Daylight629
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Nosql基本概念

Nosql基本概念

一、为什么使用Nosql

1、单机Mysql时代

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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

2010–2020 十年之间，世界已经发生了翻天覆地的变化；（定位，也是一种数据，音乐，热榜！）
MySQL 等关系型数据库就不够用了！数据量很多，变化很快~！
MySQL 有的使用它来村粗一些比较大的文件，博客，图片！数据库表很大，效率就低了！如果有一种数 据库来专门处理这种数据,

MySQL压力就变得十分小（研究如何处理这些问题！）大数据的IO压力下，表几乎没法更大！

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！

二、什么是Nosql

NoSQL = Not Only SQL（不仅仅是SQL）

Not Only Structured Query Language

NoSQL = Not Only SQL （不仅仅是SQL）
关系型数据库：表格 ，行 ，列

泛指非关系型数据库的，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是发展快的，而且是我们当下必须要掌握的一个技术！

很多的数据类型用户的个人信息，社交网络，地理位置。这些数据类型的存储不需要一个固定的格式！ 不需要多月的操作就可以横向扩展的 ！ Map 使用键值对来控制！

Nosql特点

解耦！

  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
- ...

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

三、阿里巴巴演进分析

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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

大型互联网应用问题：

  • 数据类型太多了！
  • 数据源繁多，经常重构！
  • 数据要改造，大面积改造

解决问题：
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四、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
    • 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
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  • 他不是存图形，放的是关系，比如：朋友圈社交网络，广告推荐！
  • Neo4j、InfoGrid

四者对比！

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

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    #include <iconv.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <string.h> #include <sys/stat.h> int code_c
  • 大型分布式网站架构设计与实践 lilin530 应用服务器搜索引擎
    1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。 应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
  • 在代码中获取Android theme中的attr属性值 OliveExcel androidtheme
    Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.   在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
  • 基于Zookeeper的分布式共享锁 roadrunners zookeeper分布式共享锁
    首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。   共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。   官
  • 两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他