redis数据库一

一、Nosql概述
- 1、为什么要用Nosql
- - 1.1 单机 MySQL 的美好时代
  - 1.2 Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分
  - 1.3 Mysql主从读写分离
  - 1.4 分库分表+水平拆分+mysql集群
  - 1.5 MySQL的扩展性瓶颈
  - 1.6 今天是什么样子？
  - 1.7 为什么用NoSQL?
- 2、什么是NoSQL
- - 2.1 key-value存储数据库。
  - 2.2 列存储数据库。
  - 2.3 文档型数据库。
  - 2.4 图形数据库

一、Nosql概述

1、为什么要用Nosql

1.1 单机 MySQL 的美好时代

在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应付。在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多，数据库更是没压力。

上述架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？
DAL : Data Access Layer（数据访问层 – Hibernate，MyBatis）
数据量的总大小一个机器放不下时。数据的索引（B+ Tree）一个机器的内存放不下时。访问量(读写混合)一个实例不能承受。如果满足了上述1 or 3个时，只能对数据库的整体架构进行重构。

1.2 Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分

后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。

Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端。

1.3 Mysql主从读写分离

由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。

1.4 分库分表+水平拆分+mysql集群

在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM在写数据的时候会使用表锁，在高并发写数据的情况下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。

ps：这就是为什么 MySQL 在 5.6 版本之后使用 InnoDB 做为默认存储引擎的原因 – MyISAM 写会锁表，InnoDB 有行锁，发生冲突的几率低，并发性能高。

同时，开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术，是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好满足互联网的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保证。

1.5 MySQL的扩展性瓶颈

MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速恢复数据库。比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据从MySQL省去，MySQL将变得非常的小。关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。

1.6 今天是什么样子？

最前面的是企业级防火墙，后面通过负载均衡主机（软负载：Nginx，硬负载：F5）在 web 服务器集群之间进行调度，再由具体的 web 服务器（Tomcat）去访问缓存，访问数据库。

1.7 为什么用NoSQL?

今天我们可以通过第三方平台（如：Google,Facebook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。

2、什么是NoSQL

NoSQL = Not Only SQL （不仅仅是SQL）关系型数据库：表格，行，列很多的数据类型用户的个人信息，社交网络，地理位置。这些数据类型的存储不需要一个固定的格式！不需要多月的操作就可以横向扩展的！ Map<String,Object> 使用键值对来控制！NoSQL，泛指非关系型数据库，主要分为四大类:

2.1 key-value存储数据库。

该类数据库使用哈希表，在哈希表中包含特定的key和与其对应的指向特定数据的指针。常用的有Redis。

2.2 列存储数据库。

该类数据库主要用来应对分布式存储的海量数据，一个键指向了多个列。常用的有HBase。

2.3 文档型数据库。

该类数据库将结构化、半结构化的文档以特定格式存储，如json格式。一个文档相当于关系型数据库中的一条记录，也是处理信息的基本单位。常用的有MongoDB。

2.4 图形数据库

该类数据库使用图形理论来存储实体之间的关系信息，最主要的组成部分是：结点集、连接节点的关系。常用的有Neo4j，朋友圈社交络，广告推荐！如脉脉。非关系型数据库的特点：
1.数据模型比较简单。
2.对数据库性能的要求比较高。
3.不需要高度的数据一致性。

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1.7 为什么用NoSQL?

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