Redis学习（一）：NoSQL概述

为什么要使用Nosql

现在是大数据时代，过大的数据一般的数据库无法进行分析处理了。

1. 单机MySQL的年代

90年代，一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够！
那个时候，更多的去使用静态网站，服务器没有太大的压力
这种情况下，整个网站的瓶颈是什么？

1. 数据量如果太大，一个机器放不下了
2. 数据的索引 （单表超过300万就一定要建索引），一个机器内存也放不下
3. 访问量（读写混合），一个服务器承受不了

2. Memcached（缓存）+ MySQL + 垂直拆分（读写分离）

网站80%的情况下都是在读，如果每次都是查询数据库则效率太低。所以来使用缓存来保证效率。

发展过程：优化数据结构和索引 => 文件缓存（IO）=> Memcached（当时最热门的技术）

图中只有服务器 Mysql2 用来写，其他服务器都只负责读，其他服务器去同步 Mysql2 中的内容

3. 分库分表 + 水平拆分（集群）

慢慢使用分库分表来解决写的压力。

每个集群只存三分之一的用户数据。

4. 最近年代

数据量多，变化快。关系型数据库就不够用了。

MySQL当存一些比较大的文件，博客，图片的时候，数据库表会很大，效率就低了。如果有一种数据库来专门处理这种数据，MySQL的压力就变小了。大数据的IO压力下，表几乎没法更改。

目前的一个基本的互联网项目

为什么要用NoSQL

用户的个人信息，社交网络，地理位置。用户自己产生的数据，用户的日志等等，爆发式增长。
这个时候我们就需要使用NoSQL数据库了，NoSQL可以很好的处理以上的情况。

什么是NoSQL

NoSQL = Not Only SQL

泛指非关系型数据库，随着web2.0互联网的诞生，传统的关系型数据库很难对付了。尤其是超大规模的高并发社区。NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅速，其中Redis是发展最快的。

用户的个人信息，社交网络，地理位置。这些的数据的存储不需要一个固定的格式，不需要多余的操作就可以横向扩展（集群）。

NoSQL特点

1. 方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展）

2. 大数据量高性能（Redis 一秒可以写8万次，读取11万次，NoSQL的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性能比较高）

3. 数据类型是多样性的（不需要实现设计数据库，随取随用）

4. 传统的RDBMS和NoSQL

   传统的RDBMS

   • 结构化组织
   • SQL
   • 数据和关系都存在单独的表中
   • 数据操作，定义语言
   • 严格的一致性
   • 基础的事务
   • …

   NoSQL

   • 没有固定的查询语言
   • 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
   • 最终一致性
   • CAP定理 和 BASE理论（异地多活）
   • 高性能，高可用，高可扩展性
   • …

了解: 3V+3高

3V：主要是描述问题的

• 海量 Volume
• 多样 Variety
• 实时 Velocity

3高：主要是对程序的要求

• 高并发
• 高可扩（随时水平拆分，机器不够的时候，随时可以加一台服务器）
• 高性能（保证用户体验和性能）

在公司中一定是：NoSQL + RDBMS 一起使用

NoSQL的四大分类

KV键值对：

• 新浪：Redis
• 美团：Redis + Tair
• 阿里、百度：Redis + memcache

文档型（bson格式）：

• MongoDB（一般必须要掌握）
  • MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，C++编写，主要用来处理大量的文档
  • MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系型数据库的中间的产品。MongoDB是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系型数据库的。
• ConthDB

列存储数据库：

• HBase
• 分布式文件系统

图关系数据库

• 存放的是关系，比如社交网络，推荐系统
• Neo4j，InfoGrid

四者之间关系。