这些就是NoSQL 那么就是 Not-Only-Sql，泛指非关系型数据库，作为关系型数据库的补充。
服务器软件项目的瓶颈的一般由于海量用户和高并发引起，其中罪魁祸首是关系型数据库。原因是关系型数据库存在以下的缺点：
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一开始我们都是用MySQL进行数据的读写，这是没事的，但是后来随着用户人数的不断上涨这就使得网站的访问量急剧上涨这就使得网站的并发量也随之上涨。并且使得数据库中存储的数据越来越庞大。这就使得在用户基数庞大的情况之下，网站处理用户的请求进而从数据库中取出相应的数据，这就使得网站的速度急剧下降。并且很容易就会造成网站的崩溃。所以人们就开始想相应的补救措施。 首先我们能理解的是为什么会这样，就是因为关系型数据库，原因有二。第一点就是从关系型数据库中取数据是要与磁盘进行交互的，众所周知，磁盘的读取与写入是最耗时间的，所以一旦访问量巨大之后磁盘的交互也会增长。第二就是关系型数据库的关系十分复杂，一张表可能关联到其他好几张表，并且在之后的过程可能还会关联更多的表这就使得数据库的扩展性能非常的差，不便于大规模的集群，所以必须要作出改变。 有两个原因，相应的就有两种解决思路。第一，既然之前都是将数据存储在磁盘上，那么与磁盘相对应的大家应该都知道，就是内存，计算机虽然与磁盘的交互十分耗时间，但是内存的交互确是磁盘的几个数量级的。所以我们可以将部分的数据存储在内存之中，但是内存又是十分珍贵的，所以只能存储部分的数据，并且做好这些数据是经常使用的即为热点数据，这样便能更加节省时间，第二就是关系型数据库本身的关系复杂的属性，那么我们是否能创造出一种非关系型的数据库，不存储关系，而是只存储数据。 于是Redis就诞生了。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 项目早期无论是从成本考虑，或者是业务模型考虑，往往难以估量长期的业务变化发展，尤其是数据库的扩容，项目的设计成员往往会单纯得以为，等到数据量膨胀以后，直接扩容数据库的规格，通过堆硬件的方式来解决数据库负载的问题。 在笔者的从业经验来看，这样的思想几乎是行业的“主流思想”，这也无可厚非，从业务角度，底层做得越透明，往往是越成功的。但从数据库的角度来看，单纯的堆硬件扩容依然存在非常大的性能隐患。 如果早期的时候，使用了8C 16G的RDS规格，以支撑1w Q
源码系列 手写spring mvc框架 基于Spring JDBC手写ORM框架 实现自己的MyBatis Spring AOP实战之源码分析 Spring IOC高级特性应用分析 ORM框架底层实现原理剖析 手写Spring MVC框架实现 手把手分析Mybatis源码实现 高手进阶之手写Mybatis框架 高可用/分布式/高性能 实践一个高并发转盘抽奖 构建无切入性业务系统监控平台 Netty+websocket实现及时同通信 写一个数据库动态扩容方案以及MyCat实践 SOA架构及微服务架构的原理
NoSql就是Not Only sql。Nosql是非关系型数据库，它是关系型数据库的良好补充，而不能替代关系型数据库。
以前使用对数据库进行操作来提高性能(例如：分库分表，读写分离等等)。现在使用NoSQL解决大量数据库的IO请求
云数据库的功能是很强大的，而且云数据库主要分为两大类型，一种是关系型数据库，另一种是非关系型数据库，也可以说是分布式数据库。那么什么是关系型数据库？分布式数据库和关系型数据库区别有哪些？
随着互联网电商项目的发展，越来越多的购物平台等都使用SOA分布式来作为系统主要架构。为什么有那么多的电商项目都选择SOA作为系统架构呢？这肯定是存在一定原因的，因为电商行业的项目它大概存在以下特点
自从上世纪80年代以降，关系型数据库（即传统的OLTP和OLAP数据库）一直都是后端业务系统的主导，能够满足很多需求。但是，随着数据量的激增、对查询响应要求提升、越来越多非结构化数据泛滥等原因，关系型数据库的领域面临挑战，因此催生了NoSQL（非关系型、not only SQL）运动——这个词在世纪之交才出现，但是NoSQL思想和数据库出现得要早得多。
当前的大环境和技术氛围，提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会，操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域，无论是供应商，还是使用者，比以往任何时候都更积极和主动，并且更具成效。
大家好，我是Guide哥！这篇文章最开始是在我的知识星球分享过，分享之后里面的题目引起了大家的共鸣，所以拿出来分享一下，希望对大家有帮助！觉得不错的话，一定要看到最后，还要给个在看！
