1. NoSql入門和概述

1.1) 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景下大機(jī)遇官份，為什么用nosql

1.1.1 單機(jī)MySQL的美好年代

在90年代，一個(gè)網(wǎng)站的訪問量一般都不大速妖，用單個(gè)數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應(yīng)付。
在那個(gè)時(shí)候，更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁而芥，動(dòng)態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多

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上述架構(gòu)下，我們來看看數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的瓶頸是什么膀值？
1.數(shù)據(jù)量的總大小 一個(gè)機(jī)器放不下時(shí)
2.數(shù)據(jù)的索引（B+ Tree）一個(gè)機(jī)器的內(nèi)存放不下時(shí)
3.訪問量(讀寫混合)一個(gè)實(shí)例不能承受
如果滿足了上述1 or 3個(gè)棍丐，進(jìn)化......

1.1.2 Memcached(緩存)+MySQL+垂直拆分

后來，隨著訪問量的上升沧踏，幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫上都開始出現(xiàn)了性能問題歌逢，web程序不再僅僅專注在功能上，同時(shí)也在追求性能翘狱。程序員們開始大量的使用緩存技術(shù)來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力秘案，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫壓力盒蟆，但是當(dāng)訪問量繼續(xù)增大的時(shí)候踏烙，多臺(tái)web機(jī)器通過文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力历等。在這個(gè)時(shí)候讨惩，Memcached就自然的成為一個(gè)非常時(shí)尚的技術(shù)產(chǎn)品。

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Memcached作為一個(gè)獨(dú)立的分布式的緩存服務(wù)器寒屯，為多個(gè)web服務(wù)器提供了一個(gè)共享的高性能緩存服務(wù)荐捻，在Memcached服務(wù)器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來進(jìn)行多臺(tái)Memcached緩存服務(wù)的擴(kuò)展寡夹，然后又出現(xiàn)了一致性hash來解決增加或減少緩存服務(wù)器導(dǎo)致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端

1.1.3 Mysql主從讀寫分離

由于數(shù)據(jù)庫的寫入壓力增加处面，Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫的讀取壓力。讀寫集中在一個(gè)數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負(fù)菩掏，大部分網(wǎng)站開始使用主從復(fù)制技術(shù)來達(dá)到讀寫分離魂角，以提高讀寫性能和讀庫的可擴(kuò)展性。Mysql的master-slave模式成為這個(gè)時(shí)候的網(wǎng)站標(biāo)配了智绸。

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1.1.4 分表分庫+水平拆分+mysql集群

在Memcached的高速緩存野揪，MySQL的主從復(fù)制访忿，讀寫分離的基礎(chǔ)之上，這時(shí)MySQL主庫的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸斯稳，而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增海铆，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的鎖問題挣惰，大量的高并發(fā)MySQL應(yīng)用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM卧斟。

同時(shí)，開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的擴(kuò)展問題憎茂。這個(gè)時(shí)候珍语，分表分庫成了一個(gè)熱門技術(shù)，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)問題唇辨。也就在這個(gè)時(shí)候廊酣，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)能耻，這也給技術(shù)實(shí)力一般的公司帶來了希望赏枚。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求晓猛，只是在高可靠性上提供了非常大的保證饿幅。

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1.1.5 MySQL的擴(kuò)展性瓶頸

MySQL數(shù)據(jù)庫也經(jīng)常存儲(chǔ)一些大文本字段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫表非常的大戒职，在做數(shù)據(jù)庫恢復(fù)的時(shí)候就導(dǎo)致非常的慢栗恩，不容易快速恢復(fù)數(shù)據(jù)庫。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小洪燥，如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去磕秤，MySQL將變得非常的小。關(guān)系數(shù)據(jù)庫很強(qiáng)大捧韵，但是它并不能很好的應(yīng)付所有的應(yīng)用場(chǎng)景市咆。MySQL的擴(kuò)展性差（需要復(fù)雜的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大再来，表結(jié)構(gòu)更改困難蒙兰，正是當(dāng)前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。

1.1.6 今天是什么樣子芒篷？搜变？

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1.1.7 為什么用NoSQL

今天我們可以通過第三方平臺(tái)（如：Google,Facebook等）可以很容易的訪問和抓取數(shù)據(jù)。用戶的個(gè)人信息针炉，社交網(wǎng)絡(luò)挠他，地理位置，用戶生成的數(shù)據(jù)和用戶操作日志已經(jīng)成倍的增加篡帕。我們?nèi)绻獙?duì)這些用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘殖侵，那SQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不適合這些應(yīng)用了, NoSQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展也卻能很好的處理這些大的數(shù)據(jù)摔蓝。

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1.2) 是什么

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”愉耙，
泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫贮尉。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站朴沿，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心猜谚，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展赌渣。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)魏铅，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)坚芜。

1.3) 能干嘛

1.3.1 易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多览芳，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。
數(shù)據(jù)之間無關(guān)系鸿竖，這樣就非常容易擴(kuò)展沧竟。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)展的能力缚忧。

1.3.2 大數(shù)據(jù)量高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能悟泵，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀闪水。
這得益于它的無關(guān)系性糕非，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。
一般MySQL使用Query Cache球榆，每次表的更新Cache就失效朽肥，是一種大粒度的Cache，
在針對(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用持钉，Cache性能不高衡招。而NoSQL的Cache是記錄級(jí)的，
是一種細(xì)粒度的Cache右钾，所以NoSQL在這個(gè)層面上來說就要性能高很多了

1.3.3 多樣靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段蚁吝，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫里舀射，
增刪字段是一件非常麻煩的事情窘茁。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡(jiǎn)直就是一個(gè)噩夢(mèng)

1.3.4 傳統(tǒng)RDBMS VS NOSQL

RDBMS vs NoSQL

RDBMS

• 高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
• 結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）
• 數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲(chǔ)在單獨(dú)的表中脆烟。
• 數(shù)據(jù)操縱語言山林，數(shù)據(jù)定義語言
• 嚴(yán)格的一致性
• 基礎(chǔ)事務(wù)

NoSQL

• 代表著不僅僅是SQL
• 沒有聲明性查詢語言
• 沒有預(yù)定義的模式
  -鍵 - 值對(duì)存儲(chǔ)，列存儲(chǔ)，文檔存儲(chǔ)驼抹，圖形數(shù)據(jù)庫
• 最終一致性桑孩，而非ACID屬性
• 非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)
• CAP定理
• 高性能，高可用性和可伸縮性

1.4) 去哪下

• Redis
• Memcache
• Mongdb

1.5) 怎么玩

• KV
• Cache
• Persistence
  ....