）时延不稳定，GC卡顿故障切换时间比较长Mongodb：故障后，rebalance 时间太长（搬迁数据）连接数受限无法大规模横向扩展NoSQL技术是否应该引入全文索引技术来支持更灵活的数据检索能力？   二级索引支持需要在设计之初就需要认真考虑的问题，带来的问题在于：索引数据一致问题如果要保证二级索引的强一致，那么写入 和 数据&计算rebalance 的时候，索引sharding or resharding 带来的技术难点。 同样的引入全文索引，从客户使用角度看，灵活的数据检索能力，能够有效地查询已经存在的数据。但是用户写入的数据需要全文索引的场景是否需要NoSQL？ 或者说使用需要这种解决方法？换一种思路，当用户需要全文索引 和Nosql，我们有两种方式实现：Nosql 内置全文索引外置全文倒排索引能力，全文倒排索数据存储到Nosql，外部在封装NoSql接口两者对外展现的能力是一样的，但是技术难度是不一样的。个人倾向外置全文倒排索引能力，内置倒排索引能力而不是全文倒排索引能力。 NoSQL技术是否需要支持SQL接口？这个毫无疑问 ，需要支持。 自从有了Spanner各种NewSQL 茁长成长。SQL 带来的好处，就是生态好，企业级客户多，易用 ，再加上Nosql 带来的分布式能力，SQL 就是插上了翅膀Rambo Zhong：1. NoSQL技术有哪些典型的技术特征？海量数据、高并发、简单查询语句、事务性要求不高2. 以某NoSQL技术为例介绍一下它在实际应用中所遇到的痛点？以HBase为例，由于CAP不能同时满足，为了一致性，它牺牲了一些可用性，所以在MTTR上一直不尽如人意；HBase依赖于Hadoop，导致其依赖的服务比较多（ZK、HDFS），所以在可靠性上更容易出问题；HBase本身不支持SQL，专有接口需要对HBase比较深入的了解，使用成本高；HBase本身不支持索引数据的功能（RowKey除外），在很多场景下都需要应用去构建，使用成本比较高；3. NoSQL技术是否应该引入全文索引技术来支持更灵活的数据检索能力？应该。HBase的使用场景应该会扩大几倍。4. NoSQL技术是否需要支持SQL接口？应该，可以大大减低使用成本。建赟：1. NoSQL技术有哪些典型的技术特征？     NoSQL它主要是用来解决半结构化数据和非机构化数据的存储问题。其典型的技术特征主要分为几个特征：a、索引支持；NOSQL系统在系统层面提供对索引的支持，同时NoSQL系统的单机存储引擎是纯粹的，只需要支持基于主键的随机读取和范围查询。而关系型数据库由于需要在单机存储引擎层面支持索引，大大降低了系统的可扩展性，使得单机存储引擎的设计变得很复杂。b、并发事务处理；NOSQL系统简化了系统的设计，减少了很多操作的overhead,提高了性能。c、数据结构；关系型数据库存储引擎的数据结构是通用的动态更新的B+树。而在NoSQL系统中，比如Bigtable中采用SSTable + MemTable的数据结构，数据先写入到内存的MemTable，达到一定大小或者超过一定时间才会dump到磁盘生成SSTable文件，SSTable是只读的。如果说关系型数据库存储引擎的数据结构是一颗动态的B+树，那么SSTable就是一个排好序的有序数组。很明显，实现一个有序数据比实现一个动态B+树且包含复杂的并发控制机制要简单高效地多。d、Join操作；关系型数据库需要在存储引擎层面支持Join，而NoSQL系统一般根据应用来决定Join实现的方式。    2. 以某NoSQL技术为例介绍一下它在实际应用中所遇到的痛点？     在某公安厅接触NOSQL产品以来，所发现其不足总结为：a、不提供对SQL的支持：如果不支持SQL这样的工业标准，将会对用户产生一定的学习和应用迁移成本; b、支持的特性不够丰富：现有产品所提供的功能都比较有限，大多数NoSQL数据库都不支持事务，也不像MS SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能，比如BI和报表等; c、现有产品的不够成熟：大多数产品都还处于初创期，和关系型数据库几十年的完善不可同日而语。     3. NoSQL技术是否应该引入全文索引技术来支持更灵活的数据检索能力？         分布式NoSQL系统旨在提供大规模数据的高可用性,但缺乏内在的支持复杂查询的应用程序。传统的基于单一词汇倒排表的解决方案未达到良好的效果。因此,NoSQL技术可以引入全文索引技术来支持更灵活的数据检索能力。就文档型数据库在处理动态文档集时不支持多键作为主索引的缺点来说,是否可以利用一种改进的组合索引方法。通过存储组合条件的倒列表,查询驱动机制可以从最近的查询记录中自适应地存储比较受欢迎的条件组合。该方法可以降低整体的带宽消耗,只需占用较少的存储资源等额外开销,明显改善了NoSQL系统的容量和响应时间。 4. NoSQL技术是否需要支持SQL接口？             使用NoSQL的基础架构实现SQL数据库是一个很好的解决方案。一个SQL数据库是可扩展、易管理，云就绪、高度可用的，完全建立在NoSQL的基础结构(分布式)上，但仍然提供SQL数据库的所有优势，如互操作性，定义良好的语义以及更多。这种混合结构也许不如纯粹的NoSQL的服务，但足以满足需要更稳定系统、可扩展性和云服务的80%的市场需求。这种解决办法还允许很容易地迁移现有的应用到云环境，从而保护相关组织在这些应用上所付出的巨大的投资。在我看来，构建于NoSQL基础之上的SQL数据库，可以为那些在其成长期间期望灵活、高效的客户提供最高的价值。