在选择数据存储时，经常会选择关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NoSQL)进行数据存储，这两种数据各有优缺点，下面进行简单对比
redis是Nosql数据库中使用较为广泛的非关系型内存数据库，redis内部是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash（哈希类型，类似于Java中的map）。Redis基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSql数据库之一，也被人们称为数据结构服务器。
电商网站都会遇到秒杀、特价之类的活动，大促活动有一个共同特点就是访问量激增，在高并发下会出现成千上万人抢购一个商品的场景。虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化，但整体的并发还是平时的数倍以上，参加活动的商品一般都是限量库存，如何防止库存超卖，避免并发问题呢？分布式锁就是一个解决方案。
在《老码农眼中的简明AI》一文中提到了图灵机和冯诺伊曼的计算机体系结构，数据存储是整个计算机软件系统中的一个关键节点。从个人电脑上的软件到基于计算机网络的分布式系统，存储系统更是基础环节，而且还承担着整个系统的数据责任。
一致性是一个抽象的、具有多重含义的计算机术语，在不同应用场景下，有不同的定义和含义。在传统的IT时代，一致性通常指强一致性，强一致性通常体现在你中有我、我中有你、浑然一体；而在互联网时代，一致性的含义远远超出了它原有的含义，在我们讨论互联网时代的一致性之前，我们先了解一下互联网时代的特点，互联网时代信息量巨大、需要计算能力巨大，不但对用户响应速度要求快，而且吞吐量指标也要向外扩展（既：水平伸缩），于是单节点的服务器无法满足需求，服务节点开始池化，想想那个经典的故事，一只筷子一折就断，一把筷子怎么都折不断，可见人多力量大的思想是多么的重要，但是人多也不一定能解决所有事情，还得进行有序、合理的分配任务，进行有效的管理，于是互联网时代谈论最多的话题就是拆分，拆分一般分为“水平拆分”和“垂直拆分”（大家不要对应到数据库或者缓存拆分，这里主要表达一种逻辑）。这里，“水平拆分”指的是同一个功能由于单机节点无法满足性能需求，需要扩展成为多节点，多个节点具有一致的功能，组成一个服务池，一个节点服务一部分的请求量，团结起来共同处理大规模高并发的请求量。“垂直拆分”指的是按照功能拆分，秉着“专业的人干专业的事儿”的原则，把一个复杂的功能拆分到多个单一的简单的元功能，不同的元功能组合在一起，和未拆分前完成的功能是一致的，由于每个元功能职责单一、功能简单，让维护和变更都变得更简单、安全，更易于产品版本的迭代，在这样的一个互联网的时代和环境，一致性指分布式服务化系统之间的弱一致性，包括应用系统一致性和数据一致性。
在大数据领域，被业界广泛谈及的CAP理论存在着一些关键性的认知误区，而只有全面地考察与分析分布式环境中的各种场景，我们才能真正正确地理解它。
关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
博主简介👨🏼⚕️：国内某一线互联网公司Java工程师👨🏼💻，业余自媒体创作者💻，CSDN博客专家🏆，Java领域优质创作者📕，华为云享专家🥇，华为HDZ核心成员👨💼，曾发表并出版ISEAE信息科学国际论文，全网累计发表技术博客60余万字📒，公众号【码猿编程日记】作者，坚信每一次敲动键盘都能让生活变得更智能，世界变得更有趣！ 课前答疑：很多小伙伴问我零基础或者根本没有使用过Redis，可以学习嘛？当然是可以的！充分考虑到小伙伴们的学习程度有所不同，所以本次课程的所有操作都是在Windows环境下进行
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战，同时也积累了诸多最佳实践。
整理了当年使用过的一些，大数据生态圈组件的特性和使用场景，若有不当之处，请留言斧正，一起学习成长。
对于数据存储方案的选择，是现代企业和个人都需要面对的重要决策。本文将为您介绍几种常见的数据存储方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统。通过了解每种方案的特点、操作方式和适用业务类型，希望能帮助您选择合适的数据存储方案，以更好地管理和存储数据。
