數(shù)據(jù)多的時候為什么要使用redis而不用mysql？

通常來說，當(dāng)數(shù)據(jù)多、并發(fā)量大的時候，架構(gòu)中可以引入Redis，幫助提升架構(gòu)的整體性能，減少Mysql(或其他數(shù)據(jù)庫)的壓力，但不是使用Redis，就不用MySQL。

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因為Redis的性能十分優(yōu)越，可以支持每秒十幾萬此的讀/寫操作，并且它還支持持久化、集群部署、分布式、主從同步等，Redis在高并發(fā)的場景下數(shù)據(jù)的安全和一致性，所以它經(jīng)常用于兩個場景：

緩存

判斷數(shù)據(jù)是否適合緩存到Redis中，可以從幾個方面考慮： 會經(jīng)常查詢么？命中率如何？寫操作多么？數(shù)據(jù)大??？

我們經(jīng)常采用這樣的方式將數(shù)據(jù)刷到Redis中：查詢的請求過來，現(xiàn)在Redis中查詢，如果查詢不到，就查詢數(shù)據(jù)庫拿到數(shù)據(jù)，再放到緩存中，這樣第二次相同的查詢請求過來，就可以直接在Redis中拿到數(shù)據(jù)；不過要注意【緩存穿透】的問題。

緩存的刷新會比較復(fù)雜，通常是修改完數(shù)據(jù)庫之后，還需要對Redis中的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作；代碼很簡單，但是需要保證這兩步為同一事務(wù)，或最終的事務(wù)一致性。

高速讀寫

常見的就是計數(shù)器，比如一篇文章的閱讀量，不可能每一次閱讀就在數(shù)據(jù)庫里面update一次。

高并發(fā)的場景很適合使用Redis，比如雙11秒殺，庫存一共就一千件，到了秒殺的時間，通常會在極為短暫的時間內(nèi)，有數(shù)萬級的請求達(dá)到服務(wù)器，如果使用數(shù)據(jù)庫的話，很可能在這一瞬間造成數(shù)據(jù)庫的崩潰，所以通常會使用Redis（秒殺的場景會比較復(fù)雜，Redis只是其中之一，例如如果請求超過某個數(shù)量的時候，多余的請求就會被限流）。

這種高并發(fā)的場景，是當(dāng)請求達(dá)到服務(wù)器的時候，直接在Redis上讀寫，請求不會訪問到數(shù)據(jù)庫；程序會在合適的時間，比如一千件庫存都被秒殺，再將數(shù)據(jù)批量寫到數(shù)據(jù)庫中。

所以通常來說，在必要的時候引入Redis，可以減少MySQL（或其他）數(shù)據(jù)庫的壓力，兩者不是替代的關(guān)系 。

我將持續(xù)分享Java開發(fā)、架構(gòu)設(shè)計、程序員職業(yè)發(fā)展等方面的見解，希望能得到你的關(guān)注。

Redis和MySQL的應(yīng)用場景是不同的。

通常來說，沒有說用Redis就不用MySQL的這種情況。

因為Redis是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL），而MySQL是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

和Redis同類的數(shù)據(jù)庫還有MongoDB和Memchache（其實并沒有持久化數(shù)據(jù)）

那關(guān)系型數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在常用的一般有MySQL，SQL Server，Oracle。

我們先來了解一下關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別吧。

1.存儲方式

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是表格式的，因此存儲在表的行和列中。他們之間很容易關(guān)聯(lián)協(xié)作存儲，提取數(shù)據(jù)很方便。而Nosql數(shù)據(jù)庫則與其相反，他是大塊的組合在一起。通常存儲在數(shù)據(jù)集中，就像文檔、鍵值對或者圖結(jié)構(gòu)。

2.存儲結(jié)構(gòu)

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對應(yīng)的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)表都預(yù)先定義了結(jié)構(gòu)（列的定義），結(jié)構(gòu)描述了數(shù)據(jù)的形式和內(nèi)容。這一點對數(shù)據(jù)建模至關(guān)重要，雖然預(yù)定義結(jié)構(gòu)帶來了可靠性和穩(wěn)定性，但是修改這些數(shù)據(jù)比較困難。而Nosql數(shù)據(jù)庫基于動態(tài)結(jié)構(gòu)，使用與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因為Nosql數(shù)據(jù)庫是動態(tài)結(jié)構(gòu)，可以很容易適應(yīng)數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)的變化。

