哪些爲消息存儲目的集羣了NoSQL DB？

Question

關於選擇哪個NoSQL的另一個問題。 但是，我還沒有找到有人要求這種類型的目的，消息存儲...

我有一個二郎聊天服務器，我已經使用MySQL存儲朋友列表，並且「加入需要」信息。

我想存儲消息（該用戶沒有收到，因爲他處於脫機狀態......）並檢索它們。

我已經做了NoSQL的預選，由於它是面向RAM的範例，我不能使用像MongoDB這樣的東西，並且無法像其他的那樣集羣。 我了我的列表，3個選擇我想：

• HBase的
• 了Riak
• 卡桑德拉

我知道他們的模型退出不同，使用的鍵/值之一，其他使用SuperColumns和co。

到目前爲止，由於它是Erlang穩定的客戶端庫，我對Riak有偏好。

我知道，我可以使用卡桑德拉與節儉，但似乎沒有使用Erlang很穩定（我還沒有得到很好的回報吧）

我真的不知道事情的HBase現在，只是知道它是存在的，並且基於Dynamo像Cassandra和Riak。

所以，這就是我需要做的：

• 店從1到每個註冊用戶X的消息。
• 獲取每個用戶存儲的消息數量。
• 立即檢索來自用戶的所有消息。
• 一次刪除來自用戶的所有消息。
• 刪除是比X個月

現在，我真的很新的NoSQL的數據庫，我一直是一個MySQL的愛好者，這是所有的消息，爲什麼我問你這個問題，作爲一個新手，會有比我更有經驗的人可以幫我選擇哪一個更好，並且會讓我盡我所能去做，而不會有太多的麻煩......

謝謝！

Answer 1

我不能說Cassandra或Hbase，但讓我解決Riak部分。

是的，Riak會適合您的情況（我已經看到幾家公司和社交網絡將它用於類似的目的）。

要實現這一點，您需要簡單的Riak鍵/值操作，以及某種索引引擎。您的選項是（按優先順序粗糙）：

1. CRDT設置。如果您的1-N收集大小的大小合理（比方說，每個用戶少於50條消息或其他），則可以將子集合的密鑰存儲在CRDT Set Data Type中。

2. Riak搜索。如果您的收藏大小很大，特別是如果您需要在任意字段中搜索對象，則可以使用Riak Search。它在後臺加速Apache Solr，並根據您定義的模式爲您的對象編制索引。它有非常棒的搜索，彙總和統計，地理空間功能等。

3. 二級索引。您可以在eLevelDB storage back end之上運行Riak，並啓用Secondary Index（2i）功能。

運行一些性能測試，選擇最快的方法。就模式而言，我建議使用兩個存儲桶（用於您描述的設置）：用戶存儲桶和消息存儲桶。

索引消息桶。 （通過關聯一個搜索索引，或通過2i存儲一個user_key）。這讓你做所有需要的操作（和消息日誌不必裝入內存）：從1

• 商店每個註冊用戶 X消息 - 一旦你創建一個User對象，並得到一個用戶密鑰，爲每個用戶存儲任意數量的消息很容易，他們會直接寫入消息桶，每條消息都存儲相應的user_key作爲輔助索引。
• 獲取每個用戶存儲的消息數 - 沒問題。獲取屬於用戶的消息密鑰列表（通過搜索查詢，通過檢索保留密鑰的Set對象，或通過user_key上的2i查詢）。這可以讓你在客戶端得到點數。
• 立即檢索來自用戶的所有消息 - 請參閱上一項。獲取屬於用戶的所有消息的密鑰列表（通過搜索，集合或2i），然後通過多次獲取每個密鑰的值來獲取這些密鑰的實際消息（所有官方Riak客戶端都具有multiFetch的能力，客戶端）。
• 一次刪除用戶的所有消息 - 非常相似。獲取用戶的消息密鑰列表，在客戶端發出刪除消息。
• 刪除所有超過X個月的郵件 - 您可以在日期上添加索引。然後，檢索所有超過X個月的消息密鑰（通過搜索或2i），併爲它們發出客戶端刪除。

Answer 2

我根本不會跟Riak說話，但我會質疑你選擇放棄Mongo。只要您關閉日誌功能並且不要完全禁用RAM即可。

我對HBase有相當多的瞭解，聽起來它能夠輕鬆滿足您的需求。取決於你有多少用戶可能會過度殺傷。它平凡支持諸如爲每個用戶存儲許多消息之類的東西，並且具有寫入自動到期的功能。根據架構架構的方式，它可能是或不是原子的，但這對你的用例無關緊要。

缺點是有很多開銷來正確設置它。在站立HBase之前，您需要了解Hadoop，運行HDFS，確保您的namenode可靠等。

Answer 3

我建議使用像Riak或Couchbase這樣的分佈式鍵/值存儲，並將每個用戶的整個消息日誌作爲一個值序列化（二進制erlang條款或JSON/BSON）。

所以你usecases它看起來像：

• 店從1到X消息的每個註冊用戶 - 當用戶上線時產生一個狀態gen_server，從存儲獲得和反序列化整條消息登錄啓動，接收新消息，將它們附加到它的日誌副本，在它終止的會話結束時，序列化已更改的日誌並將其發送到存儲。
• 獲取每個用戶存儲的消息數 - 獲取註銷，反序列化，計數;或者也可以將商店計算在單獨的k/v對中。
• 立即檢索來自用戶的所有消息 - 只需將其從存儲中取出即可。
• 一次刪除用戶的所有消息 - 只需從存儲中刪除值。
• 刪除所有超過X個月的郵件 - 獲取，過濾，放回。

顯而易見的限制 - 消息日誌必須適合內存。

如果您決定單獨存儲每條消息，它將需要從分佈式數據庫中檢索後對它們進行排序，如果您希望它們按照時間順序進行排序，所以它不會幫助處理大於內存的數據集。如果它是必需的 - 你會無論如何最終會有一些更棘手的計劃。