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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。 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
数据量如果太大一个机器放不下了数据的索引 单表超过300万就一定要建索引一个机器内存也放不下访问量读写混合一个服务器承受不了 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 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。 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 方便扩展数据之间没有关系很好扩展 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 数据类型是多样性的不需要实现设计数据库随取随用 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: 3V3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Neo4jInfoGrid
四者之间关系。
