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Redis

1、Nosql

Nosql概述

我们现在处在什么年代2020年 ， 大数据时代；

压力一定会越来越大，适者生存！一定要逼着自己学习，这是在这个社会生产的唯一的发展！

1、 单机的Mysql年代

90年代，一个基本的网站访问连一般不会太大，单个数据库就够了。

那个时候，更多是用html

思考以下问题，这种情况下:

1、 数据量如果太大，一个机器放不下！

2、数据的索引（B+Tree） , 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~

只要你出现以上三种情况之一，那么你必须要晋级！

2、Memcahed (缓存) + Mysql+垂直拆分

网站80%的情况都是在读，每次都要去查询数据库的话就十分的麻烦！所以说我们希望减轻数据库的压力，我们可以使用缓存来保证效率！

3、分库分表 + 水平拆分 + Mysql集群

4、如今最近的年代

如今信息量井喷式增长，各种各样的数据出现（用户定位数据，图片数据等），大数据的背景下关系型数据库（RDBMS）无法满足大量数据要求。Nosql数据库就能轻松解决这些问题。

目前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，用户日志等等爆发式增长！ 这时候我们就需要使用NoSQL数据库的，Nosql可以很好的处理以上的情况！

什么是NoSQL

NoSQL

NoSql = Not Only SQL(不仅仅是sql)

关系型数据库：列+行，同一个表下数据的结构是一样的。

非关系型数据库：数据存储没有固定的格式，并且可以进行横向扩展。

NoSQL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web2.0时代！尤其是超大规模的高并发的社区，暴露出来很多难以克服的问题，NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅速，Redis是发展最快的。

Nosql特点

解耦！

0. 方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展！）
1. 大数据量高性能（Redis一秒可以写8万次，读11万次，NoSQL的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性能会比较高！）
2. 数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库，随取随用）
3. 传统的 RDBMS 和 NoSQL

 传统的 RDBMS(关系型数据库)
 - 结构化组织
 - SQL
 - 数据和关系都存在单独的表中 row col
 - 操作，数据定义语言
 - 严格的一致性
 - 基础的事务
 - ...
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 Nosql
 - 不仅仅是数据
 - 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（社交关系）
 - 最终一致性
 - CAP定理和BASE (异地多活) 
 - 高性能，高可用，高扩展
 - ...
 ​

了解：3V + 3高

大数据时代的3V ：主要是描述问题的

0. 海量Velume
1. 多样Variety
2. 实时Velocity

大数据时代的3高 ： 主要是对程序的要求

0. 高并发
1. 高可扩
2. 高性能

真正在公司中的实践：NoSQL + RDBMS 一起使用才是最强的。

阿里巴巴演进分析

 # 商品信息
 - 一般存放在关系型数据库：Mysql,阿里巴巴使用的Mysql都是经过内部改动的。
 ​
 # 商品描述、评论(文字居多)
 - 文档型数据库：MongoDB
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 # 图片
 - 分布式文件系统 FastDFS
 - 淘宝：TFS
 - Google: GFS
 - Hadoop: HDFS
 - 阿里云: oss
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 # 商品关键字 用于搜索
 - 搜索引擎：solr,elasticsearch
 - 阿里：Isearch 多隆
 ​
 # 商品热门的波段信息
 - 内存数据库：Redis，Memcache
 ​
 # 商品交易，外部支付接口
 - 第三方应用
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Nosql的四大分类

KV键值对

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

文档型数据库（bson数据格式）：

• MongoDB(掌握)

  • 基于分布式文件存储的数据库。C++编写，用于处理大量文档。
  • MongoDB是RDBMS和NoSQL的中间产品。MongoDB是非关系型数据库中功能最丰富的，NoSQL中最像关系型数据库的数据库。

• ConthDB

列存储数据库

• HBase(大数据必学)
• 分布式文件系统

图关系数据库

用于广告推荐，社交网络

• Neo4j、InfoGrid