3.存儲規(guī)范

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲為了更高的規(guī)范性，把數(shù)據(jù)分割為最小的關(guān)系表以避免重復(fù)，獲得精簡的空間利用。雖然管理起來很清晰，但是單個操作設(shè)計到多張表的時候，數(shù)據(jù)管理就顯得有點麻煩。而Nosql數(shù)據(jù)存儲在平面數(shù)據(jù)集中，數(shù)據(jù)經(jīng)?？赡軙貜?fù)。單個數(shù)據(jù)庫很少被分隔開，而是存儲成了一個整體，這樣整塊數(shù)據(jù)更加便于讀寫

4.存儲擴(kuò)展

這可能是兩者之間最大的區(qū)別，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是縱向擴(kuò)展，也就是說想要提高處理能力，要使用速度更快的計算機(jī)。因為數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個表，需要通過提升計算機(jī)性能來克服。雖然有很大的擴(kuò)展空間，但是最終會達(dá)到縱向擴(kuò)展的上限。而Nosql數(shù)據(jù)庫是橫向擴(kuò)展的，它的存儲天然就是分布式的，可以通過給資源池添加更多的普通數(shù)據(jù)庫服務(wù)器來分擔(dān)負(fù)載。

5.查詢方式

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通過結(jié)構(gòu)化查詢語言來操作數(shù)據(jù)庫（就是我們通常說的SQL）。SQL支持?jǐn)?shù)據(jù)庫CURD操作的功能非常強(qiáng)大，是業(yè)界的標(biāo)準(zhǔn)用法。而Nosql查詢以塊為單元操作數(shù)據(jù)，使用的是非結(jié)構(gòu)化查詢語言（UnQl），它是沒有標(biāo)準(zhǔn)的。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表中主鍵的概念對應(yīng)Nosql中存儲文檔的ID。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫使用預(yù)定義優(yōu)化方式（比如索引）來加快查詢操作，而Nosql更簡單更精確的數(shù)據(jù)訪問模式。

6.事務(wù)

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql數(shù)據(jù)庫遵循BASE原則（基本可用（Basically Availble）、軟/柔性事務(wù)（Soft-state ）、最終一致性（Eventual Consistency））。由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性，所以對事務(wù)的支持很好。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫支持對事務(wù)原子性細(xì)粒度控制，并且易于回滾事務(wù)。而Nosql數(shù)據(jù)庫是在CAP（一致性、可用性、分區(qū)容忍度）中任選兩項，因為基于節(jié)點的分布式系統(tǒng)中，很難全部滿足，所以對事務(wù)的支持不是很好，雖然也可以使用事務(wù)，但是并不是Nosql的閃光點。

7.性能

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為了維護(hù)數(shù)據(jù)的一致性付出了巨大的代價，讀寫性能比較差。在面對高并發(fā)讀寫性能非常差，面對海量數(shù)據(jù)的時候效率非常低。而Nosql存儲的格式都是key-value類型的，并且存儲在內(nèi)存中，非常容易存儲，而且對于數(shù)據(jù)的 一致性是 弱要求。Nosql無需sql的解析，提高了讀寫性能。

8.授權(quán)方式

大多數(shù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是付費的并且價格昂貴，成本較大（MySQL是開源的，所以應(yīng)用的場景最多），而Nosql數(shù)據(jù)庫通常都是開源的。

所以，在實際的應(yīng)用環(huán)境中，我們一般會使用MySQL存儲我們的業(yè)務(wù)過程中的數(shù)據(jù)，因為這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)系比較復(fù)雜，我們常常會需要在查詢一個表的數(shù)據(jù)時候，將其他關(guān)系表的數(shù)據(jù)查詢出來，例如，查詢某個用戶的訂單，那至少是需要用戶表和訂單表的數(shù)據(jù)。

