WhatsApp 主要使用哪种类型的数据库（关系型/NoSQL/混合）？为什么？
Posted: Tue May 20, 2025 11:18 am
WhatsApp 作为一款全球性的、拥有数十亿用户的即时通讯应用，其后端数据库架构是一个高度复杂且混合的系统，而非单一类型的数据库。它战略性地结合了关系型数据库 (SQL) 和 NoSQL 数据库，以应对不同的数据存储和访问模式，从而满足高并发、高可用、海量数据、低延迟以及强一致性等严苛要求。
核心观点：混合型数据库架构
WhatsApp 采用的是典型的混合型（Polyglot Persistence）数据库架构。
为什么选择混合型？
没有一种数据库类型能够完美地满足 WhatsApp 所有复杂的业务需求：
关系型数据库 (SQL) 的优势与适用场景：
强事务一致性 (ACID)： 对于需要高度一致性的数据，如用户的账户信息、支付交易记录、群组的创建/修改等，关系型数据库（如 MySQL 或 PostgreSQL）是理想选择。它们能够确保数据的完整性和可靠性。
复杂查询与关系： 用户、联系人、群组、广播列表等实体之间存在复杂的关系，关系型数据库通过其强大的关系模型和 SQL 查询能力，可以高效地处理这些关联查询。
数据完整性： 强制数据类型、主键、外键和约束确保了数据的有效性和一致性。
适用场景：
用户账户信息： Users 表（电话号码、UID、个人隐私设置等）。
群组元数据： Groups 表（群名称、群描述、头像 URL、创建者等）。
群组成员关系： GroupMembers 表。
支付交易记录： Payments 表（如果支付功能启用）。
通话记录元数据： CallRecords 表。
广播列表元数据： BroadcastLists 和 BroadcastListMembers 表。
NoSQL 数据库的优势与适用场景：
高可扩展性 (Scale-out)： NoSQL 数据库（特别是宽列存储和键值存储）擅长通过横向扩展（分片）来处理海量数据和高并发读写。这是应对 WhatsApp 数十亿条消息和用户状态的关键。
高写入吞吐量： 对于每秒数百万甚至数十亿条消息 越南 whatsapp 数据库 的写入，NoSQL 数据库通常比传统关系型数据库具有更高的写入吞吐量。
低延迟： 某些 NoSQL 数据库设计用于提供极低的读写延迟，这对于实时消息传递至关重要。
灵活的 Schema： 对于消息内容、媒体元数据等可能随时间演变或具有不同结构的半结构化数据，NoSQL 的灵活 Schema 更有优势。
高可用性： 大多数 NoSQL 数据库原生支持分布式部署和数据副本，提供高可用性。
适用场景：
消息存储（特别是群聊消息历史）： 这是 NoSQL 发挥最大作用的地方。由于需要持久化大量群聊历史消息供新加入或离线用户拉取，且消息内容是端到端加密的（无需在服务器端进行复杂查询），宽列存储（如 Apache Cassandra 或 ScyllaDB）非常适合。它们能够按 chat_id 或 group_id 进行分片，并支持海量数据的快速写入和按时间范围查询。
用户在线/离线状态： 内存数据库（如 Redis）是存储用户在线状态、最后上线时间、“正在输入”状态等瞬时数据的理想选择，因为它们需要极低的延迟和极高的并发读写。
消息回执： MessageReceipts 表（谁已送达/谁已读），尤其是群聊的，数据量巨大且写入频繁，通常也使用 NoSQL 存储。
媒体文件元数据： 实际的图片/视频文件存储在对象存储服务（如 AWS S3），而数据库中仅存储指向这些文件的 URL 和 JSON 格式的元数据，这与 NoSQL 的灵活 Schema 也很契合。
WhatsApp 具体的数据库传闻和实践：
Erlang 和 Mnesia： WhatsApp 早期大量使用 Erlang 语言及其内置的 Mnesia 数据库。Mnesia 是一个内存数据库，支持分布式部署和强一致性，非常适合 WhatsApp 早期的小规模消息传递和用户状态管理。然而，随着规模增长，Mnesia 在处理海量持久化数据方面会遇到瓶颈。
Apache Cassandra： 广泛传闻和分析指出，WhatsApp 大规模采用了 Apache Cassandra 来存储其海量的消息数据，特别是群聊消息的历史。Cassandra 的去中心化、线性可扩展性和高可用性使其成为处理 PB 级消息数据的理想选择。
Redis： 几乎可以肯定，Redis 被用于管理用户的在线状态、会话信息、推送通知队列等需要极低延迟和高并发的场景。
关系型数据库（可能为 MySQL/PostgreSQL）： 对于账户、群组结构、支付等需要强一致性、复杂事务和关系完整性的数据，WhatsApp 仍然会使用关系型数据库（例如，经过高度优化的 MySQL 或 PostgreSQL 实例，并进行严格的分库分表）。
总结
