高性能计算机系统 各种流行介绍(6)

ElasticSearch在2016年快速增长，从去年13名前进到第11名。ElasticSearch今年发布了5.0版本，这个版本号跳跃得比较大，主要是因为elastic公司考虑到与自己旗下的Kibana等产品版本号统一，解决用户搭建ELK或ElasticStack日志分析架构选择组件版本的困扰。

八、Neo4j（最好的图）

图一直是NoSQL领域非常重要的分支，Neo4j可以说是图的绝对领导者，虽然这个名字很土（很容易联想到log4j、dom4j这些通用java组件）

neo4j

图虽然现在流行度并不算太高，主要原因是目前大部份问题可以采用关系型或大数据方案解决，图更擅长描述基于关联关系的场景应用，可以用来解决一些特殊的场景，如人员关联关系、事务关联关系等等，比如社交关系计算、物流路径计算等等。但是由于图整个理论不像关系型那么扎实，大家也没有总结出太多的实践经验，再加上性能与扩展性上并不是很突出，所以影响力还不大。

从我个人认为图是非常有前景的，因为当前关系型对于傻瓜计算是比较擅长，但对于人工智能方面非常无力，而图的结构更像人的大脑信息保存模式，不擅长搞大数据运算，但是可以很容易发现两个相隔十万八千里的对像关系。关系型擅长把一类东西模式化存储，比如有汽车、衣服、家具、食物、照片、朋友等很多信息，RDBMS可以设计为按每种类别用一张表格存储，这样可以很方便回答类型下面的问题：

1. 总共保存了多少件衣服

2. 红色的汽车有哪些

但是要回答下面两个问题会相对困难：

1. 找出所有是长方型白色的东西

2. 找出附近有宝马汽车的朋友或（朋友的朋友）照片

如果要回答上面问题，RDBMS需要再增加维护各种属性与物品的关系。但是像上面这种关联性问题会有很多组合，所以通过RDBMS来维护并不轻松。

图的存储格式更适合解决这类问题，因为它更擅长关联查找计算。图更像人脑计算，如果未来机器学习大量应用，或许是图普及的时刻。

Neo4j提供了类似SQL的图查询语言Cypher，Cypher语言的描述能力非常强大，甚至已经成为图查询语言的通用标准。一个简单的图Cypher查询语言如下：

Cypher

下图是Neo4j官网列出的典型客户：

Neo4j典型客户

九、Cassandra（最好的列式）

cassandra

现在把Cassandra说为列式完全是不太恰当的归类，最初的Cassandra确实是有列式的概念，但是实际上现在已经完全看不到列式的东西，可以说完全是一个标准分布式。Cassandra除了具备表、字段、二级索引这些概念外，还支持触发器、物化视图，你敢信吗，但他真的支持。Cassandra的接口语言是CQL，CQL查询数据用select，支持insert、update、delete，创建表也是用create table，创建索引也是用create index，语法与SQL基本一模一样，但是功能方面有一些限制，比如不支持多表关联，对where条件也有许多严格的限制等等。高性能计算机系统另外增加支持了list、set、map、tuple等高级数据类型支持，可以说是SQL的一种扩展。

Cassandra与HBase起步与实现原理很像，但是应用的场景却差别很大。Cassandra在国外非常流行，但是国内基本没有用户，而HBase在国内非常流行。这是为什么呢？我个人理解是：在Facebook推出Cassandra的时候，国内各大互联网公司也是研究得热火朝天，但是因为Cassandra产品并不太成熟，另外原厂Facebook不久后又放弃了这个产品，加上国内除了BAT以外的厂商并没有太多分布式的压力，所以并没有快速流行。当时的 Cassandra也不能解决BAT的分布式需求， 而同时像阿里巴巴等公司大量宣传用MySQL去IOE的经验，采用了Cobar与TDDL这样类似的中间件架构，很多公司都开始朝这个方向走，因为对系统相对改造成本更小，所以大家也不关心Cassandra的后来发展。而HBase是基于Hadoop体系产生的数据存储产品，这个领域MySQL也没有优势，国内大数据也发展地非常火热，加上BAT、小米大量宣传HBase成功案例，所以HBase快速流行起来。

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