1.2　分布式存储分类

分布式存储面临的数据需求比较复杂，大致可以分为三类：

●非结构化数据：包括所有格式的办公文档、文本、图片、图像、音频和视频信息等。

●结构化数据：一般存储在关系数据库中，可以用二维关系表结构来表示。结构化数据的模式（Schema，包括属性、数据类型以及数据之间的联系）和内容是分开的，数据的模式需要预先定义。

●半结构化数据：介于非结构化数据和结构化数据之间，HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，与结构化数据最大的区别在于，半结构化数据的模式结构和内容混在一起，没有明显的区分，也不需要预先定义数据的模式结构。

不同的分布式存储系统适合处理不同类型的数据，本书将分布式存储系统分为四类：分布式文件系统、分布式键值（Key-Value）系统、分布式表格系统和分布式数据库。

1.分布式文件系统

互联网应用需要存储大量的图片、照片、视频等非结构化数据对象，这类数据以对象的形式组织，对象之间没有关联，这样的数据一般称为Blob（Binary Large Object，二进制大对象）数据。

分布式文件系统用于存储Blob对象，典型的系统有Facebook Haystack以及Taobao File System（TFS）。另外，分布式文件系统也常作为分布式表格系统以及分布式数据库的底层存储，如谷歌的GFS（Google File System，存储大文件）可以作为分布式表格系统Google Bigtable的底层存储，Amazon的EBS（Elastic Block Store，弹性块存储）系统可以作为分布式数据库（Amazon RDS）的底层存储。

总体上看，分布式文件系统存储三种类型的数据：Blob对象、定长块以及大文件。在系统实现层面，分布式文件系统内部按照数据块（chunk）来组织数据，每个数据块的大小大致相同，每个数据块可以包含多个Blob对象或者定长块，一个大文件也可以拆分为多个数据块，如图1-1所示。分布式文件系统将这些数据块分散到存储集群，处理数据复制、一致性、负载均衡、容错等分布式系统难题，并将用户对Blob对象、定长块以及大文件的操作映射为对底层数据块的操作。

1.2　分布式存储分类 - 图1

图　1-1　数据块与Blob对象、定长块、大文件之间的关系

2.分布式键值系统

分布式键值系统用于存储关系简单的半结构化数据，它只提供基于主键的CRUD（Create/Read/Update/Delete）功能，即根据主键创建、读取、更新或者删除一条键值记录。

典型的系统有Amazon Dynamo以及Taobao Tair。从数据结构的角度看，分布式键值系统与传统的哈希表比较类似，不同的是，分布式键值系统支持将数据分布到集群中的多个存储节点。分布式键值系统是分布式表格系统的一种简化实现，一般用作缓存，比如淘宝Tair以及Memcache。一致性哈希是分布式键值系统中常用的数据分布技术，因其被Amazon DynamoDB系统使用而变得相当有名。

3.分布式表格系统

分布式表格系统用于存储关系较为复杂的半结构化数据，与分布式键值系统相比，分布式表格系统不仅仅支持简单的CRUD操作，而且支持扫描某个主键范围。分布式表格系统以表格为单位组织数据，每个表格包括很多行，通过主键标识一行，支持根据主键的CRUD功能以及范围查找功能。

分布式表格系统借鉴了很多关系数据库的技术，例如支持某种程度上的事务，比如单行事务，某个实体组（Entity Group，一个用户下的所有数据往往构成一个实体组）下的多行事务。典型的系统包括Google Bigtable以及Megastore,Microsoft Azure Table Storage,Amazon DynamoDB等。与分布式数据库相比，分布式表格系统主要支持针对单张表格的操作，不支持一些特别复杂的操作，比如多表关联，多表联接，嵌套子查询；另外，在分布式表格系统中，同一个表格的多个数据行也不要求包含相同类型的列，适合半结构化数据。分布式表格系统是一种很好的权衡，这类系统可以做到超大规模，而且支持较多的功能，但实现往往比较复杂，而且有一定的使用门槛。

4.分布式数据库

分布式数据库一般是从单机关系数据库扩展而来，用于存储结构化数据。分布式数据库采用二维表格组织数据，提供SQL关系查询语言，支持多表关联，嵌套子查询等复杂操作，并提供数据库事务以及并发控制。

典型的系统包括MySQL数据库分片（MySQL Sharding）集群，Amazon RDS以及Microsoft SQL Azure。分布式数据库支持的功能最为丰富，符合用户使用习惯，但可扩展性往往受到限制。当然，这一点并不是绝对的。Google Spanner系统是一个支持多数据中心的分布式数据库，它不仅支持丰富的关系数据库功能，还能扩展到多个数据中心的成千上万台机器。除此之外，阿里巴巴OceanBase系统也是一个支持自动扩展的分布式关系数据库。

关系数据库是目前为止最为成熟的存储技术，它的功能极其丰富，产生了商业的关系数据库软件（例如Oracle,Microsoft SQL Server,IBM DB2，MySQL）以及上层的工具及应用软件生态链。然而，关系数据库在可扩展性上面临着巨大的挑战。传统关系数据库的事务以及二维关系模型很难高效地扩展到多个存储节点上，另外，关系数据库对于要求高并发的应用在性能上优化空间较大。为了解决关系数据库面临的可扩展性、高并发以及性能方面的问题，各种各样的非关系数据库风起云涌，这类系统成为NoSQL系统，可以理解为"Not Only SQL"系统。NoSQL系统多得让人眼花缭乱，每个系统都有自己的独到之处，适合解决某种特定的问题。这些系统变化很快，本书不会尝试去探寻某种NoSQL系统的实现，而是从分布式存储技术的角度探寻大规模存储系统背后的原理。