什么是NoSQL?随着这次训练就来学习一下

14天学习训练营导师课程: 郑为中《Vue和SpringBoot打造假日旅社管理系统》

MODBUS

努力是为了不平庸~
学习有些时候是枯燥的,但收获的快乐是加倍的,欢迎记录下你的那些努力时刻(学习知识点/题解/项目实操/遇到的bug/等等),在分享的同时加深对于知识点的理解,同时吸收他人的奇思妙想,一起见证技术er的成长~

exe

看到项目中使用了Redis,那么就随着训练的脚步来学习一下。

霍尔传感器

uart

Redis

获取UID

1.读写分离

jdk动态代理原理

2.Memcached(缓存)+MYSQL+垂直拆分

docx

网站80%的情况都是在读,每次都要去查询数据库的话就非常麻烦,希望可以减轻数据的压力,所以可以使用缓存来保证效率!
发展过程:优化数据结构和索引–》文件缓存(IO)–》Memcached
在这里插入图片描述

安卓

3.分库分表+水平拆分+mysql集群

Designer

本质:数据库(读、写)

Unity动画曲线

MyISAM:表锁,十分影响效率,高并发下就回出现严重的锁问题

音乐系统网站

Innodb:行锁

第三方资源配置管理

慢慢的就开始分库分表来解决写的压力。

兼容ios

随后出现MySQL的集群

csv

在这里插入图片描述

云平台

4.如今

GAN

mysql等关系型数据库就不够用了。因为数据量很多,变化很快。

配置

MySQL有的使用它来存储一些比较大的文件,例如图片等,导致数据库表很大,效率就很低,如果有一种数据库来专门处理这种数据。

硬件开发

研究如何使mysql压力变小。大数据的IO压力下,表几乎无法更大。

学习路径

目前一个基本的互联网项目

毕业设计项目实战

在这里插入图片描述

页面对象设计模式

为什么要用NoSql

数字信号处理

用户的个人信息,社交网络,地理位置。用户自己产生的数据,用户日志等等爆发式增长。

cdn加速

这时候就需要用Nosql来解决上述问题。

HashMap

1. NoSQL的引言

NoSQL(Not Only SQL ),意即不仅仅是SQL, 泛指非关系型的数据库。Nosql这个技术门类,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。

寄存器

2. 为什么是NoSQL

随着互联网网站的兴起,传统的关系数据库在应付动态网站,特别是超大规模和高并发的纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题。如商城网站中对商品数据频繁查询对热搜商品的排行统计订单超时问题、以及微信朋友圈(音频,视频)存储等相关使用传统的关系型数据库实现就显得非常复杂,虽然能实现相应功能但是在性能上却不是那么乐观。nosql这个技术门类的出现,更好的解决了这些问题,它告诉了世界不仅仅是sql。

Nosql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,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)

  4. 传统的 RDBMS 和 NoSQL

    传统的 RDBMS(关系型数据库)
    - 结构化组织
    - SQL
    - 数据和关系都存在单独的表中 row col
    - 操作,数据定义语言
    - 严格的一致性
    - 基础的事务
    - ...
    
    Nosql
    - 不仅仅是数据
    - 没有固定的查询语言
    - 键值对存储,列存储,文档存储,图形数据库(社交关系)
    - 最终一致性
    - CAP定理和BASE
    - 高性能,高可用,高扩展
    - ...
    

了解:3V + 3高

大数据时代的3V :主要是描述问题

  1. 海量 Velume
  2. 多样 Variety
  3. 实时 Velocity

大数据时代的3高 : 主要是对程序的要求

  1. 高并发
  2. 高可扩
  3. 高性能

真正在公司中的实践:NoSQL + RDBMS 一起使用才是最强的。

阿里巴巴演进分析

可以读一下:阿里云的这群疯子 https://yq.aliyun.com/articles/653511
读完的感受可以来聊聊

  • 阿里巴巴中文站架构发展历程
    在这里插入图片描述
  • 日益复杂的数据架构
    在这里插入图片描述
# 商品信息
- 一般存放在关系型数据库:Mysql,阿里巴巴使用的Mysql都是经过内部改动的。

# 商品描述、评论(文字居多)
- 文档型数据库:MongoDB

# 图片
- 分布式文件系统 FastDFS
- 淘宝:TFS
- Google: GFS
- Hadoop: HDFS
- 阿里云: oss

# 商品关键字 用于搜索
- 搜索引擎:solr,elasticsearch
- 阿里:Isearch 多隆

# 商品热门的波段信息
- 内存数据库:Redis,Memcache、tair

# 商品交易,外部支付接口
- 第三方应用

3. NoSQL的四大分类

3.1 键值(Key-Value)存储数据库

1.说明:

  • 这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。

2.特点

  • Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。
  • 但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。

3.相关产品

  • Tokyo Cabinet/Tyrant,
  • Redis
  • SSDB
  • Voldemort
  • Oracle BDB

3.2 列存储数据库

1.说明

  • 这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。

2.特点

  • 键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。

3.相关产品

  • Cassandra、HBase、Riak.

3.3 文档型数据库

1.说明

  • 文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高

2.特点

  • 以文档形式存储

3.相关产品

  • MongoDB、CouchDB、 MongoDb(4.x). 国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。

MongoDB(掌握)

基于分布式文件存储的数据库。C++编写,用于处理大量文档。
MongoDB是RDBMS和NoSQL的中间产品。MongoDB是非关系型数据库中功能最丰富的,NoSQL中最像关系型数据库的数据库。

3.4 图形(Graph)数据库

1.说明

  • 它不是存图形,放的是关系,比如朋友圈社交网络,广告推荐
  • 图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。
  • NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。

2.特点

  • 以文档形式存储

3.相关产品

  • Neo4J、InfoGrid、 Infinite Graph、

分类 Examples举例 典型应用场景 数据模型 优点 缺点
键值对(key-value) Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB 内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载,也用于一些日志系统等等。 Key 指向 Value 的键值对,通常用hash table来实现 查找速度快 数据无结构化,通常只被当作字符串或者二进制数据
列存储数据库 Cassandra, HBase, Riak 分布式的文件系统 以列簇式存储,将同一列数据存在一起 查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展 功能相对局限
文档型数据库 CouchDB, MongoDb Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的,不同的是数据库能够了解Value的内容) Key-Value对应的键值对,Value为结构化数据 数据结构要求不严格,表结构可变,不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构 查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法。
图形(Graph)数据库 Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph 社交网络,推荐系统等。专注于构建关系图谱 图结构 利用图结构相关算法。比如最短路径寻址,N度关系查找等 很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息,而且这种结构不太好做分布式的集群

4. NoSQL应用场景

  • 数据模型比较简单
  • 需要灵活性更强的IT系统
  • 对数据库性能要求较高
  • 不需要高度的数据一致性

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