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
-
数据量增加到一定程度，单机数据库就放不下了
-
数据的索引（B+ Tree）,一个机器内存也存放不下
-
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：
-
优化数据库的数据结构和索引(难度大)
-
-
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
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。
Nosql特点
-
方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展！）
-
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！）
-
数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库，随取随用）
-
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
-
海量Velume
-
多样Variety
-
实时Velocity
大数据时代的3高 ： 主要是对程序的要求
-
高并发
-
高可扩
-
高性能
真正在公司中的实践：NoSQL + RDBMS 一起使用才是最强的。
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
# 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
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 |