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1.关系数据库与非关系型数据库概述

1.1 关系型数据库

一个结构化的数据库,创建在关系模型(二维表格模型)基础上

一般面向于记录

SQL 语句(标准数据查询语言)就是一种基于关系型数据库的语言

用于执行对关系型数据库中数据的检索和操作。

主流的关系型数据库包括 Oracle、MySQL、SQL Server、Microsoft Access、DB2 等。

1.2 非关系型数据库

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意思是“不仅仅是 SQL”,是非关系型数据库的总称。

除了主流的关系型数据库外的数据库,都认为是非关系型。

主流的 NoSQL 数据库有 Redis、MongBD、Hbase、CouhDB 等。

1.3 关系数据库与非关系型数据库区别

(1)数据存储方式不同

  关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。

关系型数据天然就是表格式的,因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储,也很容易提取数据。

与其相反,非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中,而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中,就像文档、键值对或者图结构。

你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

(2)扩展方式不同

  SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上,要支持日益增长的需求当然要扩展。

要支持更多并发量,SQL数据库是纵向扩展,也就是说提高处理能力/,使用速度更快速的计算机,这样处理相同的数据集就更快了。因为数据存储在关系表中,操作的性能瓶颈可能涉及很多个表,这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间,但最终肯定会达到纵向扩展的上限。

而NoSQL数据库是横向扩展的。因为非关系型数据存储天然就是分布式的,NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

(3)对事务性的支持不同

如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划,那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制,并且易于回滚事务。

虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作,但稳定性方面没法和关系型数据库比较,所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面。

1.4 非关系型数据库产生背景

可用于应对 Web2.0 纯动态网站类型的三高问题。

High performance——对数据库高并发读写需求

Huge Storage——对海量数据高效存储与访问需求

High Scalability && High Availability——对数据库高可扩展性与高可用性需求

  关系型数据库和非关系型数据库都有各自的特点与应用场景,两者的紧密结合将会给Web2.0的数据库发展带来新的思路。

让关系数据库关注在关系上,非关系型数据库关注在存储上。

  例如,在读写分离的MySQL数据库环境中,可以把经常访问的数据存储在非关系型数据库中,提升访问速度。

1.5 总结

关系型数据库:

实例–>数据库–>表(table)–>记录行(row)、数据字段(column)

非关系型数据库:

实例–>数据库–>集合(collection)–>键值对(key-value)

非关系型数据库不需要手动建数据库和集合(表)。

2.Redis概述

2.1 Redis简介

Redis 是一个开源的、使用 C 语言编写的 NoSQL 数据库。

Redis 基于内存运行并支持持久化,采用key-value(键值对)的存储形式,是目前分布式架构中不可或缺的一环。

  Redis服务器程序是单进程模型,也就是在一台服务器上可以同时启动多个Redis进程,Redis的实际处理速度则是完全依靠于主进程的执行效率。

若在服务器上只运行一个Redis进程,当多个客户端同时访问时,服务器的处理能力是会有一定程度的下降;

若在同一台服务器上开启多个Redis进程,Redis在提高并发处理能力的同时会给服务器的CPU造成很大压力

所以在实际生产环境中,需要根据实际的需求来决定开启多少个Redis进程。

若对高并发要求更高一些,可能会考虑在同一台服务器上开启多个进程。

若 CPU 资源比较紧张,采用单进程即可。

2.2 Redis 优点

具有极高的数据读写速度:数据读取的速度最高可达到 110000 次/s,数据写入速度最高可达到 81000 次/s。

支持丰富的数据类型:支持 key-value、Strings、Lists、Hashes、Sets 及 Ordered Sets 等数据类型操作。

支持数据的持久化:可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

原子性:Redis 所有操作都是原子性的。

支持数据备份:即 master-salve 模式的数据备份。

2.3 Redis使用场景

Redis作为基于内存运行的数据库,缓存是其最常应用的场景之一。除此之外,Redis常见应用场景还包括获取最新N个数据的操作、排行榜类应用、计数器应用、存储关系、实时分析系统、日志记录。

3.Redis 安装部署

NOSQL相关_关系型数据库

NOSQL相关_数据_02

执行软件包自带的install_server.sh脚本文件设置redid服务相关配置

NOSQL相关_关系型数据库_03

把redis的可执行程序文件放入路径环境变量的目录

NOSQL相关_数据_04

修改配置 /etc/redis/6379.conf 参数

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NOSQL相关_数据_06

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4 Redis 数据库常用命令

set 存放数据,命令格式为 set key value

get 获取数据,命令格式为 get key

(2)keys 取值

keys 命令可以取符合规则的键值列表,通常情况可以结合*、?等选项来使用。

NOSQL相关_数据_08

(3)exists 判断值是否存在

exists 命令可以判断键值是否存在。

exists name

exists aabb

(4)del 删除key

del 命令可以删除当前数据库的指定 key。

keys *

del name

keys *

(5)type 获取值的类型

type 命令可以获取 key 对应的 value 值类型

type a1

(6)rename 重命名(覆盖)

rename 命令是对已有 key 进行重命名。(覆盖)

命令格式:rename 源key 目标key

使用rename命令进行重命名时,无论目标key是否存在都进行重命名,且源key的值会覆盖目标key的值。在实际使用过程中,建议先用

exists 命令查看目标 key 是否存在,然后再决定是否执行 rename 命令,以避免覆盖重要数据。

(7)renamenx 重命名(不覆盖)

renamenx 命令的作用是对已有 key 进行重命名,并检测新名是否存在,如果目标 key 存在则不进行重命名。(不覆盖)

命令格式:renamenx 源key 目标key

NOSQL相关_关系型数据库_09

(8)dbsize 查看库中key的数量

dbsize 命令的作用是查看当前数据库中 key 的数目。

keys *

dbsize

(9)设置密码

使用config set requirepass password命令设置密码

使用config get requirepass命令查看密码(一旦设置密码,必须先验证通过密码,否则所有操作不可用)

NOSQL相关_数据库_10

5 Redis 多数据库常用命令

Redis 支持多数据库,Redis 默认情况下包含 16 个数据库,数据库名称是用数字 0-15 来依次命名的。多数据库相互独立,互不干扰。

(1)多数据库间切换

命令格式:select 序号

使用 redis-cli 连接 Redis 数据库后,默认使用的是序号为 0 的数据库。

(2)多数据库间移动数据

set name lisi

get name

select 5

get name

select 0

move name 5

get name

select 5

get name

NOSQL相关_高可用_11

(3)清除数据库内数据

FLUSHDB :清空当前数据库数据

FLUSHALL :清空所有数据库数据

6.Redis 高可用

在web服务器中,高可用是指服务器可以正常访问的时间,衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务(99.9%、99.99%、99.999%等等)。

  但是在Redis语境中,高可用的含义似乎要宽泛一些,除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术),还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。

在Redis中,实现高可用的技术主要包括持久化、主从复制、哨兵和集群,下面分别说明它们的作用,以及解决了什么样的问题。

持久化:持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段),主要作用是数据备份,即将数据存储在硬盘,保证数据不会因进程退出而丢失。

主从复制:主从复制是高可用Redis的基础,哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份,以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。

  缺陷:故障恢复无法自动化;写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。

哨兵:在主从复制的基础上,哨兵实现了自动化的故障恢复。

  缺陷:写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。

集群:通过集群,Redis解决了写操作无法负载均衡,以及存储能力受到单机限制的问题,实现了较为完善的高可用方案。