高性能计算机系统 各种流行介绍(5)

NodeJS+MongoDB

因为是JSON，MongoDB也天然支持js的语法交互，所以又吸引了很多NodeJS服务端同学，甚至有人宣传说NodeJS+MongoDB组合要代替PHP+MySQL的组合了，当然，这更多是给搞js的同学一种方案选择。

MongoDB在很早就有自己的查询语言，与SQL一样强大，不过语法是js格式，下图是MongoDB查询语言与SQL的一个简单对比：

Mongo Query Language and SQL

是不是和SQL很像，这也是MongoDB过人之处，它第一天就知道客户需求并不只是要高性能，要俘获程序员的心，必须要提供强大高效的访问接口语言，由于是文档型，SQL主要是为了面向关系型设计的语言，但是SQL确实非常牛逼，所以提供一个面向文档型类似SQL的语言非常有价值。

MongoDB 也是一个天生支持分布式的，数据自动分片，还支持MapReduce，也内置了一个分布式文件系统GridFS，另外可以挂接多种存储引擎，这些都是非常诱人的功能。

MongoDB3.4

2016年MongoDB发布了3.4版本，也有一些大的更新，主要的新特性有：

1) 支持View

2) 新增对decimal支持，最多支持34位小数位。

3) 新增支持collation，也就是字符串校验集，校验集会影响字符对比与排序，3.4以前字符串是按字节严格对比，通过设置collation后可以指定校验方式，比如忽略大小写等等，汉字按拼音排序（官方文档特意举了拼音排序这个例子，说明中国用户在MongoDB中份量不小）等等。

4) 集群管理与日志复制方面也有了进一步增强

Mongo 公司也推出了自己的云服务，MongoDB Atlas，支持AWS上部署，我认为这也是更好的一种云计算服务模式。

六、Redis（最好的缓存）

Redis

说Redis是缓存服务，估计有些人会不开心，因为Redis也可以把持久化，但是在大多数情况Redis的竞争力是提供缓存服务。说到缓存服务必然会想到Memcached，因为几年前Memcached是最流行的缓存服务，但随着Redis的发展，Redis在很多方面比Memcached更好用，比如，Redis支持更多种数据类型，包括hash、set、list等等。Redis也支持数据持久化，另外2015年发布的Redis 3.0开始支持集群服务。Redis还支持subscribe/publish命令，可以用于简单的消息发送与订阅，总体而言95%的情况，如果是缓存服务，我们都可以选择Redis。

Redis在2016年发布了3.2版本，最重要的是支持GEO地理信息存储支持。

Redis原计划下个版本是3.4，后来计划重命令为Redis 4.0，今年已经推出了RC1，Redis4.0有许多大的变化，最重要的是模块化特性，官方希望Redis是一个底层基础设施，开发者可以在上面构建更多有意思的东西，比如对神经网络、机器学习数据计算扩展，还有如图数据、二级索引、时序数据、全文索引等等。

（备注：antirez是redis最核心开发成员，90%以上的代码是他贡献的）

七、ElasticSearch（最好的搜索服务）

Elasticsearch

Elasticsearch本是一项搜索服务，但是因为它实在太强大太好用了，以至于有一些业务把它作为数据存储与搜索服务。搜索与本来就非常密切，很早以前的数据搜索都会采用内置的like模糊查询或全文检索实现，但随着互联网搜索业务的快速发展，对搜索选项也要求更丰富，另外早期的搜索并不一定需要这样完全实时的需求，所以对全文搜索的支持一直不太理想，这也产生了很多的搜索引擎产品，Lucence就是最流行的开源搜索引擎框架。近几年随着大数据快速发展，搜索引擎需要有更强的分布式支撑，另外由于业务的竞争，需要大量的日志数据采集与分析，实时性要求更高， Elasticsearch 在这方面脱颖而出， Elasticsearch 是基于lucence开发的分布式搜索服务，并不只是一个框架（Lucence需要二次开发），而是可以直接使用的服务。 Elasticsearch 对文档模型也有了进一步的增强，更有一些文档型的感觉，甚至有人把它完全当分布式数据存储服务（主流大数据存储真的没有太好的准实时查询功能）。

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