这是一篇2009年初的资料How FriendFeed uses MySQL to store schema-less data,相信大部分人已经看过了。如Fenng的中文介绍FriendFeed 使用 MySQL 的经验。本文从不同的角度再补充下。作者几个月前也曾经在广州技术沙龙作过一次Key value store漫谈的演讲，许多参会人员对key value方向存在强烈的使用意愿，但同时也对完全抛弃MySQL存在疑虑，本文介绍的方案也可以给这些人员一些架构参考。
需求
250M entities, entities表共有2.5亿条记录，当然是分库的。
典型解决方案:RDBMS
问题：由于业务需要不定期更改表结构，但是在2.5亿记录的表上增删字段、修改索引需要锁表，最长需要1小时到1天以上。
Key value方案
评估Document类型数据库，如CouchDB
CouchDB问题： Performance？ 广泛使用？ 稳定性？ 抗压性？
MySQL方案
MySQL相比Document store优点：
- 不用担心丢数据或数据损坏
- Replication
- 非常熟悉它的特性及不足，知道如何解决
结论
综合取舍，使用MySQL来存储key/value(schema-less)数据,value中可以放：
Python dict
JSON object
实际friendfeed存放的是zlib压缩的Python dict数据，当然这种绑定一种语言的做法具有争议性。
表结构及Index设计模式
feed数据基本上都存在entities表中，它的结构为
mysql> desc entities;
+----------+------------+------+-----+-------------------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+----------+------------+------+-----+-------------------+----------------+
| added_id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| id | binary(16) | NO | UNI | | |
| updated | timestamp | YES | MUL | CURRENT_TIMESTAMP | |
| body | mediumblob | YES | | NULL | |
+----------+------------+------+-----+-------------------+----------------+假如里面存的数据如下
{
"id": "71f0c4d2291844cca2df6f486e96e37c",
"user_id": "f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf",
"feed_id": "f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf",
"title": "We just launched a new backend system for FriendFeed!",
"link": "http://friendfeed.com/e/71f0c4d2-2918-44cc-a2df-6f486e96e37c",
"published": 1235697046,
"updated": 1235697046,
}如果要对link字段进行索引，则用另外一个表来存储。
mysql> desc index_link;
+-----------+--------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+--------------+------+-----+---------+-------+
| link | varchar(255) | NO | PRI | | |
| entity_id | binary(16) | NO | PRI | | |
+-----------+--------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)优点是
- 增加索引时候只需要 1. CREATE TABLE，2.更新程序
- 删除索引时候只需要 1. 程序停止写索引表(实际就是一个普通表)，2. DROP TABLE 索引表
这种索引方式也是一种值得借鉴的设计模式，特别是key value类型的数据需要索引其中的内容时。