本文介绍一下 aerospike 的基本概念以及相关数据类型。
什么是 Aerospike （AS）
Aerospike是一个分布式，可扩展，高可用的K-V类型的Nosql数据库。提供类似传统数据库的ACID操作。
采用混合架构，索引存储在RAM中，而数据存储在闪存/固态硬盘（SSD）上，自动感知集群，可以随意增加节点线性扩容，无需分片，无需人工干预（性能与节点成正比上升），支持多语言集成；与redis相比不会遇到性能瓶颈，客户端SQL介入对RDBMS支持友好。
为什么要用 AS
K-V类型的数据库必须要提的就是redis，redis数据完全存储在内存，虽然保证了查询的性能，但是成本太高。AS最大的卖点就是可以存储在SSD上，并且保证和redis相同的查询性能。AS内部在访问SSD屏蔽了文件系统层级，直接访问地址，保证了数据的读取速度。AS同时支持二级索引与聚合，支持简单的sql操作，相比于其他nosql数据库，有一定优势。
基本概念
Namespaces
AS数据存储的最高层级，类比于传统数据库的库层级，一个namespace包含记录（records），索引（indexes）及策略（policies）。其中策略决定namespace的行为，包括：
1.数据的存储位置是内存还是SSD。
2.一条记录存储的副本个数。
3.过期时间（TTL）：不同于redis的针对key设置TTL，AS可以在库的层级进行全局设置，并且支持对于已存在的数据进行TTL的设置，方便了使用。
Set
存储namespace，是一个逻辑分区，类比于传统数据库的表。set的存储策略继承自namespace，也可以为set设置单独的存储策略。
Records
类比于传统数据库的行，包含key，Bins（value）和Metadata（元数据）。key全局唯一，作为K-V数据库一般也是通过key去查询。Bins相当于列，存储具体的数据。元数据存储一些基本信息，例如TTL等。
Key
提到key，有一个和key伴生的概念是摘要（Digests），当key被存入数据库，key与set信息一起被哈希化成一个160位的摘要。数据库中，摘要为所有操作定位记录。key主要用于应用程序访问，而摘要主要用于数据库内部查找记录。
Metadata
每一条记录包含以下几条元数据：
- generation（代）：表示记录被修改的次数。该数字在程序读数据时返回，用来确认正在写入的数据从最后一次读开始未被修改过。
- time-to-live（TTL）：AS会自动根据记录的TTL使其过期。每次在对象上执行写操作TTL就会增加。3.10.1版本以上，可以通过设置策略，使更新记录时不刷新TTL。
- last-update-time（LUT）：上次更新时间，这是一个数据库内部的元数据，不会返回给客户端。
Bins
在一条记录里，数据被存储在一个或多个bins里，bins由名称和值组成。bins不需要指定数据类型，数据类型有bins中的值决定。动态的数据类型提供了很好的灵活性。AS中每条记录可以由不同的bins组成。记录无模式，你可以记录的任何生命周期或删除bins。
在一个库中bins的名称最多包含32K，这是由内部字符串优化所致。（相比于HBase支持几百万列还是有一定差距，如果想直接将HBase表迁移到AS可能需要重新设计存储结构）
数据类型
- integer
- string
- bytes
- double
- list
- map
- GeoJson
- Native-language serialized（blobs）
总结
| Aerospike | RDBMS |
|---|---|
| namespace | 类似于数据库，最多可设置32个。一个namespace可关联多块SSD，一块SSD只关联一个namespace，每个namespace下包含4096个分片 |
| set | 类似于数据库表，一个namespace最多1023个set |
| bin | 类似于数据库字段，支持Java基本数据类型：List、Map、Blob，一个namespace下最多32767个bin |
| record | 类似数据库中的一条记录，采用Schema-Less的方式 |
每个namespace包含多个set，每个set包含多条record，每个record包含多个bin(数据库列)，可通过索引key来查询record。不同的业务可以使用同一个集群的不同namespace来作做资源隔离，从而实现资源池化、最大化利用资源的目的。
Redis和Aerospike对比：
| redis | Aerospike | |
|---|---|---|
| 运维 | 运维成本较高，扩容麻烦 | 部署和扩容都比较容易 |
| 性能 | 读写性能高 | 读性能高，写性能中高 |
| 使用成本 | 纯内存数据库，成本高 | 内存+ssd，成本较低 |
| 其他方面 | 内存浪费严重。数据结构丰富，应用场景广泛 | 支持二级索引，满足场景需求，支持聚合 |
| 排序 | 支持排序 | 不支持排序 |
| 集群管理 | 简单集群管理 | 相当强大，多个平等的节点，平摊存储所有数据， 并且相互备份。集群节点的失效及添 加完全自动化处理，不影响用户请求。 |
| 事务 | 支持简单事务 | 支持行事务 |
Aerospike优点：
Aerospike是一个高性能、可扩展、可靠性强的NoSQL解决方案，支持RAM和SSD作为存储介质，并专门针对SSD特殊优化，广泛应用于实时竞价等实时计算领域。官方保证99%的操作在1ms内完成，并提供集群数据自动Rebalance、集群感知客户端等功能，且支持超大规模数据集(100T级别)的存储。
作为KV存储，Aerospike提供多种数据类型，其操作方式和Redis比较类似。除基础功能之外，Aerospike还支持AMC控制台、API等多种监控方式，有集群QPS、健康度、负载等多项监控指标，对运维比较友好。支持集群内数据的自动Rebalance，和Redis集群方案相比，维护成本下降不少。
Aerospike缺点：
- 只支持batch read，不支持batch writes
- 记录大小有限制: <= 1M => 有点小，不过对于我们的场景基本没问题
- bin name长度: <= 14 Chars => 一般来说单字段不会超过，嵌套属性如果拼接就很容易超长
- 没有内建的聚合函数(Aggregations: count, max, min, sum, group by, etc.)，通过UDFs可以支持（queryAggregate），但是使用方式不友好，效率也不高
- namespace 下的sets限制1024，二级索引限制256，唯一binname限制32K，一个namespace下最多4 billion记录
- 范围查询只支持BETWEEN语句，没有小于，大于查询，并且RANGE结果只支持包含
- 范围查询只支持整数类型，不支持浮点数
- Query不支持分页(no cursor or pagination..)
- Query不支持排序(no order by..)
- 不支持动态创建namespace，只能通过修改配置文件、重启服务器
- 只有清空set数据接口，但是并没有真正drop掉sets（会留下empty set，然后一个namespace下只有有1024个sets..）