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标题: NoSQL(简介、历史） [打印本页]

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作者: 农妇山泉一亩田    时间: 2022-8-9 14:47
标题: NoSQL(简介、历史）
NoSQL

为什么使用NoSQL

1.单机MySQL的网站

APP----->DAL------>MySQL
90年代：一个基本的网站访问量一般不会很大，单个数据库完全足够。
那个时候，更多的去使用静态网页HTML --- -服务器没有太大的压力
这种情况下，整个网站的瓶颈是什么？
1.数据量太大，一台机器放不下了。
2.数据的索引（300万就一定要建立索引）B+Tree，一个机器内存也放不下
3.访问量（读写混合），一个服务器承受不了
只要你发现出现这三种，必学晋级：

2.Memcached+MySQL+垂直拆分（分库分表）

APP------>DAL------->MySQL(1)MySQL--(2写内容)---MySQL(3)
1.3读2写（读写分离）
网站80%都是在读，每次要查询数据库十分麻烦,减轻服务器的压力，使用缓冲提高效率
APP------>DAL----cache--->MySQL(1)MySQL--(2写内容)---MySQL(3)
发展方式：
优化数据结构和索引------->文件缓冲(IO)---------->Memcached(当时火热的技术)

3.分库分表+水平拆分+MySQL集群

​                                        集群1：M---(S--S)
APP----DAL-------cach--集群2：M---(S--S)
​                                        集群3：M---(S--S)
本质是：数据库（读、写）
早些年：MyISAM:表锁（100万张三--密码）十分影响效率！高并发有严重问题
转战Innodb：行锁
慢慢的就开始分库分表解决写的压力  MySQL提供了表分区（这个没有多少公司使用），MySQL的集群

如今年代

技术爆炸，2010年---2022年，世界翻天覆地的变化（定位，音乐，...)
MySQL数据库不能用了，数据量大，变化很快！！
（浏览量 10w+ 固定时间后才持久化）
MySQL有的使用它来储存一些比较大的文件，博客，图片！！数据库表很大，数据库的效率低了！如果有一种数据库来专门处理这种数据，MySQL压力就变的十分小了（研究如何处理问题！！）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

​                                                                                                                MySQL 01        缓存
1用户                                 负载均衡主机         APP服务器1                        MySQL 02        移动信息服务器
2用户 --企业防火墙==                                        APP服务器2                        MySQL 03        Hadoop集群
3用户                                 负载均衡备机                APP服务器3                        MySQL 04        实时通信服务
​                群发服务器                   图片服务器          文件服务器                        MySQL 05        流媒体服务器

为什么要NoSQL!

用户的个人信息、社交网络、地理信息、用户自己产生的数据、用户日志的爆发式增长
什么是NoSQL

not only sql(不仅仅是SQL)
关系型数据库：

• 行和列来记录（POI）技术操作EXCEL表
  

泛指非关系型数据库，随着java分布式时代！音乐、尤其是大规模高并发的社区暴露很多难以克服的问题
NoSQL在当今大数据环境下，Redis是必须是掌握的。
很多的用户的个人信息、社交网络、地理信息、用户自己产生的数据、用户日志，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。Map

NoSQL的特点：

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的缓存记录级别，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，如果数据库的表是大的就没法设计了）
4.传统的RDBMS关系型数据库于NoSQL：

1. 传统的CRUD
2. --结构化组织
3. --SQL
4. --数据和关系都存在单独的表中 row col
5. --操作操作，数据定义语言
6. --基础的事务
7. --不仅仅是数据

复制代码

1. NoSQL
2. --不仅仅是数据
3. --没有固定的查询语言
4. --键值对储存，列存储，文档存储，图形数据库（社交关系）
5. --最终一致性
6. --CAP定理和BASE （异地多活）初级架构师
7. --高性能，高可用，高扩展
8. --。。。

复制代码

3V+3高

大数据时代的3V
1.海量2.多样3.实时
大数据时代的3高：
1高并发2.高开拓3.高性能
真正的公司中：NoSQL+RDBMS 一起使用
技术没有高低之分，就看如何使用
阿里巴巴的演进分析

这么多的东西难道都是放在一个数据库中么？B2B
敏捷开发、极限编程、协同开发
开源才是技术的王道，任何一家互联网公司只是让用能用就好了
大量的公司做的都是相同的业务（竞品协议）
随着这样的竞争，业务越来越完善，越来越高！
如果你为想当架构师，没有什么是加一层是解决不了的
商品信息数据库基本信息sql商品SPU属性DocumentDB图片图片银行接口相关关键字SearchEngine思考：
1.商品：--名称，价格，商家信息----MySQL /Oracle（淘宝早年就去除IOE--王坚：阿里云的这群疯子）

1. 淘宝内部的Mysql和我们不一样

复制代码

2.商品的描述、评论、文字比较多  -- -文档性数据库（MongoDB)
3.图片分布式文件系统FastDFS

• 淘宝自己的TFS
  
• Gooals 的 GFS
  
• Hadoop   HDFS
  
• 阿里云的 OSS
  

4.商品的关键字
---搜索引擎  solor   elasticsearch
---ISerach ：多隆
5.商品热门信息
--内存数据库
--Redis  Tair  Memache...
6.商品的交易：
外部的支付接口--三方应用
一个简单网页，背后的技术一定不是那么简单

• 大型互联网的数据类型太多了
  
• 数据源太多了，经常重构
  
• 数据要改造
  

统一的数据服务层UDSL
---Mapping--
热点缓存平台

• 过期控制
  
  
  
  • 事件过期
    
  • 自动过期
    
  
  
• 热点匹配---热点规则
  
• key生成-----KEY规则
  
• 缓存读写------过期规则
  

热点缓存索引----KV集群
NoSQL的四大分类

KV键值对

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

文档形数据库：（bson格式json一样）

• MongDB()
  
  
  
  • 基于分布式文件储存的数据库，c++编写，主要用来处理大量文档
    
  • 是一个介于关系型数据库和非关系型数据库的中间产品，是非关系型数据库中功能最丰富，最想关系型数据库的
    
  
  
• ConthDB
  

列存储数据库

• HBase
  
• 分布式文件系统
  

图关系数据库

• 它不存储图片，放的是关系，比如社交网络，广告推荐
  
• Neo4j,InfoGrid
  

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