Redis-NoSql

一、Nosql概述

1. 单机MySQL年代
   
   90年代访问量不大，全国的互联网并没有通，那个时候更多的使用静态网页例如hao123，这种静态页面里没有太大的压力，所以单机的Mysql足够用。

• 数据量如果太大，一台机器放不下；
• 索引不断的累加，机器内存受不了；
• 访问量（读写混合），一个服务承受不了。
  只要出现以上三种情况，必须考虑晋级！

2. Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分(读写分离)
   网站大多数的情况都是在读，甚至有很多是在读重复的内容， 如果每次都去读取数据库，会存在IO瓶颈，所以这个时候加一层缓存来存储每次读取一致的那些内容，当第一个人读时写入缓存，其他人再读只需要从缓存中读取数据即可。
   发展过程：优化MySQL底层数据结构和索引->文件缓存（IO）->Memcached(当时最热门的技术)
   

3. 分库分表+水平拆分（集群）

4. 如今年代的结构：
   现在的定位、热榜、音乐等数据多且浏览时刷新快，传统的关系型数据库已经无法满足要求，所以产生了一些专门的存储结构来存储这些数据。 例如，图形数据库、BSON、文件数据库、文本数据库等进行对应的处理，来减少MySQL的压力。
   
   现在个人信息、日志文件、地理位置信息等相关信息爆发式增长，传统关系型数据无法满足需求，所以这个时候需要使用NoSql数据库进行大量数据的存储操作。

5. 什么是NoSql？
   not only sql，不仅仅是sql，泛指非关系型数据库。NoSql可以存储一些无法通过行列的形式存储的数据，不需要多余的操作就可以横线扩展。

6. NoSql特点：
   解耦；
   方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展）；
   大数据量高性能（redis一秒写8万次，读11万）；
   数据类型多样性，无需设计数据库，随取随用；
   传统的关系型数据库和NoSql的区别：

传统的sql:

 - 结构化组织
 - 数据和关系都存在单独的表中
 - 数据定义语言
 - 严格的一致性
 - 基础的事务
 - ......

NoSql：

 - 没有固定的查询语言
 - 不仅仅是数据
 -  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
 - ...... 

7. 大数据时代的3V+3高

3V：
 - 海量
 - 多样
 - 实时
3高：
 - 高可扩
 - 高并发
 - 高性能

二、阿里巴巴技术发展史

三、关于一些数据的存储

# 1、商品的基本信息
MySQL/Oracle

# 2、商品的描述、评论（文字比较多）
文档型数据库中，MongoDB
# 3、图片
分布式文件系统 FastDFS

 - 淘宝自己的 TFS
 - 谷歌自己的 GFS
 - Hadoop HDFS
 - 阿里云的 OSS
# 4、商品的关键字（搜索）
 - 搜索引擎 solr elasticsearch
 - ISearch: 多隆
# 5、商品的波段信息
内存数据库、redis等
# 6、商品的支付、交易
三方应用

四、NoSql的四大分类

1、KV键值对：

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

2、文档型（bson格式）：

• MongoDB：分布式文件存储的数据库，由C++编写的，主要用于存储大量文档。介于关系型和非关系型的中间产品！
• CouchDB

3、列存储：

• HBase
• 分布式文件系统

4、图关系数据库

不是存图形的，而是存放图关系的，比如社交推荐、广告推荐等。

• Neo4j、InfoGrid