Q: 請根據 CAP 實現程度，分散式實現方式，資料結構，查詢方式，儲存引擎等比較 mongodb, redis, cassandra, scylladb, dragonflydb, TiKV, couchbase 等 nosql 資料庫
A: 對比 NoSQL 資料庫時，可以根據以下幾個關鍵維度來分析：CAP 理論實現、分散式架構、資料結構、查詢方式、儲存引擎等。下面將對 MongoDB、Redis、Cassandra、ScyllaDB、DragonflyDB、TiKV、和 Couchbase 進行逐項比較。
1. CAP 理論實現（Consistency, Availability, Partition Tolerance）
- MongoDB: 作為 CP 系統（優先一致性和分割槽容忍性），預設配置下提供強一致性。透過副本集實現高可用性，犧牲部分可用性來實現一致性，但可以透過讀寫策略配置接近 AP 模型（透過允許從次要節點讀取以提高可用性）。
- Redis: 在主從模式下更偏向於 AP 模型（優先可用性和分割槽容忍性），但在主從切換期間可能會導致一致性問題。如果配置為使用 Redis Sentinel 或 Redis Cluster，它可以在一定程度上實現可用性和容忍分割槽，但一致性較弱。
- Cassandra: 作為 AP 系統，強調可用性和分割槽容忍性。它使用可調一致性級別（如 Quorum、One 等）來在可用性和一致性之間做權衡。
- ScyllaDB: 也遵循 AP 模型，是 Cassandra 的高效能實現，因此在 CAP 特性上與 Cassandra 類似，強調高可用性和可擴充套件性。
- DragonflyDB: 類似 Redis，偏向 AP 模型，注重高效能和可用性。主要用於快取和實時處理，不保證強一致性。
- TiKV: 作為 CP 系統，TiKV 保證強一致性和分割槽容忍性，透過 Raft 協議實現分散式一致性。可用性可能會在網路分割槽時受到影響。
- Couchbase: 提供靈活的 CAP 選擇，允許根據使用場景選擇 CP 或 AP 模型。通常，Couchbase 透過副本與分片來實現分割槽容忍性，同時提供可調的強一致性或最終一致性。
2. 分散式實現方式
- MongoDB: 採用副本集（Replica Set）和分片（Sharding）機制進行資料分佈。副本集用於實現高可用性，分片用於橫向擴充套件和大規模資料的分散式儲存。
- Redis: Redis 支援主從複製（Replication）和Redis Cluster（分散式模式）。Redis Cluster 透過分片機制在多個節點之間分佈資料。
- Cassandra: Cassandra 使用對等節點架構（Peer-to-Peer），每個節點都相同，無主節點。資料透過一致性雜湊進行分佈和複製。
- ScyllaDB: 繼承了 Cassandra 的對等架構，同時透過改進 I/O 並行性，基於 C++ 實現，專注於更高效能和更低的延遲。
- DragonflyDB: 基於類似 Redis 的設計，支援主從模式，但目前還沒有成熟的多節點分散式架構。主要用於快取場景。
- TiKV: 基於Raft 協議的分散式事務系統，支援強一致性。TiKV 是 TiDB 的底層儲存，透過Region（分片）進行資料分佈，並使用多副本來保證高可用性。
- Couchbase: 採用分散式架構，透過分片和副本來實現擴充套件性和高可用性。它的一致性協議基於
DCP（Database Change Protocol），用於分散式同步。
3. 資料結構
- MongoDB: 使用文件模型儲存資料，基於 JSON/BSON 格式。每條記錄是一個文件，支援巢狀文件和陣列，靈活的結構化和非結構化資料。
- Redis: Redis 是基於記憶體的資料儲存，支援多種資料型別，包括字串、雜湊、列表、集合、有序集合等，非常適合快取和實時資料處理。
- Cassandra: 基於列族儲存模型（類似於鍵值對），適合處理大規模、稀疏資料。資料儲存為列族和行，適合寫多讀少的應用場景。
