Mongodb 哪种NoSQL DB最适合OLTP金融系统？

我们正在设计OLTP财务系统。它应该能够支持每秒10000个事务，并具有报告功能

因此，我们想到使用：

• 一个NoSQL数据库作为我们的主存储
• MySQL数据库（实际上是Percona服务器）从NoSQL数据库生成一些ETL，用于存储报告数据

我们正在考虑将MongoDB和Riak用于NoSQL工作。我们已经读到Riak比MongoDB更平滑。我们想听听你的意见

• 您将使用哪个NoSQL DB作为 OLTP财务系统？
• 最近怎么样 您在MongoDB/Riak的体验？

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我可以回答有关我使用scaling Riak的经验

里亚克的规模平滑到极致。扩展与向集群添加节点一样简单，这本身就是一个非常简单的操作。您可以通过简单地添加节点来实现近似线性的可伸缩性。就扩展而言，我们在Riak方面的经验是惊人的

另一方面，它在许多方面都缺乏。一些例子：

• 您不能在生产集群上执行类似于

  count（*）

  或

  list key

  的操作。如果您想将Riak中的ETL转换为MySQL，那就需要解决这个问题——或者您如何知道（E）提取什么？ （一种可能的解决方法是维护一个具有已知键序列的bucket，该序列映射到包含插入到其他bucket中的键的值）
• Riak的免费版本没有任何管理控制台可以让您知道发生了什么，而企业版中包含的管理控制台也没有多少改进
• 您需要的是企业版的，以便通过WAN复制数据（例如，用于灾难恢复/高可用性）。如果你不介意付钱，那没关系，但请记住，Basho的定价非常高

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在任何情况下，我都不会使用NOSQl数据库来处理与金融有关的任何事情。您根本不具备所需的数据完整性或内部控制。道琼斯使用SQL Server进行事务处理，如果他们能够正确设计高性能、高事务关系数据库，您也可以。您必须投资于一些知道自己在做什么的人。
基于全局存储的NoSQL数据库—InterSystems的Cache和FIS的GT.M—在金融服务中被广泛使用，并且已经使用多年。缓存尤其用于核心数据库和OLTP。
我使用Starcounter（因此我有偏见），但我想我可以放心地说，对于处理金融交易的系统，您必须担心交易的一致性。不幸的是，Facebook和Twitter的引擎不得不放弃这一点，允许它们的扩展策略提供性能。这并不是因为MongoDb或Cassandra等引擎设计拙劣；相反，它自然地遵循CAP定理(http://en.wikipedia.org/wiki/CAP_theorem). 简单地说，您在数据库中所做的更改将覆盖其他及时发生的更改。状态更新和新推特都可以，但如果你处理金钱或其他数量的问题，那将是灾难性的。当许多读写操作并行进行时，这些数量最终将出错。因此，为了获得所需的吞吐量，以内存为中心、支持ACID的NoSQL数据库可能是一条可行之路。
人们必须以不同的方式思考这个问题。事务一致性的概念源于CRUD（创建、读取、更新、删除）中的UD（更新）。noSQL数据库是面向CRAP（创建、复制、附加、处理）的，通过增加时间戳数据来工作。有了正确的域模型，就没有理由不能实现可审核性和等效的引用完整性
Cassandra可用于OLTP和OLAP。良好的复制和最终的数据一致性为您提供了选择。需要正确设计系统。毕竟，它是免费的，但不是免费的开发者，试一试吧
如果您使用DDD中的事件源和概念实现应用程序，您可以使用一些NoSQL数据库（Cassandra、EventStore）作为金融服务的存储。我建议您阅读这本迷你书
OLTP可以通过使用NoSQL和自定义实现来实现
有两件事,， 1.您将如何实现RDBMS提供的ACID属性。 2.提供自定义阻塞或非阻塞并发和事务处理机制
为了让您更接近解决方案，

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Apache Phoenix、Apache trafodion或Splice machine。
trafodion对HBase提供了全面的ACID支持，您应该看看。
感谢您与Riak、Elad分享您的经验。我在想，使用mapReduce做“计数”和“列表键”这样的事情是不可能的+1+1任何试图使用“最终一致”的财务数据库的人都没有资格实施财务软件full stop。并非所有NoSQL数据库都最终一致，许多数据库都具有必要的完整性和内部控制。最后，并非所有与财务有关的事情都需要绝对的诚信和控制。@elad，如果你这么认为的话，你显然从未与审计师合作过。我为审计机构工作，甚至考虑NoSQL数据库的财务应用是愚蠢的，这是一个定义“金融”的问题。如果我建立我自己开发的algotrading应用程序，我不关心审计员。这并不意味着它是“非金融性的”……这个答案和“最终一致”的评论都是关于什么的——这就像你相信当你从属于某家法国银行的ATM机上取款时，操作是在美国银行服务器上的一个db交易中进行的。如果您有原子修改、比较和设置，您可以构建任何您喜欢的锁定机制