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Redis-狂神（1. NoSQL 概述）学习笔记

分类: 文章 • 2024-05-09 21:59:58

文章目录

1 数据库的发展史

  1. 单机 MySQL

    用户 → 查询语句 → 数据库

    90年代，一个基本的网站访问量不会太大，单个数据库完全够用了。

    且基本上使用的都是静态网页，所以服务器没有太大压力。

    这种情况下，整个网站的瓶颈：

    1、数据量如果太大，一个机器放不下
    2、数据的索引（使用的是 B+Tree），一个机器内存放不下
    3、访问量增大，一个服务器承受不了

  2. MemCached（缓存）+ MySQL + 垂直拆分

    Redis-狂神（1. NoSQL 概述）学习笔记
    数据增多，一个数据库放不下，就需要垂直拆分成多个数据库。

    网站 80% 的时间都在执行读操作，所以大部分的数据库复制读操作，少部分复制写操作，也就是使读写分离的技术。

    每次查询操作都要去访问数据库的话，数据库压力会很大。这种情况就需要使用缓存，来减轻数据库的压力。

    发展过程：优化数据结构和索引 → 使用文件缓存（IO） → MemCached

  3. 水平拆分 + MySQL 集群

    Redis-狂神（1. NoSQL 概述）学习笔记

    用户持续增多，少量数据库也满足不了需求了，就需要使用 MySQL 集群。每一个集群都具有 M（master）和 S （slave）

    把之前整个数据库进行拆分，把不同功能的数据进行拆分，减轻单个群的压力。

  • 此时数据库的引擎也发生了变化：
    之前是 MyISAM ：表锁，查询数据锁住整个表，影响效率。
    后来是 InnoDB ：行锁，查询数据锁住对应的那一行。

  1. 现阶段

    现在数据量巨大，且变化速度极快，所以 MySQL 这种关系型数据库处理起来就很吃力了。

    所以出现了很多新型的非关系型数据 ，专门存储大型文件、图片、博客……

2. 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…… 数据量暴增。
这时就要使用 NoSQL 数据库，它可以很好的处理以上情况。

3. 什么是 NoSQL

  • NoSQL = Not Only SQL （不仅仅是 SQL）

泛指非关系型数据库。

  • 关系型数据库 ：表格，以行和列作为表格，就像 Excel

随着 web2.0 的互联网的诞生，传统的关系型数据库，很难对付 web2.0 时代的产物 ，尤其是一些高并发的社区，也就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，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。不需要特定的格式就可以横向扩展的。

4. NoSQl 特点

  1. 方便扩展（数据间没有关系，很好扩展）
  2. 大数据量高性能（Redis 每秒写 8 万次，读取 11 万次，NoSQL 的缓存记录级，细粒度的）
  3. 数据类型是多样型的（不需要实现设计数据库，随去随用，如果是数据量十分大的表，很多人就无法设计了）

  • 传统的关系型数据库 和 NoSQL 对比

    传统的关系型数据库

    • 结构化组织
    • SQL
    • 数据和关系都存在单独的表
    • 操作，数据定义语言
    • 严格的一致性
    • ……

    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
    • 保证最终一致性
    • CAP 定理 和 BASE 理论（异地多活）
    • 高性能、高可用、靠可扩展
    • ……

真正在实践中：NoSQL + 关系型数据库 一起使用才是最强的

5. 了解 3V + 3高

  • 大数据时代的 3V—— 主要是用来描述问题的
    1、Volume (海量数据)
    2、Varity (多样化)
    3、Velocity (实时性)

  • 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（可以随时水平拆分）
    3、 高性能（保证用户体验和性能）

6. 数据架构分析

  • 思考问题：一个大型网站上的这么多内容都是放在一个数据库中的吗？

  • 常用的数据库

  1. 存储商品的基本信息

    名称、价格、商家信息 ……
    这些关系型数据库就都可以解决了——MySQL / Oracle

  2. 商品的描述、评论（文字较多的）

    文档型数据库：MongoDB

  3. 图片

    分布式文件系统 FastDFS
    淘宝的：TFS
    Google的：GFS
    Hadoop的：HDFS
    阿里云的：OSS

  4. 商品的关键字（搜索）

    搜索引擎 SOLR 、Elastic Search
    淘宝用的 ： ISearch

  5. 商品热门的波段信息（秒杀）

    内存数据库
    Redis、Tair、MemCache

  6. 商品的交易，外部的支付接口

    三方应用

  • 大型互联网应用问题：
    1、数据类型太多
    2、数据源太多，经常重构
    3、数据要改造，大面积改造

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