本期【云享专家·微话题】由云享专家 Jaison 与大家一起探讨“NoSQL技术”，希望大家能够畅所欲言。如果大家有其他任何与 NoSQL 相关的问题，也可以在本帖回复直接咨询云享专家 Jaison 。 =======【云享专家·微话题】NoSQL技术探讨 =======NoSQL主要泛指一些分布式的非关系型数据存储技术，这其实是一个非常广泛的定义，可以说涉及到分布式系统技术的方方面面，典型的NoSQL技术包括Apache HBase,  Cassandra, Bigtable, DynamoDB, OpenTSDB, GeoMesa, CosmosDB, ScyllaDB, JanusGraph等等。随着人工智能、物联网、大数据、云计算以及区块链技术的不断普及，相信NoSQL技术将会发挥越来越大的价值。今天我们希望与大家一起探讨一下NoSQL技术，下面的几个问题，希望看到大家精彩的评论：1. NoSQL技术有哪些典型的技术特征？2. 以某NoSQL技术为例介绍一下它在实际应用中所遇到的痛点？3. NoSQL技术是否应该引入全文索引技术来支持更灵活的数据检索能力？4. NoSQL技术是否需要支持SQL接口？微话题活动：参与本次微话题讨论，有机会获得优质评论奖活动时间：2018年7月23日-8月5日参与方式：直接在本帖回复你关于以上4个问题的理解或评论获奖方式：活动结束后，将由云享专家 Jaison 选取出3名优质评论奖，各送出《失控》书籍1本。

本帖最后由 云里的计算 于 2017-11-14 10:29 编辑随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态web已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。 目前主流的NoSQL分为： NoSQL数据库的四大分类表格分析 分类Examples举例典型应用场景数据模型优点缺点键值（key-value）** Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现查找速度快数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据列存储数据库Cassandra, HBase, Riak分布式的文件系统以列簇式存储，将同一列数据存在一起查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展功能相对局限文档型数据库CouchDB, MongoDbWeb应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容）Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。图形(Graph)数据库Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱图结构利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。

本帖最后由 云里的计算 于 2017-11-14 10:21 编辑为什么要使用NoSQL，很有趣的一个话题， 这个问题分两个层面： 1.现有关系型数据库的特性和能力对应您的场景来讲，是不是过剩了？ 2.现有关系型数据库是不是无法解决您业务场景中的一些痛点了？ 关系型数据库已经成为计算机文化的一部分，因其很多优点： 获取持久化数据 可以将数据持久化到磁盘，并且很容易访问到其中一小块数据。 并发 关系型数据库中有“事务”的概念，有效保障了多个程序访问同一份数据时的一致性，事务的ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)特性相信大家都了熟于心了。 集成 不同开发团队，不同平台，不同语言的应用程序可以共享同一份数据 标准的关系模型 之所以能够很方便地达到上述目的，是因为提供了近乎标准的、统一的关系模型 但是两个原因使得关系型数据库显得力不从心： 阻抗失谐 内存中的数据结构和关系模型相差甚远，这就是所谓的“阻抗失谐(impedance mismatch)”。像“嵌套记录”、“列表”等内存结构需要先转换为“关系”和“元组”才能进行存储。 蜂拥而来的集群 随着网络规模急剧增加，硬件计算资源“横向拓展”已经成为必然，集群已经成为趋势，然而关系型数据库并不是设计给集群用的，要么采用“共享磁盘子系统”来支撑集群上的文件系统(磁盘会成为瓶颈)，要么按照逻辑对数据库进行分片，这样虽然能够将负载分散到多个服务器，但是应用程序必须控制所有分片，而且事务、一致性等无法跨越分片进行。 至此，NoSQL诞生。NOSQL的优势易扩展 NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。 大数据量，高性能 NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。 灵活的数据模型 NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的时代尤其明显。 高可用 NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。总结NoSQL数据库的出现，弥补了关系数据（比如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能极大的节省开发成本和维护成本。 RDBMS和NoSQL都有各自的特点和使用的应用场景，两者的紧密结合将会给数据库发展带来新的思路。让关系数据库关注在关系上，NoSQL关注在存储上。