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一、NoSql概述

为什么要用Nosql

单机时代的Mysql

90年代，网站的访问量不大，单个数据库够用。但是随着用户的增多，出现了以下问题

1. 数据量增加到一定程度，单机数据库就放不下了
2. 数据的索引（B+ Tree）,一个机器内存也存放不下
3. 访问量变大后（读写混合），一台服务器承受不住。

Memcached(缓存) + Mysql + 垂直拆分(读写分离)

网站中80%情况都在读，因此使用缓存保证读取的效率。优化的过程：

1. 优化数据库的数据结构和索引(难度大)
2. 文件缓存，通过IO流获取每次都访问数据库效率高，但是流量爆炸式增长的时候IO流也受不了
3. Memcache，当时的热门技术，在数据库和数据库访问层之间加上一层缓存，第一次访问查询数据库，将结果保存到缓存中 。后续查询缓存中有就直接拿走，效率显著提升。
   

分库分表 + 水平拆分 + MySql集群

对于现在的很多公司来说用的很少了。

最近年代

如今的数据喷井式增长，各种各样的数据出现(定位数据，图片，等等)。在这种情况下关系型数据库RDBMS无法满足大数据的需求，但是NoSql可以很容易解决这些问题。

现在用户访问先通过企业 的防火墙，再通过负载均衡处理，访问到服务器以后，服务器根据需求访问各种数据库，其中包括关系型数据库，图片数据库，视频流数据库等等，

什么是Nosql

Nosql = Not Only Sql
Not Only Structured Query Language

关系型数据库: 列 + 行 同一个表下的数据结构是一样的

非关系型数据库: 数据存储没有固定的格式， 并且可以进行横向扩展

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8w次， 读11w次。 NoSql的缓存记录级是一种细粒度的缓存，性能比较高)
3. 数据类型是多样的(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
   - ...
   

大数据时代的 3V 和 3高

• 3V：海量Velume 多样 Variety 实时 Velocity
• 3高：高并发 高可扩 高性能

NoSql四大分类

KV键值对：

• 新浪： Redis
• 美团：Redis + Tair
• 阿里、百度：Redis + memecache

文档型数据库(bson格式)

• MongoDB(一般必须要掌握的)
  • MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，C++编写，主要用来处理大量文档
  • MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品。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
• ConthDB

列存储数据库

• HBase(大数据必学)
• 分布式文件系统

图关系数据库（用于广告推荐，社交网络）

• Neo4j, InfoGrid

四大Nosql数据库的对比