1.1 NoSQL介绍
NoSQL，泛指非关系型数据库，NoSQL数据库的四大分类：
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。如Redis，Voldmort，Oracle BDB。
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。
文档性数据库：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。
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。
| 分类 |
Examples举例 |
典型应用场景 |
数据模型 |
优点 |
缺点 |
| 键值（key-value） |
Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现 |
||||
| 列存储数据库 |
Cassandra, HBase, Riak |
分布式的文件系统 |
以列簇式存储，将同一列数据存在一起 |
查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展 |
功能相对局限 |
| 文档型数据库 |
CouchDB, MongoDb |
Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容） |
Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据 |
数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构 |
查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。 |
| 图形(Graph)数据库 |
Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph |
社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱 |
图结构 |
利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等 |
很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。 <span color:#136ec2;"="" style="word-wrap: break-word; font-size: 1pt;"> |
1.1.1 非关系型数据库的特点
- 数据模型比较简单
- 需要灵活性更强的应用系统
- 对数据库性能要求较高
- 不需要高度的数据一致性
- 对于给定 key，比较容易映射复杂值得环境
1.2 Redis简介
Redis 是以 key-value 形式存储的，和传统的关系型数据库不一样，不一定遵循传统数据库的一些基本要求（非关系型的，分布式的，开源的，水平可扩展的）。
优点：
- 对数据高并发读写
- 对海量数据的高效存储和访问
- 对数据的可扩展型和高可用
缺点：
- redis（对 ACID 处理非常简单）无法做到太复杂的关系数据库模型。
Redis 是以 key-value store 存储，data structure service 数据接口服务器。键可以包含：字符串（String），哈希，链表，集合（set），有序集合（zset）。这些数据集合都支持 push/pop，add/remove 以及交集和并集以及更加丰富的操作，redis支持各种不同的方式排序，为了保证效率，数据都是保存在内存中，也可以周期性的更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加到文件。