🚀 NoSQL概述

1. 为什么要用 NoSQL

1）单机 MySQL 的年代

90年代，一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够。那个时候，更多的去使用静态网页 Html，服务器根本没有太大的压力。

❓ 思考一下，这种情况下：整个网站的瓶颈是什么？

• 数据量如果太大、一个机器放不下
• 数据的索引 （B+ Tree），一个机器内存也放不下
• 访问量（读写混合），一个服务器承受不了

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的压力，我们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（当时最热门的技术）

3）分库分表 + 水平拆分 + MySQL 集群

技术和业务在发展的同时，对人的要求也越来越高

本质：数据库（读，写）

早些年 MyISAM： 表锁，十分影响效率！高并发下就会出现严重的锁问题

转战 Innodb：行锁

慢慢的就开始使用分库分表来解决写的压力。 MySQL 推出了表分区，然而并没有多少公司使用。MySQL 的集群，很好满足了那个年代的所有需求。

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。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，对于 MySQL 等关系型数据库来说，一旦数据库表很大，效率就低了。而且在大数据的 IO 压力下，表已经几乎没法更大了。

这时候我们就需要使用 NoSQL 数据库，NoSQL 可以很好的处理以上的情况 👇

2. 什么是 NoSQL

NoSQL = Not Only SQL （不仅仅是SQL）

NoSQL 用来泛指非关系型数据库，采用 Map<String,Object> 键值对来存储数据

关系型数据库：表格 ，行 ，列

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 是发展最快的，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，不需要多余的操作就可以横向扩展 。

💡 大数据时代的 3 V：主要是描述问题的

• 海量 Volume
• 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

🎯 NoSQL 的特点如下：（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 一秒写8万次，读取11万，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）

🌂 对比传统 RDBMS 和 NoSQL：

3. 阿里巴巴演进分析

❓ 对于淘宝上这么多商品信息难道都是在一个数据库中的吗? 显然不是：

• 商品的基本信息

  名称、价格、商家信息；

  关系型数据库就可以解决了！ MySQL / Oracle

  （淘宝内部的 MySQL 不是大家用的 MySQL）

• 商品的描述、评论（文字比较多）

  文档型数据库中，MongoDB

• 图片

  分布式文件系统 FastDFS

  • 淘宝自己的 TFS
  • Gooale的 GFS
  • Hadoop HDFS
  • 阿里云的 oss

• 商品的关键字 （搜索）

  • 搜索引擎 solr、elasticsearch
  • ISerach：多隆

• 商品热门的波段信息

  • 内存数据库
  • Redis、Tair、Memache...

• 商品的交易，外部的支付接口

  • 三方应用

4. NoSQL 的四大分类

① KV 键值对：

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

② 文档型数据库（bson 格式和 json一样）：

• MongoDB （一般必须要掌握）

  • MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库，C++ 编写，主要用来处理大量的文档！
  • MongoDB 是一个介于关系型数据库和非关系型数据中中间的产品！MongoDB 是非关系型数 据库中功能最丰富，最像关系型数据库的！

• ConthDB

③ 列存储数据库

• HBase
• 分布式文件系统

④ 图形 (Graph) 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：

📚 References

• 【狂神说Java】Redis最新超详细版教程通俗易懂