一. 项目架构的演变与NoSql
1. 互联网项目架构演变：
2. 单机项目架构：
3. Memcache 与 MySql垂直拆分：
4. Memcache的出现：
随着访问量上升，大部分使用 MySQL 架构的网站在数据库上都开始出现性能问题，Web 程序不能再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。
开始使用缓存技术缓解数据库压力，优化数据库的结构和索引。刚开始时比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增
大，文件缓存中的数据不能在多台 Web 服务器之间共享，大量的小文件 IO 也带来了比较高的 IO 压力。
在这种情况下，Memcache 就成了一款非常有效的解决方案。 Memcache 作为一个独立的分布式缓存服务器，为多个 Web 服务器
提供了一个共享的高性能缓存服务，在 Memcache服务器上，又发展了根据 hash 算法来进行多台 Memcache 缓存服务的扩展，然后又
出现了一致性 hash 来解决增加或减少缓存服务器导致重新 hash 带来的大量缓存失效问题。
5. MySql的读写分离出现：
于数据库的写入压力增加，Memcached 只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用
主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql 的 master-slave 模式成为这个时候的网站标配了。
6. 分库分表与MySql集群出现：
在 Memcached 的高速缓存，MySQL 的主从复制，读写分离的基础之上，这时 MySQL 主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的
持续猛增，由MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发 MySQL 应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。
同时，开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术，是业界讨论的热门技术问题。
也就在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然 MySQL 推出了MySQLCluster集群，
但性能也不能很好满足互联网的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保证。
MySQL 数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速恢复数据库。
比如1000 万4KB 大小的文本就接近40GB 的大小，如果能把这些数据从MySQL 省去，MySQL将变得非常的小。关系数据库很强大，但是
它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL 的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下 IO 压力大，表结构更改困难，
正是当前使用 MySQL 的开发人员面临的问题。
7. 现在的互联网架构：
8. 目前互联网的新要求：3V 和3 高：
大数据时代的 3V：
Volume：海量，数据量极大
Variety：多样
Velocity：实时
互联网时代的 3高：
高可扩
高性能
高并发
9. NoSQL：
不仅仅是SQL—关系型数据库的强大助力
非关系型数据库
10. NoSQL 数据库的优势：
• 易扩展
– NoSQL 数据库种类繁多，但它们都有一个共通的特点：就是去除关系型数据库的“关系型”特点。数据之间无关系，这样就变得非常
容易扩展，而相对应的来看：关系型数据库修改表结构非常困难。这就为项目架构设计提供了更大的扩展空间。
• 大数据量高性能
– NoSQL 数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量的情况下，表现同样优秀。这得益于 NoSQL数据库中数据之间没有“关系”
，数据库结构简单。
– 从缓存角度来看，MySQL 的 Query Cache 是表级别的粗粒度缓存，假设存储了 100 条数据，其中有一条数据修改了，整个缓存
失效，效率很低。而 NoSQL 数据库的缓存是记录级的细粒度
缓存，任何一条记录的修改都不影响其他记录，效率很高。
• 多样灵活的数据模型
– NoSQL 数据库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。而在关系数据库里，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，增减修改字段简直就是一个噩梦。
二. Redis
1. 简介：
Redis:Remote Dictionary Server(远程字典服务器)
2. 英文官网：
3. 中文官网：