WhatsApp 的数据库策略是**“为正确的工作选择正确的工具”。它不会尝试用一种数据库解决所有问题，而是精心挑选了不同类型的数据库，并将它们组合成一个高度复杂、分布式且优化的混合系统**。这种混合架构是其能够支持全球数十亿用户、处理海量实时消息和提供高可用性的核心基础。
核心观点：混合型数据库架构
WhatsApp 采用的是典型的混合型（Polyglot Persistence）数据库架构。
为什么选择混合型？
没有一种数据库类型能够完美地满足 WhatsApp 所有复杂的业务需求：
关系型数据库 (SQL) 的优势与适用场景：
强事务一致性 (ACID)： 对于需要高度一致性的数据，如用户的账户信息、支付交易记录、群组的创建/修改等，关系型数据库（如 MySQL 或 PostgreSQL）是理想选择。它们能够确保数据的完整性和可靠性。
复杂查询与关系： 用户、联系人、群组、广播列表等实体之间存在复杂的关系，关系型数据库通过其强大的关系模型和 SQL 查询能力，可以高效地处理这些关联查询。
数据完整性： 强制数据类型、主键、外键和约束确保了数据的有效性和一致性。
适用场景：
用户账户信息： Users 表（电话号码、UID、个人隐私设置等）。
群组元数据： Groups 表（群名称、群描述、头像 URL、创建者等）。
群组成员关系： GroupMembers 表。
支付交易记录： Payments 表（如果支付功能启用）。
通话记录元数据： CallRecords 表。
广播列表元数据： BroadcastLists 和 BroadcastListMembers 表。
NoSQL 数据库的优势与适用场景：
高可扩展性 (Scale-out)： NoSQL 数据库（特别是宽列存储和键值存储）擅长通过横向扩展（分片）来处理海量数据和高并发读写。这是应对 WhatsApp 数十亿条消息和用户状态的关键。
高写入吞吐量： 对于每秒数百万甚至数十亿条消息 越南 whatsapp 数据库 的写入，NoSQL 数据库通常比传统关系型数据库具有更高的写入吞吐量。
低延迟： 某些 NoSQL 数据库设计用于提供极低的读写延迟，这对于实时消息传递至关重要。
灵活的 Schema： 对于消息内容、媒体元数据等可能随时间演变或具有不同结构的半结构化数据，NoSQL 的灵活 Schema 更有优势。
高可用性： 大多数 NoSQL 数据库原生支持分布式部署和数据副本，提供高可用性。
适用场景：
消息存储（特别是群聊消息历史）： 这是 NoSQL 发挥最大作用的地方。由于需要持久化大量群聊历史消息供新加入或离线用户拉取，且消息内容是端到端加密的（无需在服务器端进行复杂查询），宽列存储（如 Apache Cassandra 或 ScyllaDB）非常适合。它们能够按 chat_id 或 group_id 进行分片，并支持海量数据的快速写入和按时间范围查询。
用户在线/离线状态： 内存数据库（如 Redis）是存储用户在线状态、最后上线时间、“正在输入”状态等瞬时数据的理想选择，因为它们需要极低的延迟和极高的并发读写。
消息回执： MessageReceipts 表（谁已送达/谁已读），尤其是群聊的，数据量巨大且写入频繁，通常也使用 NoSQL 存储。
媒体文件元数据： 实际的图片/视频文件存储在对象存储服务（如 AWS S3），而数据库中仅存储指向这些文件的 URL 和 JSON 格式的元数据，这与 NoSQL 的灵活 Schema 也很契合。
WhatsApp 具体的数据库传闻和实践：
Erlang 和 Mnesia： WhatsApp 早期大量使用 Erlang 语言及其内置的 Mnesia 数据库。Mnesia 是一个内存数据库，支持分布式部署和强一致性，非常适合 WhatsApp 早期的小规模消息传递和用户状态管理。然而，随着规模增长，Mnesia 在处理海量持久化数据方面会遇到瓶颈。
Apache Cassandra： 广泛传闻和分析指出，WhatsApp 大规模采用了 Apache Cassandra 来存储其海量的消息数据，特别是群聊消息的历史。Cassandra 的去中心化、线性可扩展性和高可用性使其成为处理 PB 级消息数据的理想选择。
Redis： 几乎可以肯定，Redis 被用于管理用户的在线状态、会话信息、推送通知队列等需要极低延迟和高并发的场景。
关系型数据库（可能为 MySQL/PostgreSQL）： 对于账户、群组结构、支付等需要强一致性、复杂事务和关系完整性的数据，WhatsApp 仍然会使用关系型数据库（例如，经过高度优化的 MySQL 或 PostgreSQL 实例，并进行严格的分库分表）。
总结
WhatsApp 的数据库策略是**“为正确的工作选择正确的工具”。它不会尝试用一种数据库解决所有问题，而是精心挑选了不同类型的数据库，并将它们组合成一个高度复杂、分布式且优化的混合系统**。这种混合架构是其能够支持全球数十亿用户、处理海量实时消息和提供高可用性的核心基础。