NoSQL技术梳理

主要解决什么是NoSQL，为什么要有NoSQL，和NoSQL的使用场景等问题

数据库拓展方法：
1、memcached缓存

2、mysql主从复制，读写分离

3、mysql分库分表，水平拆分，mysql集群

MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL最好使用InnoDB引擎

4、MySQL不适合存放大的数据

网站布局

用户请求->Nginx负载均衡->服务器->Mysql集群->文件、图片服务器，流媒体服务器，Hadoop集群等

RDBMS：

• 高度组织化、结构化的数据
• 结构化查询语言（SQL）
• 数据和关系都存储在单独的表中
• 数据操纵语言，数据定义语言
• 严格的一致性
• 基础事务
• 事务特性：ACID（原子性、一致性、独立性、持久性）

NoSQL：
1、非关系型数据库，去掉关系数据库的关系型特征，容易扩展。在架构层面带来了可扩展的能力
2、数据库结构简单，具有非常高的读写性能

• 不仅仅是SQL
• 没有声明性查询语言
• 没有预定义的模式
• 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
• 最终一致性，而不是ACID属性
• 非结构化和不可预知的数据
• CAP定理
• 高性能，高可用和高伸缩性

NoSQL四种类型：

• KV键值
  • Redis
  • 内容缓存，处理大量数据的高访问负载
  • key-value的键值对，哈希表实现
• 文档型数据库（bson格式比较多）
  • MongoDB
• 表结构可变
• key-value对应的键值对，value是结构化的数据
• 列存储数据库
  • Hadoop
  • 分布式文件系统
  • 列簇式存储，查找速度快，可扩展性强
• 图关系数据库
  • Neo4j，InfoGrid
  • 社交网络等的存储
  • 图结构（最短路径寻址等，N度关系查找）

NoSQL中的CAP和Base：

• CAP
  • Consistency（强一致性）
  • Availability（可用性）
  • Partition tolerance（分区容忍性）

分布式存储系统中的CAP只能三选二

• CA：RDBMS

• CP：MongoDB、HBase、Redis

• AP：CouchDB、Cassandra、DynamoDB、Riak

• BASE：通过让系统放松对某一时刻数据一致性的要求，来换取系统整体伸缩性和性能的改观

  • 基本可用（Basically Avaliable）
  • 软状态（Soft state）
  • 最终一致性（Eventually consistent）

分布式
在不同的多台服务器上，部署不同的服务模块，他们之间通过Rpc/Rmi通信和调用，对外提供服务和组内协作
集群
不同的多台服务器上面部署相同的服务模块，通过分布式调度软件进行统一的调度，对外提供服务和访问