• redis_NoSql入门概述


    一、为什么要使用Nosql

      今天我们可以通过第三方平台(如:google,facebook)可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息,社交网络,地理位置,用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘,那么Sql数据库已经不适合这些应用了,NoSql数据库的发展却能很好的处理这些大的数据。

    二、什么是NoSql

      NoSql(NoSql = Not Only SQL),不仅仅是sql

      泛指非关系型数据库。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数据库产生就是为了解决大规模数据集合多重数据类型带来的挑战,尤其是大数据应用的难题,包括超大规模的数据储存。

      这些类型的数据库存储不需要固定的模式,无需多余的操作就可以横向扩展。

    三、NoSql可以做什么

      1.易扩展

        NoSql数据库种类繁多,但是一个共同的特点是去掉关系数据库的关系特性 。

        数据之间无关系,这样就非常容易扩展。也无形之间,在架构层面上带来了可扩展的能力。

      2.大数据量高性能

        NoSql数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库结构简单。

        一般MySql使用Query Cache,每次表的更新Cache就失效,是一种大粒度的Cache。在针对web2.0的交互频繁的应用,Cache性能不高,而NoSql的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSql在这个层面上 来说就要性能高很多了。

      3.多样灵活的数据模型

        NoSql无需事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式。而非关系数据库里,增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表,增加字段简直就是一个噩梦。

      4.RDBMS vs NoSql

        RDBMS

          - 高度组织化结构化数据

          - 结构化查询语言(SQL)

          - 数据和关系都存储在单独的表中

          - 数据操纵语言,数据定义语言

          - 严格的一致性

          - 基础事务

        NoSql

          - 代表着不仅仅是sql

          - 没有声明性查询语言

          - 没有预定义的模式

          - 键 - 值对存储,列存储,文档存储,图形数据

          - 最终一致性,而非ACID属性

          - 非结构化和不可预知的数据

          - CAP定理

          - 高性能,高可用性和伸缩性

    四、怎么玩(在此先提一下,后面详细介绍)

      1.KV

      2.Cache

      3.Persistence

    五、3V+3高

      大数据时代的3v(海量【Volume】,多样【Variety】,实时【Velocity】)

      互联网需求的3高(高并发,高扩展,高性能)

    六、多数据源类型的存储问题(以阿里巴巴中文网首页为例)

      1.商品基本信息

        名称、价格、出厂日期、生产商等几乎不变的冷数据存放在关系型数据库 mysql/oracle中,目前淘宝在去O化(拿掉Oracle),而淘宝内部使用的Mysql也是阿里自己改造过的。

      2.商品的描述、详情、评价信息(多文字类型)

        多文字信息描述类,IO读写性能变差,存放文档数据库MongDB中

      3.商品的图片

        商品图片展示类存放在分布式的文件系统中(淘宝的TFS, google的GFS, hadoop的HDFS)

      4.商品的关键字

        搜索引擎,淘宝内用ISearch

      5.商品的波段性热点高频信息

        内存数据库Tair、Redis、Memcache

      6.商品的交易、价格计算、积分累计

        外部系统,外部第三方支付接口,支付宝

      总结大型互联网应用(大数据、高并发、多样数据类型)难点和解决方案

       难点:

        1.数据类型多样性

        2.数据源多样性和变化重构

        3.数据源改造而数据服务平台不需要大面积重构

       解决方案:

        EAI和统一数据平台服务层(UDSL)

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