查詢某個商品的銷售數(shù)據(jù)，那可能就會需要用戶表，訂單表，訂單明細(xì)表，商品表等等。

而在這樣的使用場景中，我們使用Redis來存儲的話，也就是KeyValue形式存儲的話，其實并不能滿足我們的需要。

即使Redis的讀取效率再高，我們也沒法用。

但，對于某些沒有關(guān)聯(lián)少，且需要高頻率讀寫，我們使用Redis就能夠很好的提高整個體統(tǒng)的并發(fā)能力。

例如商品的庫存信息，我們雖然在MySQL中會有這樣的字段，但是我們并不想MySQL的數(shù)據(jù)庫被高頻的讀寫，因為使用這樣會導(dǎo)致我的商品表或者庫存表IO非常高，從而影響整個體統(tǒng)的效率。

所以，對于這樣的數(shù)據(jù)，且有沒有什么復(fù)雜邏輯關(guān)系（就只是隸屬于SKU）的數(shù)據(jù)，我們就可以放在Redis里面，下單直接在Redis中減掉庫存，這樣，我們的訂單的并發(fā)能力就能夠提高了。

個人覺得應(yīng)該站出來更正一下，相反的數(shù)據(jù)量大，更不應(yīng)該用redis。

為什么？

因為redis是內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫啊，是放在內(nèi)存里的。

設(shè)想一下，假如你的電腦100G的資料，都用redis來存儲，那么你需要100G以上的內(nèi)存！

使用場景

Redis最明顯的用例之一是將其用作緩存。只是保存熱數(shù)據(jù)，或者具有過期的cache。

例如facebook，使用Memcached來作為其會話緩存。

總之，沒有見過哪個大公司數(shù)據(jù)量大了，換掉mysql用redis的。

題主你錯了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis來優(yōu)化。

BAT里越來越多的項目組已經(jīng)采用了redis+MySQL的架構(gòu)來開發(fā)平臺工具。

如題主所說，當(dāng)數(shù)據(jù)多的時候，MySQL的查詢效率會大打折扣。我們通常默認(rèn)如果查詢的字段包含索引的話，返回是毫秒級別的。但是在實際工作中，我曾經(jīng)遇到過一張包含10個字段的表，1800萬+條數(shù)據(jù)，當(dāng)某種場景下，我們不得不根據(jù)一個未加索引的字段進(jìn)行精確查詢的時候，單條sql語句的執(zhí)行時長有時能夠達(dá)到2min以上，就更別提如果用like這種模糊查詢的話，其效率將會多么低下。

我們最開始是希望能夠通過增加索引的方式解決，但是面對千萬級別的數(shù)據(jù)量，我們也不敢貿(mào)然加索引，因為一旦數(shù)據(jù)庫hang住，期間的所有數(shù)據(jù)庫寫入請求都會被放到等待隊列中，如果請求是通過http請求發(fā)過來的，很有可能導(dǎo)致服務(wù)發(fā)生分鐘級別的超時不響應(yīng)。

經(jīng)過一番調(diào)研，最終敲定的解決方案是引入redis作為緩存。redis具有運行效率高，數(shù)據(jù)查詢速度快，支持多種存儲類型以及事務(wù)等優(yōu)勢，我們把經(jīng)常讀取，而不經(jīng)常改動的數(shù)據(jù)放入redis中，服務(wù)器讀取這類數(shù)據(jù)的時候時候，直接與redis通信，極大的緩解了MySQL的壓力。

然而，我在上面也說了，是redis+MySQL結(jié)合的方式，而不是替代。原因就是redis雖然讀寫很快，但是不適合做數(shù)據(jù)持久層，主要原因是使用redis做數(shù)據(jù)落盤是要以效率作為代價的，即每隔制定的時間，redis就要去進(jìn)行數(shù)據(jù)備份/落盤，這對于單線程的它來說，勢必會因“分心”而影響效率，結(jié)果得不償失。

樓主你好，首先糾正下，數(shù)據(jù)多并不是一定就用Redis，Redis歸屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫中，其特點擁有高性能讀寫數(shù)據(jù)速度，主要解決業(yè)務(wù)效率瓶頸。下面就詳細(xì)說下Redis的相比MySQL優(yōu)點。（ 關(guān)于Redis詳細(xì)了解參見我近期文章： ）