- ScyllaDB: 與 Cassandra 相同的列族模型，但使用更加高效的底層實現。
- DragonflyDB: 類似 Redis，支援多種資料結構，如字串、雜湊、列表、集合和有序集合等，專注於記憶體中處理高效快取。
- TiKV: 使用鍵值對儲存模型，支援多種複雜的資料結構，透過與 TiDB 配合使用，支援 SQL 和事務模型。
- Couchbase: 使用文件儲存模型，類似於 MongoDB，基於 JSON 文件，支援巢狀結構和陣列。
4. 查詢方式
- MongoDB: 提供強大的查詢語言，支援基於欄位的條件查詢、索引查詢、聚合查詢等。支援豐富的運算子和管道操作。
- Redis: 透過命令列介面（CLI）或程式設計介面對其資料結構進行直接操作，查詢能力較為簡單，適合鍵值對操作和簡單的集合、雜湊等查詢。
- Cassandra: 支援 CQL（Cassandra Query Language），類似於 SQL 的查詢語言，但查詢能力相對受限，主要適合範圍查詢和批次資料寫入。
- ScyllaDB: 完全相容 Cassandra 的 CQL 查詢語言，但由於底層改進，查詢效能更高。
- DragonflyDB: 類似於 Redis，透過命令列介面進行資料查詢和操作，支援多種資料結構的操作，主要用於快取場景。
- TiKV: 本身不提供直接查詢介面，通常與 TiDB 配合使用，TiDB 提供 SQL 查詢能力。TiKV 透過鍵值介面運算元據。
- Couchbase: 支援 N1QL（一種基於 SQL 的查詢語言），適用於 JSON 文件的查詢，支援索引、聚合和全文檢索。
5. 儲存引擎
- MongoDB: 使用WiredTiger 作為預設的儲存引擎，支援壓縮和加密，能夠高效地處理讀寫操作。MongoDB 也可以使用其他儲存引擎，如 MMAPv1（已棄用）。
- Redis: Redis 是基於記憶體的資料庫，資料主要儲存在記憶體中，並透過快照（RDB）或追加檔案（AOF）來持久化到磁碟。
- Cassandra: 使用基於磁碟的儲存引擎，採用SSTable 和 LSM Tree（Log-Structured Merge Tree）來最佳化寫效能和磁碟 I/O。
- ScyllaDB: 同樣使用 LSM Tree 儲存引擎，但透過對現代硬體的最佳化（如直接 I/O 和非同步執行緒管理），提升了效能和延遲。
- DragonflyDB: 類似 Redis，基於記憶體，但專注於高效的多執行緒設計和快取場景。
- TiKV: 使用基於 RocksDB 的儲存引擎，適合高併發的寫入場景，支援事務處理。
- Couchbase: Couchbase 採用了基於記憶體和磁碟的混合儲存引擎，支援對記憶體資料進行高效的查詢，並定期將資料持久化到磁碟。
總結對比表：
| 資料庫 | CAP 實現 | 分散式架構 | 資料結構 | 查詢方式 | 儲存引擎 |
|---|---|---|---|---|---|
| MongoDB | CP（預設） | 副本集+分片 | 文件模型 | 強大的查詢語言 | WiredTiger |
| Redis | AP | 主從複製+叢集 | 多種資料結構 | 命令列介面 | 記憶體儲存，RDB/AOF |
| Cassandra | AP | 對等架構 | 列族模型 | CQL | LSM Tree/SSTable |
| ScyllaDB | AP | 對等架構 | 列族模型 | CQL | LSM Tree（高效能） |
| DragonflyDB | AP | 主從複製 | 多種資料結構 | 命令列介面 | 記憶體儲存 |
| TiKV | CP | Raft 分散式架構 | 鍵值對 | 與 TiDB 配合 | RocksDB |
Q: 請在上表繼續新增 cockroachdb，garnet，apache ignite, apache kvrocks
A: 以下是包含 CockroachDB、Garnet、Apache Ignite 和 Apache Kvrocks 的更新對比表，繼續沿用 CAP 實現、分散式架構、資料結構、查詢方式、儲存引擎 維度。
