Redis(一):NoSQL入门

Redis(一):NoSQL入门

最近重新整理了一些Redis的相关的知识,现在记录下来

想了想,准备从下面几个方面来进行整理Redis,例如:
1、Nosql入门
2、Redis入门
3、Redis数据类型
4、解析Redis的配置文件redis.conf
5、Redis的持久化
6、Redis的事务与发布订阅
7、Redis的复制+哨兵模式
8、Redis的Java客户端Jedis

一、NoSQL是什么

有一句很经典的解释就是: “不仅仅是SQL”!
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,包括超大规模数据的存储。

例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据。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。

二、为什么会用NoSQL

1. 想一想我们互联网经历的时代:

在这里插入图片描述

2. MySQL的扩展性瓶颈

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。

3. 今天的样子

在这里插入图片描述

4. 为什么会用??

今天我们可以通过第三方平台(如:Google,Facebook等)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SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。

三、能干嘛

  1. 易扩展

NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。
数据之间无关系,这样就非常容易扩展。也无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。

  1. 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,数据库的结构简单。
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

  1. 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,增加字段简直就是一个噩梦

四、关系性数据库和NoSQL的区别

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
  • ACID定理

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,图形数据库
  • 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,高可用性和可伸缩性

五、在分布式数据库中CAP+BASE理论

1、CAP

  • C:Consistency(强一致性)
  • A:Availability(可用性)
  • P:Partition tolerance(分区容错性)

CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟包等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。

注意:分布式架构的时候必须做出取舍。一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用,其实并不需要强一致性。因此牺牲C换取P。

2、 经典CAP图

在这里插入图片描述

3、Base是什么?

BASE其实是下面三个术语的缩写:
基本可用(Basically Available)
软状态(Soft state)
最终一致(Eventually consistent)
它的思想是通过让系统放松对某一时刻数据一致性的要求来换取系统整体伸缩性和性能上改观。为什么这么说呢,缘由就在于大型系统往往由于地域分布和极高性能的要求,不可能采用分布式事务来完成这些指标,要想获得这些指标,我们必须采用另外一种方式来完成,这里BASE就是解决这个问题的办法

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