redis学习笔记-02：为什么使用NoSQL数据库

一、第一代：单机版的MySQL

1、静态网页，动态交互类型的网站不多。

2、架构：APP---->DAL---->MySQL Instance

3、数据存储的瓶颈：

（1）数据量总大小超过机器的内存

（2）数据的索引和数据量的大小超过机器的内存

（3）访问量（读写混合）超过一个实例承受的范围

二、Memcached（缓存）+MySQL+垂直拆分

1、随着访问量的上升，使用MySQL架构的网站会出现性能问题。web程序不能只关注功能的实现，还要追求性能，于是使用缓存技术来缓解数据库的压力。如果频繁查询的是一些常用的数据，那么可以把数据放在缓存中，减轻数据库被访问的压力。

2、架构：APP---->DAL---->Cache---->（MySQL Instance1，MySQL Instance2，MySQL Instance3 ...）

3、一个MySQL数据库装不下数据，那么通过多个MySQL实例来分担数据。

三、MySQL主从复制，读写分离

1、为了提高数据库容灾能力，主库插入一条数据，从库也会相应的新增数据。

2、随着数据库的写入压力增加，Memcahed只能缓解数据库的读取压力，读写集中于一个数据库会让数据库不堪重负。

3、于是采用主从复制技术来达到读写分离，比如多个MySQL数据库，主库（master）一个用来写，从库（slave）多个用来读，即master-slave模式。

4、架构： APP---->DAL---->Cache---->MySQL Master---->（MySQL Slave1，MySQL Slave2 ...）。

四、分表分库+水平拆分+mysql集群

1、在Memcahed的高速缓存、MySQL主从复制和读写分离的基础上，这时MySQL主库的写压力出现瓶颈。

2、于是流行使用分表分库来缓解写压力和数据量增长的扩展问题。

3、分库是指：尽量做到低耦合，与业务高度相关的、频繁的、活跃的数据放在一个库，低相关的放在另一个库。分表是指把海量的数据分开来写入。

4、多个MySQL主从构成MySQL-Cluster集群。架构：APP---->DAL---->Cache---->（（MySQL M1 ，MySQL S11，MySQL S21 ...），（MySQL M 2，MySQL S21，MySQL S22 ...）... ）。

五、NoSQL数据库（Not Only SQL）

1、NoSQL数据库泛指非关系数据库，NoSQL数据库的产生是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括大规模数据的存储。

2、NoSQL数据库中的数据进行存储时不需要固定的模式，去掉了关系，无需多余操作就可以横向扩展。

3、MySQL等关系型数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的web2.0纯动态网站显得力不从心，促成了NoSQL数据库的发展。

六、NoSQL数据库中的CAP原理

1、传统关系型数据库中的ACID：

（1）A：原子性（Atomicity），事务中所有操作要么全部完成，要么都不做，事务成功的条件是事务中所有的操作都功能，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。

（2）C：一致性（Consistency），数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。

（3）I：独立性（Isolation），并发的事务之间不会相互影响，如果有一个事务要访问的数据正在被另一个事务修改，只要另一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。

（4）D：持久性（Durability），一旦事务提交后，它所做的修改会永久地保存在数据库上。

2、NoSQL的CAP：

（1）C：强一致性（Consistency），A：可用性（Availability），P：分区容错性（Partition tolerance）

（2）理论核心：一个分布式系统不可能同时很好的满足强一致性、可用性和分区容错性这三个需求，只能三选二。分区容错性是必须要实现的，只能在一致性和可用性之间权衡。根据CAP原理将NoSQL数据库分为满足CA原则、满足CP原则和满足AP原则三大类。

（3）CA：单点集群，满足一致性和可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。传统的Oracle数据库

（4）CP：满足一致性、分区容错性的系统，通常性能不是特别高。redis，mongdb。

（5）AP：满足可用性和分区容错性的系统，通常对一致性要求低一些。大多数网站架构的选择，保证网站不要挂掉。很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有时对写一致性的要求也不高，运行实现最终一致性。

3、NoSQL的BASE：

（1）BASE就是为了解决关系数据库强一致性而导致可用性降低而提出的解决方案，它的思想是通过让系统放松对某一时刻数据一致性的要求来换取系统整体伸缩性和性能上改观。

（2）BA：基本可用（Basically Available），S：软状态（Soft State），E：最终一致性（Eventually Consistence）。

4、分布式和集群

（1）分布式：不同的多台服务器上面部署不同的服务模块，他们之间通过Rpc/Rmi实现通信和调用，对外提供服务和组内协作。

（2）集群：不同的多台服务器上面部署相同的服务模块，通过分布式的调度软件进行统一的调度，对外提供服务和访问。