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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

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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
  1. 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)

请添加图片描述

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

  1. 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。
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每个集群只存三分之一的用户数据。

  1. 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

请添加图片描述

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。

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http://www.hkea.cn/news/481172/

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