redis——NOSQL及redis概述

NoSql入门概述

单机Mysql的美好时代

瓶颈:

    1. 数据库总大小一台机器硬盘内存放不下
    2. 数据的索引(B + tree)一个机器的运行内存放不下
    3. 访问量(读写混合)一个实例不能承受

redis——NOSQL及redis概述_第1张图片

 

Memcached(缓存)+ MySql + 垂直拆分

通过缓存来缓解数据库的压力,优化数据库的结构和索引

垂直拆分指的是:分成多个数据库存储数据(如:卖家库与买家库)

redis——NOSQL及redis概述_第2张图片

 

MySql主从复制读写分离

  1. 主从复制:主库来一条数据,从库立刻插入一条。
  2. 读写分离:读取(从库Master),写(主库Slave)

redis——NOSQL及redis概述_第3张图片

 

分表分库+水平拆分+MySql集群

  1. 主库的写压力出现瓶颈(行锁InnoDB取代表锁MyISAM)
  2. 分库:根据业务相关紧耦合在同一个库,对不同的数据读写进行分库(如注册信息等不常改动的冷库与购物信息等热门库分开)
  3. 分表:切割表数据(例如90W条数据,id 1-30W的放在A库,30W-60W的放在B库,60W-90W的放在C库)

redis——NOSQL及redis概述_第4张图片

 

MySql扩展的瓶颈

  1. 大数据下IO压力大
  2. 表结构更改困难

常用的Nosql

Redis
memcache
Mongdb
以上几种Nosql 请到各自的官网上下载并参考使用

Nosql 的核心功能点

KV(存储)
Cache(缓存)
Persistence(持久化)
……

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
高可扩
高性能
 

redis的介绍和特点:


       问题:
               传统数据库:持久化存储数据。
               solr索引库:大量的数据的检索。
               在实际开发中,高并发环境下,不同的用户会需要相同的数据。因为每次请求,
               在后台我们都会创建一个线程来处理,这样造成,同样的数据从数据库中查询了N次。
               而数据库的查询本身是IO操作,效率低,频率高也不好。
               总而言之,一个网站总归是有大量的数据是用户共享的,但是如果每个用户都去数据库查询
               效率就太低了。
       解决:
               将用户共享数据缓存到服务器的内存中。        
       实现:
               redis
       概念:
               redis是一个非关系型C语言开发的基于键值对的数据库
       特点:
               1、基于键值对
               2、非关系型(redis)
                       关系型数据库:存储了数据以及数据之间的关系,oracle,mysql
                       非关系型数据库:存储了数据,redis,mdb.
               3、数据存储在内存中,服务器关闭后,持久化到硬盘中
               4、支持主从同步
       总结:
               实现了缓存数据和项目的解耦。
       数据类型:
               String
               list
               set
               sortedset
               hash
       redis存储的数据特点:
               大量数据
               用户共享数据
               数据不经常修改。
               查询数据
       redis的应用场景:
               网站高并发的主页数据
               网站数据的排名
               消息订阅


               
       
 

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