提起数据库一直是中国企业级市场无法抹去的伤痛，无论是去IOE还是去SOA，大家都认为数据库是中国企业最无法去除的。而国内管理软件厂商为了实现这一战略，不断寻求并购来实现去除数据库的使命。 去年，用友为了实现大数据战略落地，开始在全亚洲市场搜索可以并购的对象，在日本和韩国考查一翻后，最后把目光锁定到南大通用，由于当时南大通用报价过高，最后收购计划不了了之。而另一家有国资委背景的浪潮，也有意在数据库领域展开并购，特别是棱镜门事件爆发后，受国产化政策的影响，收购数据库厂商已经成为这两家今年必须完成的课题。可是放眼
本文是《极客时间》-《TiDb极简入门》的学习笔记。传送门：https://time.geekbang.org/opencourse/videointro/100089601
在学习redis之前我们先来学习两个概念，即什么是关系型数据库什么是非关系型数据库，二者的区别是什么，二者的关系又是什么？
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL是Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库管理系统的统称。非关系型数据库不同于传统的关系型数据库，非关系型数据库对数据的存储不需要特定的模式，适用于大规模的数据存储。
NoSQL并非字面的“不是SQL”或者“非SQL”，而是NoSQL=Not Only SQL，即“不仅仅是SQL”，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
目录： 一、关系型数据库 （一）常用关系型数据库： 二、非关系型数据库 （一）常用非关系型数据库： （二）分类： 文档型 key-value型 列式数据库 图形数据库 一、关系型数据库 （一）常用关系型数据库： MySQL、SQL-Server、SQLite、MariaDB、ORACLE、PostgreSQL、… 二、非关系型数据库 （一）常用非关系型数据库： CouchDB、MongoDB、 Redis、Voldemort、Oracle、Cassandra
第一次知道数据库，是在大学时的数据库课程，那个时候的数据库特指关系型数据库。到后面工作后，才知道除了MySQL，Oralce这类关系数据库之外，还有NoSQL。 印象中，当时NoSQL由于优秀的性能和扩展性，发展迅速。但技术并非一成不变，二者可以相互借鉴。 待NoSQL潮水褪去，NewSQL出现，就像是是NoSQL和SQL在易用性和可扩展性上的平衡。
编者: 本文中报告,关注 “数据和云” 回复：下载。可以找到下载链接。 2021年12月，墨天轮社区发布了由CCF数据库专委会、清华大学和墨天轮社区共同撰写的《数据库系统的分类和评测研究》，这个报告的初衷是希望通过对数据库产品的分类、评测、发展等方向的研究，为行业提供参考和促进。 感谢执笔人李国良，李战怀，彭智勇，盖国强，感谢清华大学、西北工业大学、武汉大学、云和恩墨、华为、阿里云、腾讯云、京东云、 虚谷伟业、PingCAP、巨杉、建设银行、民生银行、哈尔滨银行、浙江移动等企业和单位的专家的共同参与和支持。
文章结构： 1、关系型数据库：ACID理论 2、非关型系数据库：分布式存储理论、CAP理论、BASE理论、优缺点、常用NoSQL数据库 3、Python链接Mongodb的演示
Ping++ 是国内领先的支付解决方案 SaaS 服务商。自 2014 年正式推出聚合支付产品，Ping++ 便凭借“7行代码接入支付”的极致产品体验获得了广大企业客户的认可。
日前，为更好地满足亚信科技客户对于数据管理的需求，提高通用型数据库的产品服务能力与业务拓展能力，亚信科技分布式数据库AntDB发布V7.0版本产品，助力运营商核心系统实现全方位的自主可控与业务系统的平稳上线。面向未来，国产数据库发展仍任重道远，分布式数据库也将在这一过程中扮演重要角色，分析、讨论国产分布式数据库发展趋势与难点，不仅对AntDB数据库的发展，也对国产数据库的发展具有一定的参考和借鉴意义。
近日，权威机构 IDC 发布的《2023年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示：腾讯云数据库 TDSQL 整体收入同比增长位列中国云厂商第一。
Redis开创了一种新的数据存储思路。使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。
2022年1月17日，IDC发布《2021年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示：2021上半年中国关系型数据库软件市场规模为11.9亿美元（75.6亿人民币），整体市场同比增长37.2%。 其中，公有云关系型数据库规模6.7亿美元（42.59亿人民币），同比增长50.1%； 本地部署关系型数据库规模5.2亿美元（33.05亿人民币），同比增长23.7%。 IDC预测，2021全年中国关系型数据库软件市场规模为27.5亿美元， 到2025年将达到76.7亿美元，未来5年市场年复合增长率（CAGR）为
