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  • NoSQL泛指非关系型的数据库NoSQL即Not-Only SQL,它可以作为关系型数据库的良好补充。随着互联网web2.0网站的兴起,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的...

    什么是Redis

    redis是一个nosql(not only sql不仅仅只有sql)数据库,翻译成中文叫做非关系型型数据库。

    1,什么是nosql?

    NoSQL,泛指非关系型的数据库,NoSQL即Not-Only SQL,它可以作为关系型数据库的良好补充。随着互联网web2.0网站的兴起,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。而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,例如:

    1、High performance - 对数据库高并发读写的需求

    web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息,所以基本上无法使用动态页面静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住,但是应付上万次SQL写数据请求,硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站,往往也存在对高并发写请求的需求,例如网站的实时统计在线用户状态,记录热门帖子的点击次数,投票计数等,因此这是一个相当普遍的需求。

    2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求

    类似Facebook,twitter,Friendfeed这样的SNS网站,每天用户产生海量的用户动态,以Friendfeed为例,一个月就达到了2.5亿条用户动态,对于关系数据库来说,在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询,效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统,例如腾讯,盛大,动辄数以亿计的帐号,关系数据库也很难应付。

    3、High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

    在基于web的架构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移,为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢?

    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。

    2,NoSQL数据库的四大分类

    键值(Key-Value)存储数据库

    相关产品: Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB 典型应用: 内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载。 数据模型: 一系列键值对 优势: 快速查询 劣势: 存储的数据缺少结构化 列存储数据库

    相关产品:Cassandra, HBase, Riak 典型应用:分布式的文件系统 数据模型:以列簇式存储,将同一列数据存在一起 优势:查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展 劣势:功能相对局限

    文档型数据库

    相关产品:CouchDB、MongoDB 典型应用:Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的) 数据模型: 一系列键值对 优势:数据结构要求不严格 劣势: 查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法

    图形(Graph)数据库

    相关数据库:Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph 典型应用:社交网络 数据模型:图结构 优势:利用图结构相关算法。 劣势:需要对整个图做计算才能得出结果,不容易做分布式的集群方案。

    3,Redis基础

    redis是将数据存放到内存中,由于内容存取速度快所以redis被广泛应用在互联网项目中,redis有点:存取速度快,官方称读取速度会达到30万次每秒,写速度在10万次每秒最有,具体限制于硬件。

    缺点:对持久化支持不够良好。

    所以redis一般不作为数据的主数据库存储,一般配合传统的关系型数据库使用.

    Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)数据库。它通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求,目前为止Redis支持的键值数据类型如下:

    字符串类型 散列类型 列表类型 集合类型

    4,redis的应用场景

    缓存(数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等)。(最多使用) 分布式集群架构中的session分离。 聊天室的在线好友列表。 任务队列。(秒杀、抢购、12306等等) 应用排行榜。 网站访问统计。 数据过期处理(可以精确到毫秒)

    此文章转载自:https://www.2cto.com/database/201711/697225.html

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  • 泛指非关系型的数据库; 不支持SQL语法; 存储结构跟传统关系型数据库中的那种关系表完全不同,nosql中存储的数据都是key-value形式; NoSQL的世界中没有一种通用的语言,每种nosql数据库都有自己的API和语法,以及...

    NoSQL介绍

    NoSQLnot noly sql)是一列新出现的数据库:

    • 泛指非关系型的数据库;
    • 不支持SQL语法;
    • 存储结构传统关系型数据库中的那种关系表完全不同nosql中存储的数据都是key-value形式;
    • NoSQL的世界中没有一种通用的语言,每种nosql数据库都有自己的API和语法,以及擅长的业务场景;
    • NoSQL中的产品种类很多,如MongoDBRedisHbase hadoopCassandra hadoop

    NoSQLSQL数据库的比较

    1. 适用场景不同:SQL数据库适合用于关系特别复杂的数据查询场景,NOSQL反之
    2. “事物”特性的支持:SQL对事物的支持非常完善,而NoSQL基本不支持事物
      – 为什么说基本不支持,而不是完全不支持?
      – 因为NoSQL单独情况下是支持事物的,虽然不强,但是NoSQL集群情况下是不支持事物的,而NoSQL最常用的就是集群的模式,所以说它基本不支持
    3. 两者在不断地取长补短
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  • 泛指非关系型的数据库 不支持SQL语法 存储的结构和传统关系型数据库中的那种关系表完全不同,nosql中存储的数据都是KV形式 NoSQL的世界中没有一种通用的语言,每种nosql数据库都有自己的api和语法,以及擅长的业务...