讀寫異常快

Redis非?？?，每秒可執(zhí)行大約10萬次的讀寫速度。

豐富的數(shù)據(jù)類型

Redis支持豐富的數(shù)據(jù)類型，有二進(jìn)制字符串、列表、集合、排序集和散列等等。這使得Redis很容易被用來解決各種問題，因為我們知道哪些問題可以更好使用地哪些數(shù)據(jù)類型來處理解決。

原子性

Redis的所有操作都是原子操作，這確保如果兩個客戶端并發(fā)訪問，Redis服務(wù)器能接收更新的值。

豐富實用工具 支持異機(jī)主從復(fù)制

Redis支持主從復(fù)制的配置，它可以實現(xiàn)主服務(wù)器的完全拷貝。

以上為開發(fā)者青睞Redis的主要幾個可取之處。但是，請注意實際生產(chǎn)環(huán)境中企業(yè)都是結(jié)合Redis和MySQL的特定進(jìn)行不同應(yīng)用場景的取舍。 如緩存——熱數(shù)據(jù)、計數(shù)器、消息隊列（與ActiveMQ，RocketMQ等工具類似）、位操作（大數(shù)據(jù)處理）、分布式鎖與單線程機(jī)制、最新列表（如新聞列表頁面最新的新聞列表）以及排行榜等等 可以看見Redis大顯身手的場景?？墒菍τ趪?yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)準(zhǔn)確度和復(fù)雜的關(guān)系型應(yīng)用MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫依然不可替。

web應(yīng)用中一般采用MySQL+Redis的方式，web應(yīng)用每次先訪問Redis，如果沒有找到數(shù)據(jù)，才去訪問MySQL。

本質(zhì)區(qū)別

1、mysql：數(shù)據(jù)放在磁盤 redis：數(shù)據(jù)放在內(nèi)存。

首先要知道m(xù)ysql存儲在磁盤里，redis存儲在內(nèi)存里，redis既可以用來做持久存儲，也可以做緩存，而目前大多數(shù)公司的存儲都是mysql + redis，mysql作為主存儲，redis作為輔助存儲被用作緩存，加快訪問讀取的速度，提高性能。

使用場景區(qū)別

1、mysql支持sql查詢，可以實現(xiàn)一些關(guān)聯(lián)的查詢以及統(tǒng)計；

2、redis對內(nèi)存要求比較高，在有限的條件下不能把所有數(shù)據(jù)都放在redis；

3、mysql偏向于存數(shù)據(jù)，redis偏向于快速取數(shù)據(jù)，但redis查詢復(fù)雜的表關(guān)系時不如mysql，所以可以把熱門的數(shù)據(jù)放redis，mysql存基本數(shù)據(jù)。

mysql的運行機(jī)制

mysql作為持久化存儲的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，相對薄弱的地方在于每次請求訪問數(shù)據(jù)庫時，都存在著I/O操作，如果反復(fù)頻繁的訪問數(shù)據(jù)庫。第一：會在反復(fù)鏈接數(shù)據(jù)庫上花費大量時間，從而導(dǎo)致運行效率過慢；第二：反復(fù)地訪問數(shù)據(jù)庫也會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫的負(fù)載過高，那么此時緩存的概念就衍生了出來。

Redis持久化

由于Redis的數(shù)據(jù)都存放在內(nèi)存中，如果沒有配置持久化，redis重啟后數(shù)據(jù)就全丟失了，于是需要開啟redis的持久化功能，將數(shù)據(jù)保存到磁盤上，當(dāng)redis重啟后，可以從磁盤中恢復(fù)數(shù)據(jù)。redis提供兩種方式進(jìn)行持久化，一種是RDB持久化（原理是將Reids在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫記錄定時dump到磁盤上的RDB持久化），另外一種是AOF（append only file）持久化（原理是將Reids的操作日志以追加的方式寫入文件）。

redis是放在內(nèi)存的~！

數(shù)據(jù)量多少絕對不是選擇redis和mysql的準(zhǔn)則，因為無論是mysql和redis都可以集群擴(kuò)展，約束它們的只是硬件(即你有沒有那么多錢搭建上千個組成的集群)，我個人覺得數(shù)據(jù)讀取的快慢可能是選擇的標(biāo)準(zhǔn)之一，另外工作中往往是兩者同是使用，因為mysql存儲在硬盤，做持久化存儲，而redis存儲在內(nèi)存中做緩存提升效率。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是必不可少的，因為只有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫才能提供給你各種各樣的查詢方式。如果有一系列的數(shù)據(jù)會頻繁的查詢，那么就用redis進(jìn)行非持久化的存儲，以供查詢使用，是解決并發(fā)性能問題的其中一個手段

nosql與rdbms直接有什么區(qū)別

NoSQL與RDBMS的九點區(qū)別聯(lián)系?

