小編給大家分享一下redis學習之NoSQL是什么意思，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

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1、互聯(lián)網時代背景下大機遇，為什么用NoSQL

1.1單機MySQL的美好年代

在90年代，一個網站的訪問量一般都不大，用單個數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應付。
在那個時候，更多的都是靜態(tài)網頁，動態(tài)交互類型的網站不多。

DAL dal是數(shù)據(jù)訪問層的英文縮寫，即為數(shù)據(jù)訪問層（Data Access Layer）

上述架構下，我們來看看數(shù)據(jù)存儲的瓶頸是什么?
1.數(shù)據(jù)量的總大小一個機器放不下時
2.數(shù)據(jù)的索引(B+ Tree)一個機器的內存放不下時
3.訪問量(讀寫混合)一個實例不能承受
如果滿足了上述1or3個，進化…

1.2.Memcached(緩存)+MySQL+垂直拆分

后來，隨著訪問量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構的網站在數(shù)據(jù)庫上都開始出現(xiàn)了性能問題，web程序不再僅僅專注在功能上，同時也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結構和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫壓力，但是當訪問量繼續(xù)增大的時候，多臺web機器通過文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個時候，Memcached就自然的成為一個非常時尚的技術產品。

相當于之前dao層直接訪問數(shù)據(jù)庫，現(xiàn)在中間插入了一個cache層。頻繁的數(shù)據(jù)庫訪問造成了性能的降低，我們把其中的一些內容放入緩存中，減輕壓力。

1.3.Mysql主從讀寫分離

由于數(shù)據(jù)庫的寫入壓力增加，Memcached 只能緩解數(shù)據(jù)庫的讀取壓力。讀寫集中在一個數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負，大部分網站開始使用主從復制技術來達到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。Mysql的master-slave模 式成為這個時候的網站標配了。

解釋：主庫有一條記錄更新，為了保證數(shù)據(jù)的完整性，需要復制到從庫中。讀寫分離：Master/slaver。我們可以將寫的操作放在主庫中，讀的操作放在從庫中。

1.4.分表分庫+水平拆分+mysql集群

在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復制， 讀寫分離的基礎之上，這時MySQL主庫的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸，而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會出現(xiàn)嚴重的鎖問題，大量的高并發(fā)MySQL應用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。
同時，開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長的擴展問題。這個時候，分表分庫成了一個熱門技術，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術問題。也就在這個時候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術實力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好滿足互聯(lián)網的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。

表鎖和行鎖？
分庫分表 1-3000進1號庫。3001-6000進2號庫。等等

1.5.MySQL的擴展性瓶頸

MySQL數(shù)據(jù)庫也經常存儲一些大文本字段，導致數(shù)據(jù)庫表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫恢復的時候就導致非常的慢，不容易快速恢復數(shù)據(jù)庫。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小， 如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。關系數(shù)據(jù)庫很強大，但是它并不能很好的應付所有的應用場景。MySQL的擴展性差(需要復雜的技術來實現(xiàn))，大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結構更改困難，正是當前使用MySOL的開發(fā)人員面臨的問題。

1.6.今天是什么樣子? ?

防火墻-nginx-Tomcat集群

1.7.為什么用NoSQL

今天我們可以通過第三方平臺( 如: Google，F(xiàn)acebook等) 可以很容易的訪問和抓取數(shù)據(jù)。用戶的個人信息，社交網絡，地理位置，用戶生成的數(shù)據(jù)和用戶操作日志已經成倍的增加。我們如果要對這些用戶數(shù)據(jù)進行挖掘，那SQL數(shù)據(jù)庫已經不適合這些應用了，NoSQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展也卻能很好的處理這些大的數(shù)據(jù)。

2.是什么

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網web2.0網站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付web2.0網站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL 數(shù)據(jù)庫的產生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。

(例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù))。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。

3.能干嘛

易擴展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。數(shù)據(jù)之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數(shù)據(jù)量高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。
這得益于它的無關系性，數(shù)據(jù)庫的結構簡單。
一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。
而NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

多樣靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。
而在關系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。

傳統(tǒng)RDBMS VS NOSQL

RDBMS
高度組織化結構化數(shù)據(jù)
結構化查詢語言(SQL)
數(shù)據(jù)和關系都存儲在單獨的表中
數(shù)據(jù)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言
嚴格的一致性
基礎事務
NoSQL
代表著不僅僅是SQL
沒有聲明性查詢語言
沒有預定義的模式
鍵-值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數(shù)據(jù)庫
最終一致性，而非ACID屬性
非結構化和不可預知的數(shù)據(jù):
CAP定理
高性能，高可用性和可伸縮性

4.有哪些NoSQL

Redis(數(shù)據(jù)類型和高速緩存，各方面都比較優(yōu)秀)
Memcached(高速緩存)
MongDB(最類似關系型數(shù)據(jù)庫)

5.怎么玩

KV
Cache
Persistence

談談你對Redis的理解，就說KV-CACHE-PERSISITENCE

3V + 3高

大數(shù)據(jù)時代的3V：
海量Volume
多樣Variety
實時Velocity
系統(tǒng)上出現(xiàn)一些問題的描述，淘寶雙十一海量的數(shù)據(jù)。一條微博，文字域，視頻域和背景域等等。多樣化。12306實時性要求高。做不到絕對的實時

互聯(lián)網需求的3高：
高并發(fā)
高可括
高性能
系統(tǒng)要支持高并發(fā)，如12306.四種方式獲得線程。
可擴展性，橫向和縱向。橫向，一臺機器不夠，再加機器。
性能要求高

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