    nosql介绍

    NoSQL:一类新出现的数据库(not only sql)

    • 泛指非关系型的数据库
    • 不支持SQL语法
    • 存储的结构和传统关系型数据库中的那种关系表完全不同,nosql中存储的数据都是KV形式
    • NoSQL的世界中没有一种通用的语言,每种nosql数据库都有自己的api和语法,以及擅长的业务场景
    • NoSQL中的产品种类相当多:Redis.Mongodb.Hbase hadoop.Cassandra hadoop

    NoSQL和SQL数据库的比较:

    • 适用场景不同:sql数据库适合用于关系特别复杂的数据查询场景,nosql则反之
    • 事物特性的支持:sql对事物的支持非常完善,而nosql基本不支持事物
    • 两者不断取长补短,呈现出融合的趋势

    Redis简介

    • Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。
    • Redis是 NoSQL技术阵营中的一员,它通过多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求,借助一些高层级的接口使用其可以胜任,如缓存、队列系统的不同角色

    Redis特性
    Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点:

    • Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
    • Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。
    • Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

    Redis 优势

    • 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
    • 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
    • 原子 – Redis的所有操作都是原子性的。
    • 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

    Redis应用场景

    • 用来做缓存(ehcache/memcached)——redis的所有数据都是存放在内存中的(内存数据库)
      *可以在某些特定应用场景下替代传统数据库——比如社交类的应用
    • 在一些大型系统中,巧妙地实现一些特定的功能:session共享、购物车
    • 你有丰富的想象力,redis可以用在可以给你无限的惊喜…….
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  • NOSQL非关系数据库

    2015-12-20 22:40:05
    NOSQL:Not Only SQL,而不是No SQL。  NoSQL泛指非关系型的数据库

      NOSQL:Not Only SQL,而不是No SQL。

           NoSQL,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。


    非关系数据库有四大类:

    一、键值(Key-Value)存储数据库
    这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。 举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.
    二、列存储数据库。
    这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.
    三、文档型数据库
    文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。
    四、图形(Graph)数据库
    图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
    因此,我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用:1、数据模型比较简单;2、需要灵活性更强的IT系统;3、对数据库性能要求较高;4、不需要高度的数据一致性;5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。

    挑战:
    尽管大多数NoSQL数据存储系统都已被部署于实际应用中,但归纳其研究现状,还有许多挑战性问题。
    1. 1.已有key-value数据库产品大多是面向特定应用自治构建的,缺乏通用性;
    2. 2.已有产品支持的功能有限(不支持事务特性),导致其应用具有一定的局限性;
    3. 3.已有一些研究成果和改进的NoSQL数据存储系统,但它们都是针对不同应用需求而提出的相应解决方案,如支持组内事务特性、弹性事务等,很少从全局考虑系统的通用性,也没有形成系列化的研究成果;
    4. 4.缺乏类似关系数据库所具有的强有力的理论(如armstrong公理系统)、技术(如成熟的基于启发式的优化策略、两段封锁协议等)、标准规范(如SQL语言)的支持。
    5. 目前,HBase数据库时安全特性最完善的NoSQL数据库产品之一,而其他的NoSQL数据库多数没有提供内建的安全机制,但随着NoSQL的发展,越来越多的人开始意识到安全的重要,部分NoSQL产品逐渐开始提供一些安全方面的支持。
    随着云计算、互联网等技术的发展,大数据广泛存在,同时也呈现出了许多云环境下的新型应用,如社交网络网、移动服务、协作编辑等。这些新型应用对海量数据管理或称云数据管理系统也提出了新的需求,如事务的支持、系统的弹性等。同时云计算时代海量数据管理系统的设计目标为可扩展性、弹性、容错性、自管理性和“强一致性”。目前,已有系统通过支持可随意增减节点来满足可扩展性;通过副本策略保证系统的容错性;基于监测的状态消息协调实现系统的自管理性。“弹性”的目标是满足Pay-per-use 模型,以提高系统资源的利用率。该特性是已有典型NoSQL数据库系统所不完善的,但却是云系统应具有的典型特点;“强一致性”主要是新应用的需求


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