Nosql基本概念
一、为什么使用Nosql
1、单机Mysql时代
90年代,一个网站的访问量一般不会太大，单个数据库完全够用。随着用户增多，网站出现以下问题
- 数据量增加到一定程度，单机数据库就放不下了
- 数据的索引（B+ Tree）,一个机器内存也存放不下
- 访问量变大后（读写混合），一台服务器承受不住。
2、Memcached(缓存) + Mysql + 垂直拆分（读写分离）
网站80%的情况都是在读，每次都要去查询数据库的话就十分的麻烦！所以说我们希望减轻数据库的压力，我们可以使用缓存来保证效率！
优化过程经历了以下几个过程：
- 优化数据库的数据结构和索引(难度大)
- 文件缓存，通过IO流获取比每次都访问数据库效率略高，但是流量爆炸式增长时候，IO流也承受不了
- MemCache,当时最热门的技术，通过在数据库和数据库访问层之间加上一层缓存，第一次访问时查询数据库，将结果保存到缓存，后续的查询先检查缓存，若有直接拿去使用，效率显著提升。
3、分库分表 + 水平拆分 + Mysql集群
4、如今最近的年代
2010–2020 十年之间，世界已经发生了翻天覆地的变化；（定位，也是一种数据，音乐，热榜！）
MySQL 等关系型数据库就不够用了！数据量很多，变化很快~！
MySQL 有的使用它来村粗一些比较大的文件，博客，图片！数据库表很大，效率就低了！如果有一种数 据库来专门处理这种数据,
MySQL压力就变得十分小（研究如何处理这些问题！）大数据的IO压力下，表几乎没法更大！
目前一个基本的互联网项目
为什么要用NoSQL ？
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！
这时候我们就需要使用NoSQL数据库的，Nosql可以很好的处理以上的情况！
二、什么是Nosql
NoSQL = Not Only SQL（不仅仅是SQL）
Not Only Structured Query Language
NoSQL = Not Only SQL （不仅仅是SQL）
关系型数据库：表格 ，行 ，列
泛指非关系型数据库的，随着web2.0互联网的诞生！传统的关系型数据库很难对付web2.0时代！尤其 是超大规模的高并发的社区！ 暴露出来很多难以克服的问题，NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅 速，Redis是发展快的，而且是我们当下必须要掌握的一个技术！
很多的数据类型用户的个人信息，社交网络，地理位置。这些数据类型的存储不需要一个固定的格式！ 不需要多月的操作就可以横向扩展的 ！ Map<String,Object> 使用键值对来控制！
Nosql特点
解耦！
- 方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展！）
- 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！）
- 数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库，随取随用）
- 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
- ...
3V + 3高
大数据时代的3V ：主要是描述问题的
- 海量Velume
- 多样Variety
- 实时Velocity
大数据时代的3高 ： 主要是对程序的要求
- 高并发
- 高可扩
- 高性能
三、阿里巴巴演进分析
# 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
# 商品交易，外部支付接口
- 第三方应用
大型互联网应用问题：
- 数据类型太多了！
- 数据源繁多，经常重构！
- 数据要改造，大面积改造
解决问题：
四、Nosql的四大分类
KV键值对
- 新浪：Redis
- 美团：Redis + Tair
- 阿里、百度：Redis + Memcache
文档型数据库（bson数据格式）：
- MongoDB
- 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。
- 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
- 他不是存图形，放的是关系，比如：朋友圈社交网络，广告推荐！
- Neo4j、InfoGrid
四者对比！
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 |
