Database design 混合数据库系统：NoSQL用于数据，SQL用于关系。最佳实践？

我正在构建一个应用程序，它的数据库系统将是至关重要的，并且需要具有可扩展性，因为它的所有价值都在数据中

我正在制作一个现场投票系统

我对SQL和MongoDB很熟悉，所以这几乎不是一个决定因素（尽管我现在更喜欢MongoDB结构和JS:）

但从我在网上读到的一切来看，我仍然对我的决定感到不安

我想做的是结合两者的优点：

• 拥有对象（用户、项目、注释等）的noSQL文档
• 为关系（表用户项、用户注释等）创建SQL表
• 每当有投票或在固定时间间隔内复制noSQL文档中的投票结果（以提高投票结果显示的速度）

我看到的最大优势是：

当查询文档（例如，用户显示其个人资料）时，我拥有NoSQL的所有优点（速度、一处到位、模式灵活性等）

在进行统计（例如投票数）时，我拥有SQL的所有优点

并行化：我可以在SQL中获取投票，并在异步模式下获取文档

读得快，写得慢（这对我来说并不重要）

关系的完整性始终得到维护

我的问题是：

• 这样做是一种好的做法吗？网络似乎对此很害羞
• 即使在高分贝负载下，我也在优化花生吗？（将文档获取与完整SQL和查询（如select*from表，其中primary_key=XXX）进行比较）

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如果您喜欢将NoSQL数据库与RDBMS结合使用的唯一原因是为了提高速度和灵活性，我建议您改用缓存服务器（如Memcache）。您可以使用sql语句构建文档/结果，并使用单个键值将其存储在memcache中，以便以后检索。它比MongoDB更容易实现。但是，如果您真的只想通过使用键进行文档查找，或者计划对文档使用更复杂的查询，那么这当然取决于您的需求。

我想提出另一个建议，即对对象和关系进行建模，以实现可伸缩性

值得思考的是：

正如您所说，在像MongoDB这样的文档数据库中对实体/对象进行建模

将关系存储在像Titan或Neo4j这样的图形数据库中。在我看来，这些系统更适合存储复杂的关系。您可以轻松地遍历许多复杂关系，然后在图中找到目标节点/顶点时，可以从Mongo加载文档

考虑像Riak这样的东西，它是一个NoSQL文档存储，文档之间也有链接（关系）。他们建议不要使关系过于复杂，但可以在不需要其他系统的情况下将文档链接在一起

“最佳实践”是一个可怕的术语——它经常被用来证明直觉的正确性，“我们总是这样做的”，或者其他偏见

但是，您描述的解决方案有很多优点（您提到了一些），但也有一些明显的缺点，主要是因为您将问题域的知识分散在两个不兼容的数据存储中，这为复制和不一致性提供了很多机会

例如，NoSQL系统和数据库之间可以共享给定用户由某个标识符标识的知识。如果一个系统删除该用户，另一个系统将处于不一致状态。给定用户的配置文件将在两个系统中拆分，并且两个系统都没有完整的图片；你需要很多内务同步代码

在您的平台上工作的开发人员需要这两个技术堆栈方面的专业知识——想象一下，试图调试为什么给定用户的评论计数似乎不正确

现在有两个故障点-如果NoSQL或SQL数据库出现故障，则整个系统将崩溃。失败可能并不意味着崩溃——它还可能意味着性能问题、升级问题或备份问题

软件解决方案有多个系统，每个系统都拥有一部分数据，这种情况并不少见，通常是按照业务领域划分的（CRM系统知道您的个人资料，支付系统知道您的信用卡详细信息，电子商务系统知道您订购了什么）；沿着技术路线拆分部门将创建一个具有多个故障点的复杂体系结构

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我不认为好处大于缺点。

7年后，我开始提出我自己的问题，感觉现在我可以帮助过去的我了

今天，我要去

这允许仍然有表、关系和索引，它们对于理解和原子性非常重要，同时还有

users

表中的可扩展字段，如

identity

字段，看起来像：

identity {
  firstName: "John",
  lastName: "Doe",
  address: "5 example st",
  postCode: "XXX",
  city: "Example city"
}

这是可以查询的，比如：

select*from users u，其中u.identity->>lastName='Doe'

（语法不是100%确定）

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虽然一开始这可能很令人惊讶，但它工作得很好。最好是当ORM包含对这些类型的开箱即用支持时，比如等等。

如果我理解正确，您想像使用某种缓存一样使用MongoDB吗？从您描述的内容来看，我认为这不是一个坏主意，您只需确保MongoDB在应用层与RDBMS保持一致（基本上提高代码复杂度以提高速度）缓存复杂查询，我可能会使用memcached，并且我还可以有一个临时表来存储计算结果。在我的例子中，我还对使用文档来描述我的数据类（例如用户）感兴趣，以保持数据的灵活性、速度和格式。