墨天轮访谈 | Pika数据库陈磊：云时代下，键值数据库是否会被替代？

分享嘉宾：陈磊

开源数据库Pika项目PMC核心人员

整理：墨天轮社区

导读

大家好，今天我分享的主题是：KV数据库，云时代的文件存储。

随着AI和机器学习等技术的发展，数据演变为了十分宝贵的资源，数据存储也是非常活跃的领域。现在踊跃出很多数据库，以及数据存储的高质量开源项目。

那么像键值数据库这样较为老牌的存储的类型在云时代下是否还有价值，KV数据库是否会被其他的数据库替代呢？借着今天分享的机会，我想与大家讨论这个问题，同时也谈谈我对以上的思考。

注：KV数据库即键-值数据库（Key–value database）

有关 Pika

1、Pika简介

Pika 属于分布式NoSQL数据库，初创团队是360基础架构，于2015年开源（开源地址：https://github.com/Qihoo360/pika），并捐赠给了开放原子开源基金会。

2021年6月，Pika成为开放原子开源基金会的一个孵化项目之一，正式走向了社区自治。

图1 Pika 简介

2、Pika发展过程

图2 发展过程及github上的star trend

什么是键值数据库

1、键值数据库定义

首先键值数据库可以从这三个方面来理解。

键值数据库是一种非关系数据库，它使用简单的键值方法来存储数据。
键值数据库将数据存储为键值对集合，其中键作为唯一标识符。键和值都可以

是从简单对象到复杂复合对象的任何内容。
键值数据库是高度可分区的，并且允许以其他类型的数据库无法实现的规模进

行水平扩展。

如果将键值数据库的概念外扩，就变成了广义的“键值存储”的概念，比如图片存储、小文件存储、对象存储。

2、键值数据库分类

键值数据库内部分为四大类，缓存&持久化、商业&开源、有序&无序、大Value&小Value，侧面说明该领域是有需求的，每个分类中有很好的例子存在。

图3 KV数据库内部分类

键值数据库的优势

那么键值数据库和其他数据库存储相比，是否有优势呢？我将数据库存储分为了三个大类，关系数据库、NoSQL、数据存储。KV数据库属于nosql这一类。

图4 KV在数据库与存储中的位置

这里我尝试引入“递弱代偿”的理论，应用于数据库领域中，便是：越简单的系统适用场景越宽广，越复杂的系统适用场景越少。

对于KV数据库而言，它的逻辑简单，解决问题更灵活，适用的场景更广；而对于专业性强的数据库(关系数据库 & NewSQL & 搜索数据库 & 图数据库 & 向量数据库等):解决的问题更专业，适用场景更少。

1、可构建多种应用场景

接下来将从几个方面来举例分析键值数据库在理论中的应用情况。

图5 KV数据库可构建多种应用场景

KV数据库本身提供多种接口。它支持不同的如KEY-STRING、KRY-HASH、 KEY-LIST的接口，满足不同场景的需求。

比如KEY-STRING的接口应用于搜索推荐、机器学习；；KRY-HASH 接口应用于比较复杂的业务场景，比如用户信息、好友推荐、对象存储元数据； KEY-LIST构建一个简单且高效的消息中间件，使应用程序能够很容易的进行异步的扩展，也可以打造一个分布式的任务系统。

基于KV数据库可以做简单的编程，用户可以通过简单的编程来适配他的业务。

2、可构建其它数据库和基础软件

目前很多的基础设施和数据库，是基于KV数据库来构建的，比如关系数据库，向量数据库，图数据库，流数据库，分析数据库，消息队列。

因此kV数据库的生存能力与价值是很大的，可以是构建其他数据库的基础。

图6 可基于KV数据库构建其它数据库和基础软件

KV数据库，云时代下的文件存储

通过刚才的例子，可能有朋友会认为，KV数据库就等于通用文件存储，它们是否是一样的呢？

这里我从解决问题、使用场景、开发效率、开发难度、云支持五个角度对两者做了比较。

图7 通用文件存储 VS KV存储

在云的时代下，大家在存储数据的过程中已经抛弃掉了文件存储的使用工具，开始通过数据库解决。数据库的分类众多，如何满足不同用户不限的需求与特定的场景？

在这样的背景下，可以通过KV数据库或者KV存储来解决用户在自定义的一些逻辑，从而满足他们的场景。

在未来的云上中，除了特定的场景以外，KV数据库便是除特定场景以外的补充，所以我认为KV在未来的云上中非常有前景。因此我们要解决的问题就是：如何通过KV数据库更好地满足开发者的开发效率、开发成本、使用成本的问题。

以上就是我的分享。感谢聆听

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