1 理解ACID與BASE的區(qū)別（ACID是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫強(qiáng)一致性的四個要求，而BASE是NoSQL數(shù)據(jù)庫通常對可用性及一致性的弱要求原則，它們的意思分別是，ACID：atomicity, consistency, isolation, durability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同時有意思的是ACID在英語里意為酸，BASE意思為堿）

2 理解持久化與非持久化的區(qū)別。這么說是因為有的NoSQL系統(tǒng)是純內(nèi)存存儲的。

3 你必須意識到傳統(tǒng)有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL系統(tǒng)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的本質(zhì)區(qū)別。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通常是基于行的表格型存儲，而NoSQL系統(tǒng)包括了列式存儲（Cassandra）、key/value存儲（Memcached）、文檔型存儲（CouchDB）以及圖結(jié)構(gòu)存儲（Neo4j）

4與傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫有統(tǒng)一的SQL語言操作接口不同，NoSQL系統(tǒng)通常有自己特有的API接口。

5 在架構(gòu)上，你必須搞清楚，NoSQL系統(tǒng)是被設(shè)計用于成百上千臺機(jī)器的集群中的，而非共享型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的架構(gòu)。

6在NoSQL系統(tǒng)中，可能你得習(xí)慣一下不知道你的數(shù)據(jù)具體存在何處的情況。

7 在NoSQL系統(tǒng)中，你最好習(xí)慣它的弱一致性?！眅ventually consistent”(最終一致性)正是BASE原則中的重要一項。比如在Twitter，你在Followers列表中經(jīng)常會感受到數(shù)據(jù)的延遲。

8 在NoSQL系統(tǒng)中，你要理解，很多時候數(shù)據(jù)并不總是可用的。

9 你得理解，有的方案是擁有分區(qū)容忍性的，有的方案不一定有。

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)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(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)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(chǎn)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(yīng)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(kuò)展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）

數(shù)據(jù)和關(guān)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(yán)格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解，也就是說數(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運行不會改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨立性

所謂的獨立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會互相影響，如果一個事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務(wù)修改，只要另外一個事務(wù)未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務(wù)提交后，它所做的修改將會永久的保存在數(shù)據(jù)庫上，即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語言

沒有預(yù)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(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運作。

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個分布式系統(tǒng)不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯性這三個需求，

因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：

CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)大。

CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通?？赡軐σ恢滦砸蟮鸵恍?/p>

CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中，最多只能實現(xiàn)上面的兩點。

而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。

說明：C：強(qiáng)一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫

AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構(gòu)的時候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用，其實并不需要強(qiáng)一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。

4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機(jī)，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設(shè)備，也很貴的。

難點：

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺不需要大面積重構(gòu)。

一、NoSQL數(shù)據(jù)庫簡介

Web1.0的時代，數(shù)據(jù)訪問量很有限，用一夫當(dāng)關(guān)的高性能的單點服務(wù)器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動設(shè)備的普及，所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。

NoSQL 不依賴業(yè)務(wù)邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標(biāo)就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表，可以用普通的計算機(jī)處理超過10億行數(shù)據(jù)，還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，其設(shè)計目的在于管理由大量商用服務(wù)器構(gòu)建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達(dá)到PB級別)。在眾多顯著特性當(dāng)中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進(jìn)行規(guī)模調(diào)整，而且其不強(qiáng)調(diào)主集群的設(shè)計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴(kuò)展流程。

主要應(yīng)用：社會關(guān)系，公共交通網(wǎng)絡(luò)，地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)

分享名稱：nosql持久化集群,nosql集群特征
地址分享：http://www.rwnh.cn/article40/dscojeo.html

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