【Redis 系列】redis 学习一，数据库的演进及 Nosql 的初步认知

数据库的演进及 Nosql 的初步认知

Nosql

为什么要用 Nosql ？

咱们一起来看看数据库的发展过程

1、单机的 MYSQL 时代

应用访问数据库是 应用 – DAL 数据库访问层 – DB 数据库

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在单机的 MYSQL 时代，数据都不会太大，而且网页也是静态网页，一般网站的访问量也小，因此单数据库就完全够用了

上面这种网站，瓶颈就会很明显：

• 数据量变得大了，一个机器放不下如何处理
• 数据的索引 （B+ Tree），一个机器的内存放不下了如何处理
• 读写的访问量，一个服务器承受不了了如何处理

随着历史进程的演进，上面这种网站必然会面临如上问题，就必须要解决

2、Memecache + MYSQL + 垂直拆分

为了解决上面的问题，一个机器处理不过来，我们就放多个机器，但是如何保证数据的一致性呢？

因此就想到了读写分离，专门指定一个数据库用于写数据，其他数据库用于读取数据，并且其他的数据库会同步用于写数据的 MYSQL 中的数据

渐渐的发现每次请求，都需要去操作数据库，这样耗时耗力，需要改变

因此在访问数据库之前，加入了缓存服务器 Memcache，第一次读取数据库，第二次读取的时候在数据库不改变的情况下，读取 Memcache 中的数据，减小数据库的压力

这一块发展历程是这样的：

优化数据库的结构和索引 – 文件缓存（IO） – 缓存服务器 Memcache

3、分库分表 + 水平拆分 + MYSQL 集群

随着技术发展，业务也跟着飞越发展，也就带来了更多的问题

最开始我们使用的 MYSQL 使用的引擎的是 MyISAM，他是表锁，十分影响效率，当在高并发的情况下，问题尤为明显

后面就有了 MYSQL 的InnoDB 引擎，他是行锁，随着业务的不停增长，就有了 MYSQL 集群

使用集群的方式，每一个集群存储一部分数据，若数据量仍然上升，那么继续增加集群部署

4、现在

由于现代的数据量真的非常大了，大数据时代了，MYSQL 关系型数据库就不够用了，现在数据量多，变化快，以前使用 MYSQL ，设计的时候，就得把所有字段，可能用到的字段，全部想清楚，设计明白，对于现在瞬息万变的时代，这就很难了

现在就会期望，例如存储文件的有文件服务器，存储图片的有图片服务器，有专门的数据库来存这些数据，那么 MYSQL 的压力就会小很多

现在 的互联网项目简单来看是这个样子的

对于这样的互联网项目，就非常需要 Nosql 了，Nosql 能处理上述出现的问题

Nosql 是什么？

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，传统的关系型数据库很难对付 web2.0 时代了

例如现在互联网用户需要存储个人信息，定位信息，社交网络等等数据，Nosql 对于这些数据存储不需要用一个固定的格式就可以存储，而且很轻易就可以横向扩展，例如Map<string,interface{}> ，使用键值对来控制就很 nice 了

Nosql 的特点

• 方便扩展，因为数据之间没有关系，很容易扩展
• 高性能，例如 redis 1 秒能写 8 万次，能读 11 万次，且 Nosql 的存储是记录级别的，是一种细粒度的缓存，因此性能高
• 数据类型多样，不需要事先设计数据库

咱们来对比一下传统型的关系型数据库（RDBMS）和 Nosql

RDBMS：

• 结构化组织
• sql 语句
• 数据和关系都存在单独的表中
• 数据操作，数据定义语言
• 严格的一致性
• 事务处理 等等

Nosql：

• 不仅仅是数据
• 没有固定的查询语言
• 键值对存储，列存储，文件存储，图形数据库 例如社交关系等等
• 最终一致性
• CAP 定理和 BASE 原理
• 高可用，高性能，高可扩展

顺便一起分享一下 3 V 和 3 高分别是什么：

3 V，主要是用来描述问题的：

• 海量数据 volume
• 多样性 variety
• 实时性 velocity

3 高，主要是用来描述对程序的要求

• 高并发
• 高性能
• 高可扩展

Nosql 的四大分类

KV 键值对：

• Redis

C 编写的，单进程的 Nosql， 阿里，腾讯，百度，字节等公司都在用使用

文档型数据库：

• Mongdb

Mongdb 是一个基于分布式文件存储的数据库，C++ 编写的，主要用来处理大量的文档

Mongdb 还是一个介于关系型数据库和非关系型数据库中间的产品，他是非关系型数据库中功能最丰富的，最像关系型数据库的非关系型数据库

列存储型数据库：

• HBase
• 分布式文件系统

图关系型数据库：

• Neo4j
• InfoGrid

图关系型数据库不是存储图形，而是存放关系，例如社交关系网络

咱们来对比一下上述四种分类：

图片来源于网络，这张图片已经很清晰的描述了KV 键值对，文档型数据库，列存储数据库，图形数据库的案例，数据模型，优缺点，现在对于 Nosql 会有了一个大体的认知了吧

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好了，本次就到这里

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