一、Nosql概述

1、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！

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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

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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

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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！

2、什么是Nosql

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。

3、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
   - ...
   

了解：3V + 3高

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。

4、阿里巴巴演进分析

推荐阅读：阿里云的这群疯子https://yq.aliyun.com/articles/653511

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商品信息

• 一般存放在关系型数据库：Mysql,阿里巴巴使用的Mysql都是经过内部改动的。

商品描述、评论(文字居多)

• 文档型数据库：MongoDB

图片

• 分布式文件系统 FastDFS
• 淘宝：TFS
• Google: GFS
• Hadoop: HDFS
• 阿里云: oss

商品关键字 用于搜索

• 搜索引擎：solr,elasticsearch
• 阿里：Isearch 多隆

商品热门的波段信息

• 内存数据库：Redis，Memcache

商品交易，外部支付接口

• 第三方应用

5、Nosql的四大分类

KV键值对

• 新浪：Redis
• 美团：Redis + Tair
• 阿里、百度：Redis + Memcache

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

列存储数据库

• HBase(大数据必学)
• 分布式文件系统

图关系数据库

用于广告推荐，社交网络

• Neo4j、InfoGrid

分类	Examples举例	典型应用场景	数据模型	优点	缺点
键值对（key-value）	Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB	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。	Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现	查找速度快	数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据
列存储数据库	Cassandra, HBase, Riak	分布式的文件系统	以列簇式存储，将同一列数据存在一起	查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展	功能相对局限
文档型数据库	CouchDB, MongoDb	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）	Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据	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	查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。
图形(Graph)数据库	Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph	社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱	图结构	利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等	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