如今，大多数的计算机系统（包括服务器、PC、移动设备等）都会产生庞大的数据量。其实，早在2012年的时候，全世界每天产生的数据量就达到了2.5EB（艾字节，
《NoSQL精粹》一书由著名软件开发专家Martin Fowler所著，其最为人熟知的作品包括《重构：改善既有代码的设计》和《UML精粹》。该书前半部分详细阐述了NoSQL数据库的兴起背景及其设计原理，并对不同类型的NoSQL数据库进行了概述。后半部分则深入探讨了各类NoSQL数据库的基本操作方法，以及如何实现包括一致性、事务处理、可用性、查询功能和可扩展性在内的关键特性。此书适合作为科普性质的入门读物，有助于读者在选择数据库类型时形成初步见解。
1.1 什么是数据库？ 简单的说，数据库（英文Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定 的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的、我们可以通过 数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据更简单的形象理解。 1.2 数据库的种类 早期比较流行的数据库模型有三种，分别为层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。 而在当今的互联网中，最常用的数据库模型主要是两种，即关系型数据库和非关系型数据库。 1.3 关系型数据库介绍 （1）关系型数据库由来 网络数据库和层次数据库很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象 级别上仍有很大欠缺。用户对这两种数据库进行存取时，依然需要明确数据的存储结构， 支出存储路径。而关系数据库就可以较好地解决这些问 （2）关系型数据库介绍 关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）。 1.4分布式数据库与面向对象数据库 分布式数据库是数据库技术与网络技术相互结合的产物，他的重要特性就是数据分布的透明性 ，分布式数据库系统是一个统一的整体，用户不需要关心数据的逻辑分布，更不必关心数 据的物理分布 面向对象数据库是数据库技术与面向对象设计方法相结合的产物。在这一新型的数据库系统中 ，任何被开发的应用都成为对象目标库的一部分，由开发者和用户共享。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库。
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
在快速发展的数字化时代，数据安全与数据处理能力成为各行业发展的重要基石。其中，优秀的数据库技术更是这一基石的核心。近日，全球领先的IT研究和咨询公司IDC发布了一份重量级的报告《IDC MarketScape：中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估》，腾讯云TDSQL在这份报告中被评为领导者类别，从市场份额占用来看，TDSQL已位居国内分布式关系型数据库市场第一的位置。其分布式关系型数据库TDSQL更是以其卓越的性能和广泛的应用场景，得到了业界的高度评价。
往期精选 在互联网大行其道的今天，各种分布式系统已经司空见惯。搜索引擎、电商网站、微博、微信、O2O平台。。凡是涉及到大规模用户、高并发访问的，无一不是分布式。 关于分布式系统，并没有一个标准答案，说某某架构一定是最好的。不同的业务形态所面对的挑战不一样，使用的架构设计也不一样，通常都需要具体业务具体分析。 但不管那种业务，不管何种分布式系统，有一些基本的思想还是相通的。本文将对这些基本思想进行一个梳理汇总。 分拆 系统分拆 微信的架构师说过一句话：“大系统小做“。对于一个大的复杂系统，首先想到的就是对其分
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
本文整理自 QCon 北京站演讲《分布式 Data Warebase - 探索数据系统物理极限》，完整视频如下：https://www.infoq.cn/video/FN7zAKVCK6TmzQc4NoZQ
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