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<String ,Object>

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：

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

NoSQL
--不仅仅是数据
--没有固定的查询语言
--键值对储存，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 （异地多活）初级架构师
--高性能，高可用，高扩展
--。。。

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）

淘宝内部的Mysql和我们不一样

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