如何将现有的关系数据库转换为键值存储？

Question

我正在尝试将现有的关系数据库映射到键值存储。下面显示了几个示例 table。

例如上面的"Employee Details" table可以在Redis（或任何类似的键值存储）中表示如下

set emp_details.first_name.01 "John"
set emp_details.last_name.01 "Newman"
set emp_details.address.01 "New York"

set emp_details.first_name.02 "Michael"
set emp_details.last_name.02 "Clarke"
set emp_details.address.02 "Melbourne"

set emp_details.first_name.03 "Steve"
set emp_details.last_name.03 "Smith"
set emp_details.address.03 "Los Angeles"

"Payments"table也可以如上表示。但是这种方法并没有建立"Employee Details"table和"Payments"table之间的一对多关系。因此，有没有更好的方法从现有的 RDBMS 中实现键值存储。您可以参考这两个 table 并建议更好的键模式来存储值。提前致谢。

Answer 1

Nosql 数据库基本上是聚合存储。关系及其相关值存储在键-值设计的 'value' 部分。

避免连接有助于提高性能。

关于 nosql 建模的优秀链接 - https://highlyscalable.wordpress.com/2012/03/01/nosql-data-modeling-techniques/

Answer 2

Relational tables represent business/application relationships/associations. FK（外键）得到调用关系但不是。（它们只是关于每个 business/application 情况和相应数据库状态的真相。）FK 约束声明只是告诉 RDBMS 强制子行作为超级键（唯一键）出现在其他地方。（尽管 DBMS 可以使用它来优化。）关系查询不需要约束。

外键是相关的。在非关系 DBMS 中，如果您想使某些查询更简单或更快，例如，当它们等效于涉及某些 FK 的某些关系连接时，以牺牲使更新和其他查询复杂化，然后你会做一些事情，比如冗余地记录数据，或者以 nested/hierarchical 的方式，或者使用 pointers/indirection.

关系与非关系模式和查询的这种差异是 difference in data models & to the benefits of the relational model. Using relational tables as data structure allows straightforward application-neutral querying with with certain implementation computational complexity & optimization opportunities. Any intro to a particular NoSQL DBMS 的基础，将解释如何建模和查询。（通常假设初始关系设计。）

如何将现有的关系数据库转换为键值存储？

How to convert an existing relational database to a key-value store?

database

rdbms

redis

key-value-store

leveldb