由于平时经常接触Google App Engine，所以对NoSQL也算比较关注。在设计网站时，总会不由自主地考虑使用NoSQL是否合适，而在给我的网站添加社交功能时，我也不禁想到了一个问题：Twitter为何会采用那么麻烦的NoSQL？

最早是看到 《Digg和Twitter都在迁移数据库到Cassandra》这篇文章才知道Twitter准备采用NoSQL。
用过Twitter的都知道，Twitter有timeline（时间线）这个概念。简单来说（忽略Retweet、DM等情况），你发的Tweet（包括reply等，下同）会出现在你的公开时间线上，而你的时间线相当于你和所有你关注的人（following）的公开时间线的并集。也就是说，你和你关注的人（following）所发的Tweet会出现在你的时间线；与此同时，你发的Tweet也会出现在关注你的人（followers）的时间线。
所以要提升Twitter的性能，必定要对这几个时间线来动手，可是这样问题就来了。

首先看传统的关系型数据库可以怎样处理吧（下面只是简化处理而已）。
第一个表是用户，存储用户的id、name和其他资料。第二个表是用户关系，存储用户id和其关注者。第三个表是Tweet，存储用户id和他所发的Tweet信息。
这样发Tweet是很简单的，只要在表三中insert一条即可。而删除也是同样的。
在获取公开时间线时，只要将表一和三进行inner join就行了。而在获取某个用户的时间线时，将表一和二进行inner join，获得所有following；加上该用户自己后，再和表三inner join，就能获得他和所有following的公开时间线，也就是他的时间线了。
这里不难看出，如果一个人following了很多人，那么获取所有following的公开时间线时会有个很庞大的inner join，非常影响性能。值得庆幸的是一般人不会following太多人（少于100），因为那会导致信息爆炸。可是Twitter上还有不少机器人存在，这些家伙想following多少都是有可能的…

因此这种方案最大的弊端就是庞大的inner join了，为了减少它的次数，使用memcache是比较常规的方法。
可是缓存用户的时间线是非常低效且不可靠的，所以缓存公开时间线显得更为合理。但如果仍然采用相同的数据库设计，当一个用户的公开时间线缓存失效时，就不得不再次更新所有用户的公开时间线缓存以避免inner join了，所以数据库设计仍然得更改。
于是再增加表四：公开时间线，内容就是用户和其最近所发的一些Tweet（或其id）。
那么在发Tweet时，需要插入表三并更新表四，删除也一样。
而在获取公开时间线时，先从缓存中取，拿不到再取表四，并放入缓存。获取用户的时间线时，也是先获取所有following，再分别从缓存中取following的公开时间线，取不到的再从表四里获取，最后合并即可。
这个方案的性能无疑比前者要好些，因为时间线并不需要即时性，只不过编程复杂度要高一些。

可Twitter为什么仍然对其不满呢？于是我又去研究了一下 Cassandra。
在我对其的粗略研究中（不到一小时），我发现这个数据库也是采用键值对的存储方式，数据通信是采用JSON格式。虽然是键值对，但它却还支持范围查询（所以我估计是采用树，而不是hash算法，或者同时使用2类索引）。另一个重要特性是分布式，可以随意增加数据库结点来提升整体的读写性能。
因此不难看出，Twitter是被后者所吸引了。目前Twitter已有超过100亿条Tweet和1亿多用户，而它之前一直在使用MySQL作为后台数据库。可是MySQL对于处理超大型的数据比较棘手，而且在分布式方面也不是那么得心应手。就算去掉非活跃用户，要求峰值时支持1000万并发也在情理之中，可我估计非分布式数据库大概只能支持几千到几万并发。而突破了单台数据库的物理瓶颈，性能就可以通过服务器数量来提升了，这大概就是Twitter所打的如意算盘吧。
写到这里我突然发现了一篇好文： 《NoSQL数据库笔谈》，想深入了解NoSQL的不妨看看。这里面也谈到了一点：Twitter是没有自己的硬件的，全部由NTTA提供和维护，所以增加服务器也不会影响运营成本。

只是这样数据库设计也不得不改动了，正好我在Cassandra Wiki里发现了一个 Twissandra，于是就拿它来说明了。
这个Twissandra使用了Timeline和Userline这2个ColumnFamily（相当于关系数据库的表），于是就很好解释了。
用户发Tweet时不但要插入Tweet，还要插入Userline，然后遍历follower，分别插入他们的Timeline。由于非关系型数据库没有join操作，所以这个遍历是在应用服务器上完成的，因此要多次访问数据库。有些明星型用户可能有上百万的follower，这样发一个Tweet就要访问百万次数据库，这也是我在Google App Engine上遇到的一个难题（要知道一个GAE应用最多只能并行30个数据库查询）。
当然，获取时也有遍历的问题，但由于前文所述，following一般不会太多，所以还不算什么大问题。

由此可见，Twissandra带来了巨大的性能问题：过多的数据库访问。当然，如果Twitter有1亿台服务器的话，还是可以支持上百个拥有百万follower的用户来并行发Tweet，只是这个代价确实太高了。
那么Twitter肯定不会做这种蠢事，必然会使用更为有效的设计方案，可这个方案是什么？
最显而易见的就是不在数据库里使用Timeline和Userline这种区分，只使用公开时间线。这样就和方案二差不多，只不过join变成了多次数据库访问，同时也减少了数据冗余。
这样对一个用户来说，它的响应时间应该会比关系型数据库要慢，但由于存在缓存，所以平均下来仍然是差不多的。而对于整个系统而言，由于可以扩充大量数据库服务器，所以对数据库的并发性能有大幅提升。
因此在低负载时，单一用户的性能感受应该是略微降低了；而在高负载时，则会有较大改观。而幸运的是Twitter几乎一直都是高负载状态，所以转向NoSQL也在情理之中。
只是对我个人而言，一个低负载的SNS网站采用NoSQL似乎是弊大于利，可谁叫Google不给我其他的选择呢？