Nosql介绍-Peak-Gao

Nosql

什么是Nosql？

不保持ACID，而Nosql数据库遵循BASE原则**（基本可用（Basically Availble）**NoSQL允许分布式系统中某些部分出现故障，那么系统的其余部分依然可用。它不会像ACID那样，在系统出现故障时，进行强制拒绝，允许继续部分访问、**软/柔性事务（Soft-state ）**NoSQL在数据处理过程中，允许这个过程，存在数据状态暂时不一致的情况。但经过纠错处理，最终会一致的。**最终一致性（Eventual Consistency）**NoSQL的软状态允许数据处理过程的暂时不一致，但是最终处理结果将是一致的，说明NoSQL对数据处理过程可以有短暂的时间间隔，也允许分更细的步骤一个一个地处理，最好数据达到一致即可。这在互联网上进行分布式应用具有其明显的优势。）

​ Nosql=Not Only Sql(不仅仅是sql，通过键值对存储)，就是非关系型数据库，用于超大规模的存储(比如京东的那么多用户)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。

为什么使用Nosql？

​ 随着用户的信息，社交，用户生成的数据和日志爆发式的增长，以前的互联网不发达，流量不大，就一个mysql，mysql数据库就不适合，Nosql数据库库却可以很好的处理这些大 数据

web1.0和web2.0的主要区别

web1.0是基于浏览器的，用户通过浏览器获取内容，即用户只能去浏览已经创作好的内容；
web2.0基于1.0，增加了用户与系统的交互，使用者既是网络内容的获取者，也是网络数据的提供者，例如：论坛、博客、微博等相关社交类型的平台；

POI提供API给Java程序对Microsoft Office格式档案读和写的功能。

poi(point of interest 感兴趣的)用java通过poi这个jar包操作Excel表

Nosql优缺点

​ 优点：方便扩展(数据没有关系，好扩展)、大数据量，高性能(Redis1秒可以写8万次，读取11万，Nosql的缓存是一种细粒度的缓存，性能高**)分布式计算、没有复杂关系，架构灵活**(传统关系型数据库都是结构化的表，nosql可以是列式存储、key-value和文档存储；

​ 缺点：没有标准化(什么样的类型都有)

为什么不使用关系型数据库？

慢慢数据量太大，一台机器放不下
数据的索引，数据超过300万就需要建立索引，不建立索引的话就查询相对慢，内存也放不下访问量大，读写混合，一个服务器承受不了，出现这些情况就需要进阶，然后就进去第二个Memecached(高速缓存插件)+mysql+垂直拆分(也就是读写分离，完了之后才是分库分表)，为啥不用orcge因为非常贵。
减轻服务器的数据压力可以用缓存处理(缓存主要用来解决读的问题)

分库分表+水平拆分(mysql集群)
比如有一个人去访问这个网站，然后就去看缓存有没有，会去集群，在比如这几个集群里各放3分之一的数据，通过一些集群机制去找到对应的数据在哪

本质：数据库就是读写
数据库引擎：最早MyISAM：表锁(100万数据，要去查张三的密码，他会把整个这个表锁起来，剩下的进程是不是得这个结果查询出来，效率低，在高并发下就会出现严重的问题)，转到Innodb：行锁(明显比表锁效率高，只锁这一行)
慢慢的就使用分库分表解决写的压力。
json也可以当数据库传输
Bson也是数据库交换格式二进制的json，和json差不多

Nosql表现Map<String,Object>存万事万物，

不仅仅是数据，没有固定的查询语言，以键值对(其中的一种)，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理论 (异地多活)：在redis事务中讲

了解3V+3高

大数据时代的3v：主要是描述问题的

​ 海量Velume(特别多)

​ 多样Variety(各种各样)

​ 实时 Velocity(现在还是4g，所以看直播还有延时)

大数据时代的3高：主要是对程序的要求

​ 高并发()

​ 高可扩(随时水平拆分，服务器不够了，可以扩展机器来)

​ 高性能 (保证用户体验和性能！)

真正在公司中实践：关系型数据库+非关系型数据库结合使用才最强 —（阿里巴巴的架构演进）

Nosql的四大分类

kv(键值对):

• 新浪:Redis
• 美团：Redis+Tair(集群)
• 阿里、百度：Redis+memecache（是一个开源、高性能、分布式内存对象缓存系统)

​ 文档型数据库(用的多，bson格式和json一样，bson是二进制)：

• MongoDB(一般必须掌握)在Nosql中

  • MongoDB基于分布式文件存储的数据库，c++编写的、redis也是用c编写的(单进程、单线程) 主要就是用来处理大量的文档,主要解决海量数据的访问效率问题。

  • MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系型数据库中间的产品!MongoDB是非关系型数据库，功能最丰富、最像关系型数据库的

    ConthDB：国外的了解一哈

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XaTLKz3p-1599445583054)(D:RedisMongoDB.png)]

    …mysql是行储存数据库(一行代表一个记录)

    列存储数据库

    1. HBase(是一个分布式的、面向列的开源数据库、大数据中的)
    2. 分布式文件系统

    图形关系数据库(不是放图片的、是放关系的|如社交拓扑图、朋友圈社交网络)

    ​ 标准的解决方案Noe4j、infoGrid

    

四者对比：