NoSQL概述

我们现在处理什么年代    2020年  大数据时代  适者生存 学习才是在这个社会生存的唯一法则。

1.单机MySQL的年代

90年代, 一个基本网站访问量一般不会太大, 单个数据库完全足够！那个时候更多的使用静态网页 HTML 服务器根本没有压力 思考下：整个网站的瓶颈是什么？

• 数据量太大, 一个机器放不下
• 数据索引 （300万条数据就一定建立索引! B+树), 一个机器内存也放不下
• 访问量(读写混合), 一台服务器承受不了

只要你开始出现以上三种情况之一， 那么就必须晋级！

2.Memcached（缓存） + MySQL + 垂直拆分

网站80%的情况都是在读数据, 每次都要查询数据就很麻烦， 所以说我们希望减轻数据压力, 我们可以使用缓存来保证效率!

发展过程：优化数据结构-->文件缓存(IO)-->Memcached（缓存 当时最热门的技术！）

3.分库分表+水平拆分+MySQL集群

技术和业务发展的同时, 对人的要求也越来越高 本质:数据库(读 写)

早些年MyISAM:表锁, 十分影响效率!高并发下就会出现严重的问题, 转到Innodb：行锁

慢慢的就开始使用分库分表来解决写的压力! MySQL在那个年代推出了表分区 这个并没有多少公司使用 MySQL集群

4.如今年代

技术爆炸 2010-2020   十年之间, 世界发生翻天覆地的变化

MySQl关系型数据库就不够用了, 数量巨多, 变化很快

MySQL有的使用它来存储一些比较大的文件, 博客 图片    数据库表很大, 效率就低了！如果有一种数据库专门来处理这种数据 MySQL的压力就会十分小(研究如何处理这些问题) 大数据IO压力下, 表几乎没办法更大！

5.目前一个基本互联网项目！

6.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的增长 这时候我们就应该使用NoSQL数据库, 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)泛指非关系型数据库，随着 Web2.0 互联网的诞生， 传统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，而且当下必须掌握一个技术

很多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要有一个固定的格式！不需要多余的格式就可以横向扩展的！Map 使用键值对

NoSQL特点

解耦

• 方便拓展(数据之间没有关系, 很好扩展)
• 大数据量 高性能(Redis一秒些8万次  读取11万    NoSQL的缓存记录， 是一种细粒度的缓存, 性能会比较高)
• 数据类型是多样的!(不需要事先设计数据库!   随取随用    如果是十分大的表, 很多人就无法设计了)
• 传统的RDBMS和NoSQL

• 传统的RDBMS：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、数据定义语言、严格的一致性、基础事务......
• 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（社交关系）、最终一致性、CAP原理 和 BASE （异地多活）、高性能、高可用、高可扩、......

了解3V + 3高

大数据时代的3V：主要描述问题

• 海量Volume
• 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（随时水平拆分，机器不够用了，可以扩展机器）
• 高性能（保证我们的用户体验）

真正在公司中的实践：NoSQL + RDBMS 一起使用才是最强大的, 阿里巴巴的架构引进.

阿里巴巴演进分析

思考问题 这么多的数据难道都是在一个数据库中的么?

敏捷开发、极限编程

开源才是技术的王道

任何一家互联网公司，都不可能简简单单让用户能用就好了 大量公司做的都是相同的业务;(竞品协议)

如果未来相当一个架构师：没有什么是加一层解决不了的！

商品的基本信息

名称 价格 商家信息 关系型数据库就能就解决 MySQL/oracle (淘宝早就去IOE了    王坚：推荐文章 ：阿里云的这群疯子) 淘宝内部的MySQL 不是大家用的MySQL

商品描述 评论（文字比较多）

文档型数据库中  MongDB

图片

分布式文件存储系统 FastDFS

• 淘宝自己的    TFS
• Google       GFS
• Hadoop       HDFS
• 阿里云的      oss

商品关键字（搜索）

• 搜索引擎：solr   elasticsearch
• ISerach：多隆（多关注技术大佬）

商品热门的波段信息

• 内存数据库‘
• Reids Tair  Memache

商品的交易   外部的支付接口

• 第三方应用

要知道， 一个简单的网页背后的技术一定不是大家所想象的那么简单

大型互联网应用问题

• 数据类型太多了
• 数据源多， 经常重构（敏捷开发）！
• 数据要改造, 大面积改造

解决问题：

NoSQL的四大分类

KV键值对

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

文档型数据库(bson格式   和json一样)

• MongoDB(一般必须要掌握)
  

• MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库, C++编写, 主要用来处理大量的文档
• MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系型数据库中中间产品   MongoDB是非关系型数据库中功能最丰富, 最像关系型数据库.

• ConthDB
  

列存储

• HBase
• 分布式文件系统

图关 他不是存储图形, 放的是关系, 比如：朋友圈社交网络   广告推荐

• Neo4j InfoGrid

Web1.0：以静态、单向阅读为主，网站内信息可以直接和其他网站信息进行交互，能通过第三方信息平台同时对多家网站信息进行整合使用。

Web2.0：以分享为特征的实时网络，用户在互联网上拥有自己的数据，并能在不同的网站上使用。

Web3.0：将以网络化和个性化为特征，提供更多人工智能服务，完全基于Web，用浏览器即可实现复杂的系统程序才具有的功能。

Web3.0的特征分析：1、微内容(Widget)的自由整合与有效聚合 2、适合多种终端平台，实现信息服务的普适性 3、良好的人性化用户体验，以及基础性的个性化配置 4、有效和有序的数字新技术