1. NoSql的入门概述

1.1 为什么用nosql？

• 单机Mysql的美好时代
  一个网站的访问量一般都不大，而且更多的是静态页面，动态交互类型的网站不多，用单个数据库完全可以轻松应对。

• 上述架构下，数据存储的瓶颈是什么？
  数据量的总大小一个机器放不下时，数据的索引（B+Tree一个机器的内存放不下时，访问量（读写混合一个实例不能承受

• Memcached(缓存)+MySql+垂直拆分
  随着访问量的上升，几乎发部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带来了比较高的IO压力。因此，Memcached就成为了一个非常时尚的技术产品。

• Mysql主从读写分离
  由于数据库的写入压力增加，Memcached
  只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配。

• 分表分库+水平拆分+MySql集群
  在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这是MySQL的主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB
  引擎代替Myisam。
  同时开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术，是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就是在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好满足互联网的要求，只能在高可靠性上提供了非常大的保证。

• MySql的拓展性瓶颈
  MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速回复数据库。比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据从MySQL省去，MySQL将变得非常的小。关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所的应用场景。MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正式当前使用MySQL的开发人员面临的问题。

1.2 nosql是什么？

NoSQL（NoSQL = Not Only SQL，意思是不仅仅是SQL，泛指非关系型的数据库。

随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0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，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包含超大规模数据的存储。
（例如古河或Facebook每天为他们的用户手机万亿比特的数据。
这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

1.3 nosql能干吗？

• 易拓展
  NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。
  数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
• 大数据量高性能
  NoSQL数据里都具非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。
  这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。
  一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
• 多样灵活的数据模型
  NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。
  而在关系数据库里，增删字段
  是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。

1.4 nosql与传统数据库比较 RDBMS vs NoSQL

• RDBMS
  高度组织化结构化数据 结构化查询语言（SQL数据和关系都存储在单独的表中。数据操纵语言，数据定义语言严格的一致性基础事务

• NoSQL
  代表着不仅仅是SQL 没声明性查询语言 没预定义的模式
  键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
  最终一致性，而非ACID属性
  非结构化和不可预知的数据
  CAP定理
  高性能，高可用和可伸缩性

1.5 nosql有哪些？

• Redis
• Memcache
• Mongdb

1.6 nosql怎么玩？

• KV
• Cache
• Persistence

1.7 nosql互联网背景下的3V+3高

• 大数据时代的3V
  海量Volume
  多样Variety
  实时Velocity
• 互联网需求的3高
  高并发
  高可扩
  高性能

1.8 NoSql数据模型简介: 聚合模型

• KV键值
• Bson
• 列族
• 图形

1.9 NoSql数据库的四大分类

• KV键值:典型介绍
  新浪:BerkeleyDB+Redis
  美团:Redis+tair
  阿里，百度:memcache+redis
• 文档型数据库(bson格式比较多):典型介绍
  CounchDB
  MongoDB

2.0 列存储数据库：典型介绍

• Cassabdra,HBase
• 分布式文件系统

2.1 图关系数据库

• Neo4j
• InfoGrid

2.2 在分布式数据库中CAP原理CAP+BASE

• 传统的ACID
  
• CAP
  
  CAP的理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须要实现的。

所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没NoSQL系统能同时保证这一点。

C：强一致性 A：高可用性 P：分布式容错性

• CA 传统Oracle数据库

• AP大多数网站架构的择

• CP Redis、Mongodb

• BASE
  BASE就是为了解决关系数据库强一致性引起的问题而引起的可用性降低而提出的解决方案。
  BASE其实是下面个术语的缩写：

  • 基本可用（Basically Available
  • 软状态（Soft state
  • 最终一致（Eventually consistent
    它的思想是通过让系统放松对某一时刻数据一致性的要求来换取系统整体伸缩性和性能上改观。缘由就在于大型系统往往由于地域分布和极高性能的要求，不可能采用分布式事务来完成这些指标，我们必须采用另外一种方式来完成，这里BASE就是解决这个问题的办法。

2 分布式+集群简介

• 分布式：
  不同的多台服务器上面部署不同的服务模块（工程，他们之间通过Rpc/Rmi之间通信和调用，对外提供服务和组内协作。

• 集群：
  不同的多台服务器上面部署相同的服务模块，通过分布式调度软件进行统一的调度，对外提供服务和访问。