文章目录
- 一、Nosql概述
- 为什么使用Nosql
- 1、单机Mysql时代
- 2、Memcached(缓存) + Mysql + 垂直拆分（读写分离）
- 3、分库分表 + 水平拆分 + Mysql集群
- 4、如今最近的年代
- 什么是Nosql
- 1.NoSQL = Not Only SQL（不仅仅是SQL）
- 2.Nosql特点
- 3.Nosql的四大分类
- KV键值对
- 文档型数据库（bson数据格式）：
- 列存储数据库
- 图关系数据库
一、Nosql概述
为什么使用Nosql
1、单机Mysql时代
90年代,一个网站的访问量一般不会太大，单个数据库完全够用。随着用户增多，网站出现以下问题
1.数据量增加到一定程度，单机数据库就放不下了
2.数据的索引（B+ Tree）,一个机器内存也存放不下
3.访问量变大后（读写混合），一台服务器承受不住
2、Memcached(缓存) + Mysql + 垂直拆分（读写分离）
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！
优化过程经历了以下几个过程：
1.优化数据库的数据结构和索引(难度大)
2.文件缓存，通过IO流获取比每次都访问数据库效率略高，但是流量爆炸式增长时候，IO流也承受不了
3.MemCache,当时最热门的技术，通过在数据库和数据库访问层之间加上一层缓存，第一次访问时查询数据库，将结果保存到缓存，后续的查询先检查缓存，若有直接拿去使用，效率显著提升。
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
1.NoSQL = Not Only SQL（不仅仅是SQL）
Not Only Structured Query Language
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。
2.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！）
3.数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库，随取随用）
4.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
- ...
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
- 高性能，高可用，高扩展
- .....大数据时代的3V ：主要是描述问题的
1.海量Velume
2.多样Variety
3.实时Velocity
大数据时代的3高 ： 主要是对程序的要求
1.高并发
2.高可扩
3.高性能
真正在公司中的实践：NoSQL + RDBMS 一起使用才是最强的。
3.Nosql的四大分类
KV键值对
分类： Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB
Examples举例： 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。
典型应用场景： Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现
优点： 查找速度快
缺点： 数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据
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
分类： CouchDB, MongoDb
Examples举例： Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容）
典型应用场景： Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据
优点： 数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构
缺点： 查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。
列存储数据库
- HBase(大数据必学)
- 分布式文件系统
分类： Cassandra, HBase, Riak
Examples举例： 分布式的文件系统
典型应用场景： 以列簇式存储，将同一列数据存在一起
优点： 查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展
缺点： 功能相对局限
图关系数据库
- Neo4j、InfoGrid
分类： Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph
Examples举例： 社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱
典型应用场景： 图结构
优点： 利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等
缺点： 很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群