| 資料庫 | CAP 實現 | 分散式架構 | 資料結構 | 查詢方式 | 儲存引擎 |
|---|---|---|---|---|---|
| MongoDB | CP（預設） | 副本集+分片 | 文件模型 | 強大的查詢語言 | WiredTiger |
| Redis | AP | 主從複製+叢集 | 多種資料結構 | 命令列介面 | 記憶體儲存，RDB/AOF |
| Cassandra | AP | 對等架構 | 列族模型 | CQL | LSM Tree/SSTable |
| ScyllaDB | AP | 對等架構 | 列族模型 | CQL | LSM Tree（高效能） |
| DragonflyDB | AP | 主從複製 | 多種資料結構 | 命令列介面 | 記憶體儲存 |
| TiKV | CP | Raft 分散式架構 | 鍵值對 | 與 TiDB 配合 | RocksDB |
| Couchbase | CP/AP 可選 | 分片+副本 | 文件模型 | N1QL，支援 SQL | 基於記憶體和磁碟 |
| CockroachDB | CP | 基於 Raft 的對等架構 | 行儲存模型 | 類 SQL 查詢（SQL 相容） | Pebble 儲存引擎（基於 RocksDB） |
| Garnet | CP/AP 可選 | 分散式架構 | 多種資料結構 | 命令列介面 | 記憶體+持久化儲存 |
| Apache Ignite | CP/AP 可選 | 分散式+記憶體計算 | 鍵值對/SQL | 支援 SQL、Cassandra 風格查詢 | 記憶體優先，持久化到磁碟 |
| Apache Kvrocks | AP | 主從複製+叢集 | 多種資料結構 | Redis 風格命令 | 基於 RocksDB |
6. CockroachDB
- CAP 實現: 強調一致性和分割槽容忍性（CP），透過 Raft 協議實現分散式一致性和事務性。
- 分散式架構: 使用對等架構，基於 Raft 的複製來保證強一致性和高可用性。各節點對等，透過自動分片和副本管理進行橫向擴充套件。
- 資料結構: 類似於關係型資料庫，採用行儲存模型，支援 ACID 事務。
- 查詢方式: 完全支援 SQL，相容 PostgreSQL 查詢語法，適合關係型查詢和複雜事務操作。
- 儲存引擎: 使用 CockroachDB 自己的Pebble 儲存引擎，基於 RocksDB，專為高效能的分散式事務設計。
7. Garnet
- CAP 實現: 提供 CP 和 AP 模型之間的靈活選擇，可以根據應用場景調整一致性和可用性。
- 分散式架構: 透過副本和分片機制實現分散式儲存，支援自動擴充套件和高可用性。
- 資料結構: 支援多種資料結構（如鍵值對、雜湊、列表等），類似於 Redis 和 DragonflyDB。
- 查詢方式: 透過命令列介面進行資料操作，適合快取和實時資料處理場景。
- 儲存引擎: 結合記憶體和持久化儲存，適合高併發場景下的資料儲存與查詢。
8. Apache Ignite
- CAP 實現: 提供可配置的 CAP 實現，允許使用者選擇強一致性（CP）或高可用性（AP），視需求而定。
- 分散式架構: 基於記憶體的分散式架構，支援橫向擴充套件和高效能運算，透過複製和分片實現資料分佈和高可用性。
- 資料結構: 支援鍵值對和SQL 結構化資料，支援複雜的記憶體計算和大資料處理，相容 HDFS、Cassandra 風格的儲存。
- 查詢方式: 提供 SQL 支援，也支援類似 Cassandra 風格的查詢，適合大規模資料計算和實時分析。
- 儲存引擎: 以記憶體優先（In-Memory Computing），但支援將資料持久化到磁碟以確保資料安全性。
9. Apache Kvrocks
- CAP 實現: 偏向 AP 模型，專注於高可用性和分割槽容忍性。
- 分散式架構: 支援主從複製和叢集模式，類似 Redis 的分片機制。
- 資料結構: 支援多種資料結構，類似於 Redis，包括字串、雜湊、列表、集合等。
