实时可扩展聊天应用程序——我应该选择哪个数据库？
Realtime Scalable Chat App - which database should I choose?
我希望构建一个可扩展的实时聊天应用程序（我这样做只是为了好玩和兴趣，所以请不要问为什么！）并且我知道我将处理实时聊天通过 redis 的消息传递部分，但我不确定要使用哪个数据库来获取以下信息：
- 用户关系（朋友）
- 冷聊天历史 - 这只会被查询有限的数量（可能像 50 条消息）按时间戳排序并反向查询（就像你的消息在滚动查看旧消息时会加载到 imessage 或 whatsapp 中一样）
- 聊天用户关系
我知道对于冷聊天历史，RDBMS 或 Cassandra 可能是我最好的选择，但在 RDBMS 或 Cassandra 中处理朋友关系以及用户与聊天的关系是丑陋的。我不确定是否有必要、是否值得，甚至是否“正确”地在我的技术栈中为这种关系映射建立一个图形数据库。
我在考虑 MongoDB 或其他一些基于文档的存储可能是一种解决方案，但查询数据似乎真的很费力。我的想法是拥有一个包含用户列表的聊天文档，然后我将拥有几个其他文档，其中包含指向消息文档的消息 ID 列表。这些文档将被映射回 chatID。不过，我相信您可以看到，查询一组消息所花费的时间和资源会非常多。也许我只是低估了 MongoDB 的力量，因为我还没有真正使用过它。通过将用户 ID 存储在文档中的列表中，我也可以更轻松地使用文档和友谊来处理聊天用户关系。
我知道没有完美的工具来完成这项工作，但我希望有人对如何设计数据存储有想法和意见。
提前致谢！
最好在真实数据库中保持关系。
我在聊天应用程序中将 PostgreSQL 用于此类目的。
对于聊天记录等事件，Cassandra是一个不错的选择（我也是用Cassandra）。但是，这取决于您的数据库大小（记录数量）。如果您不需要为成千上万的用户保留数万条历史消息，那么使用 Cassandra 将是一种矫枉过正。在这种情况下，您还可以使用 PostgreSQL 或其他关系数据库。
在 PostgreSQL 中，您可以使用分区优化对历史表的访问。
如果交易量不高，那么您可以使用 Postgresql，否则 Cassandra 是满足您提到的所有要求的不错选择。
在 Cassandra 中，您应该有多个 table 去规范化以实现低延迟和高可用性。
- 用户 - 创建一个拥有任何用户所有信息的主控table。
- User_Friend_relation - 创建另一个 table 具有复合主键作为 userid 和 freindid 以及集群键 is_active(0,1) desc。 ((userid,freindid),is_active)
- Chat_user_friend - 这是您的主要 table 聊天。创建此 table 并以时间戳作为聚类键并按降序存储数据，以便您可以通过实时排序节省时间，并且您首先拥有最新数据。
- 冷聊天历史 - 由于 Cassandra 具有高度可扩展性......不需要这个 table。
数据建模是一个需要大量讨论的领域，无论如何我尽量简单地回答这个问题。
我希望构建一个可扩展的实时聊天应用程序（我这样做只是为了好玩和兴趣，所以请不要问为什么！）并且我知道我将处理实时聊天通过 redis 的消息传递部分，但我不确定要使用哪个数据库来获取以下信息：
- 用户关系（朋友）
- 冷聊天历史 - 这只会被查询有限的数量（可能像 50 条消息）按时间戳排序并反向查询（就像你的消息在滚动查看旧消息时会加载到 imessage 或 whatsapp 中一样）
- 聊天用户关系
我知道对于冷聊天历史，RDBMS 或 Cassandra 可能是我最好的选择，但在 RDBMS 或 Cassandra 中处理朋友关系以及用户与聊天的关系是丑陋的。我不确定是否有必要、是否值得，甚至是否“正确”地在我的技术栈中为这种关系映射建立一个图形数据库。
我在考虑 MongoDB 或其他一些基于文档的存储可能是一种解决方案，但查询数据似乎真的很费力。我的想法是拥有一个包含用户列表的聊天文档，然后我将拥有几个其他文档，其中包含指向消息文档的消息 ID 列表。这些文档将被映射回 chatID。不过，我相信您可以看到，查询一组消息所花费的时间和资源会非常多。也许我只是低估了 MongoDB 的力量，因为我还没有真正使用过它。通过将用户 ID 存储在文档中的列表中，我也可以更轻松地使用文档和友谊来处理聊天用户关系。
我知道没有完美的工具来完成这项工作，但我希望有人对如何设计数据存储有想法和意见。
提前致谢！
最好在真实数据库中保持关系。 我在聊天应用程序中将 PostgreSQL 用于此类目的。
对于聊天记录等事件，Cassandra是一个不错的选择（我也是用Cassandra）。但是，这取决于您的数据库大小（记录数量）。如果您不需要为成千上万的用户保留数万条历史消息，那么使用 Cassandra 将是一种矫枉过正。在这种情况下，您还可以使用 PostgreSQL 或其他关系数据库。 在 PostgreSQL 中，您可以使用分区优化对历史表的访问。
如果交易量不高，那么您可以使用 Postgresql，否则 Cassandra 是满足您提到的所有要求的不错选择。 在 Cassandra 中，您应该有多个 table 去规范化以实现低延迟和高可用性。
- 用户 - 创建一个拥有任何用户所有信息的主控table。
- User_Friend_relation - 创建另一个 table 具有复合主键作为 userid 和 freindid 以及集群键 is_active(0,1) desc。 ((userid,freindid),is_active)
- Chat_user_friend - 这是您的主要 table 聊天。创建此 table 并以时间戳作为聚类键并按降序存储数据，以便您可以通过实时排序节省时间，并且您首先拥有最新数据。
- 冷聊天历史 - 由于 Cassandra 具有高度可扩展性......不需要这个 table。
数据建模是一个需要大量讨论的领域，无论如何我尽量简单地回答这个问题。