- 查詢方式: 使用與 Redis 類似的命令列介面，支援 Redis 風格的查詢和資料操作。
- 儲存引擎: 基於 RocksDB 儲存引擎，提供持久化支援，與 Redis 相比更注重資料的持久化和高併發寫入效能。
以下是更新後的 NoSQL 資料庫對比表，增加了“事務支援程度”列，對各個資料庫的事務支援做了詳細說明。
| 資料庫 | CAP 實現 | 分散式架構 | 資料結構 | 查詢方式 | 儲存引擎 | 事務支援程度 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MongoDB | CP（預設） | 副本集+分片 | 文件模型 | 強大的查詢語言 | WiredTiger | 支援多文件 ACID 事務，在 4.0 及以上版本中支援多文件事務 |
| Redis | AP | 主從複製+叢集 | 多種資料結構 | 命令列介面 | 記憶體儲存，RDB/AOF | 不支援分散式事務，支援單例項內的 Lua 指令碼作為事務的替代 |
| Cassandra | AP | 對等架構 | 列族模型 | CQL | LSM Tree/SSTable | 支援輕量級事務（LWT），提供有限的事務支援（行級別的事務） |
| ScyllaDB | AP | 對等架構 | 列族模型 | CQL | LSM Tree（高效能） | 支援輕量級事務，與 Cassandra 類似，行級事務支援有限 |
| DragonflyDB | AP | 主從複製 | 多種資料結構 | 命令列介面 | 記憶體儲存 | 不支援事務，專注於高效的快取場景 |
| TiKV | CP | Raft 分散式架構 | 鍵值對 | 與 TiDB 配合 | RocksDB | 支援分散式 ACID 事務，透過 TiDB 提供完整的分散式事務支援 |
| Couchbase | CP/AP 可選 | 分片+副本 | 文件模型 | N1QL，支援 SQL | 基於記憶體和磁碟 | 支援 ACID 事務，但主要用於單節點或副本之間，分散式事務支援較弱 |
| CockroachDB | CP | 基於 Raft 的對等架構 | 行儲存模型 | 類 SQL 查詢（SQL 相容） | Pebble 儲存引擎（基於 RocksDB） | 支援強一致性的分散式 ACID 事務，完全支援分散式事務 |
| Garnet | CP/AP 可選 | 分散式架構 | 多種資料結構 | 命令列介面 | 記憶體+持久化儲存 | 支援簡單事務，但事務模型相對簡單，主要針對記憶體中的資料 |
| Apache Ignite | CP/AP 可選 | 分散式+記憶體計算 | 鍵值對/SQL | 支援 SQL、Cassandra 風格查詢 | 記憶體優先，持久化到磁碟 | 支援分散式事務，提供 ACID 事務支援，適用於記憶體計算和資料一致性 |
| Apache Kvrocks | AP | 主從複製+叢集 | 多種資料結構 | Redis 風格命令 | 基於 RocksDB | 不支援分散式事務，專注於持久化和高併發操作 |
事務支援程度總結：
-
支援分散式 ACID 事務:
- TiKV（透過 TiDB）
- CockroachDB
- Apache Ignite
-
支援輕量級事務（LWT）或行級事務:
- Cassandra
- ScyllaDB
-
支援單節點 ACID 事務或簡單事務:
- MongoDB（多文件事務支援）
- Couchbase
- Garnet
-
不支援事務或支援極為有限:
- Redis（單例項 Lua 指令碼模擬事務）
- DragonflyDB
- Apache Kvrocks
結論：
資料庫對事務的支援差異較大，像 CockroachDB 和 TiKV 專門設計用於支援強一致性的分散式事務，而 Cassandra 和 ScyllaDB 則透過輕量級事務提供有限的事務支援。類似 Redis 和 DragonflyDB 的快取資料庫則沒有事務支援或僅在單節點上提供簡單的替代方案。