NoSQL-Redis详细介绍
一.Redis 知识点介绍
nosql 概述 阿里巴巴的数据架构演进 nosql 四大分类 Redis 入门及安装（Window & Linux服务器） 五大基本数据类型StringListSetHashZset 三种特殊数据类型geospatialhyperloglogbitmap Redis 事务操作 基础API 之 Jedis 详解
二.NoSQL概述
2.1 数据存储的发展
1 、单机MySQL的年代
用户通过应用访问 --> 数据库的访问层 --> 再进入mysql的实例。
90年代，一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够。此时更多的是使用静态网页Html，服务器根本没有太大的压力。
思考一下，这种情况下：整个网站的瓶颈是什么？ 1 、数据量如果太大、一个机器放不下了。 2 、当mysql数据超过300万条，需要建立索引 （B+ Tree），一个机器内存也放不下。 3 、访问量（读写混合），一个服务器承受不了。 只要你开始出现以上的三种情况之一，那么你就必须要晋级！
2 、Memcached（缓存） + MySQL + 垂直拆分 （读写分离）
网站80%的情况都是在读，每次都要去查询数据库的话就十分的麻烦。所以说我们希望减轻数据的压力，我们可以使用缓存来保证效率。
发展过程： 优化数据结构和索引--> 文件缓存（IO）---> Memcached（当时最热门的技术）
3 、分库分表 + 水平拆分 + MySQL集群
技术和业务在发展的同时，对人的要求也越来越高。
本质：数据库（读，写）
早些年MyISAM： 表锁（例如user表有100万条数据，当有用户通过密码查询信息，会将整张表锁起来，其它进程若要进行查询就必须等待，将会影响效率），高并发下就会出现严重的锁问题。
转战Innodb：行锁（比表锁效率高，查询时只锁当前行）。
MySQL推出了表分区，使用分库分表来解决写的压力，这个并没有多少公司使用！后来推出了MySQL的集群，很好满足了所有需求！
4 、如今的年代
2010--2020 十年之间，世界已经发生了翻天覆地的变化；其中例如定位功能，音乐抖音热榜等也是一种数据。此时，MySQL等关系型数据库就不够用了，数据量很多，变化很快。 有的使用MySQL来存储一些比较大的文件，例如文字量较大的博客，大量的图片等，导致数据库表很大，效率就低了。如果有一种数据库来专门处理这种数据，MySQL压力就变得十分小（研究如何处理这些问题）。大数据的IO压力下，表几乎没法更改。
基本的互联网项目：
2.2 为什么要用NoSQL？
例如用户的个人信息，社交网络，地理位置等，用户自己产生的数据、用户日志等等爆发式增长。这时候我们就需要使用NoSQL数据库，NoSQL可以很好的处理以上的情况。
2.3 什么是NoSQL？
关系型数据库：表格 ，行 ，列。
NoSQL = Not Only SQL （不仅仅是SQL）。泛指非关系型数据库的，随着web2.0互联网的诞生，传统的关系型数据库很难应付web2.0时代，尤其是超大规模的高并发的社区， 暴露出来很多难以克服的问题。NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅速，Redis是发展最快的，而且是我们当下必须要掌握的一个技术！
例如很多的数据类型用户的个人信息，社交网络（大量文本），地理位置（拓扑图），流媒体（视频和音频）等，这些数据类型的存储不需要一个固定的格式（即表格数据存储进行列中），不需要多余的操作就可以横向扩展（即允许多台机器来控制的，例如集群）的 ，类似于 Map<String,Object> 使用键值对来控制。
2.4 NoSQL 特点
1、方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展）
2、大数据量高性能（Redis 一秒写 8 万次，读取 11 万次，NoSQL的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性 能会比较高）
3 、数据类型是多样型的（不需要事先设计数据库，随取随用；如果是数据量十分大的表，很多人就无法设计了）
4、传统关系型数据库RDBMS 和 非关系型数据库NoSQL
传统关系型数据库RDBMS - 结构化组织，例如：表、行、列- SQL- 数据和关系都存在单独的表中- 数据定义语言、数据操作语言、数据查询语言、事务控制语言、数据控制语言- 严格的ACID- 基础的事务操作
非关系型数据库NoSQL- 不仅仅是数据- 没有固定的查询语言- 键值对存储、列存储、文档存储、图形数据库(例如社交关系的拓扑图)- 最终一致性，允许过程中有误差，结果一致即可- CAP定理和BASE理论(例如异地多活，保证整个服务器不会宕机)- 高性能、高可用、高可扩
了解：3V+3高
大数据时代的3V：主要是描述问题的
1. 海量数据Volume 2. 多样性Variety 3. 实时性Velocity
大数据时代的3高：主要是对程序的要求
1. 高并发（支持大量用户访问） 2. 高可扩（随时搭建集群，进行水平拆分，拓展机器来解决） 3. 高性能（保证用户体验和性能）
真正在公司中的实践：NoSQL + RDBMS 一起使用才是最强的
三.阿里巴巴的数据架构演进
思考问题：页面中大量的数据都是在一个数据库中的吗?
敏捷开发、极限编程、协同开发 、开源等
随着这样的竞争，业务是越来越完善，然后对于开发者的要求也是越来越高
没有什么是加一层解决不了的
例如：商城案例
# 1、商品的基本信息名称、价格、商家信息，这些信息在关系型数据库中存储即可。例如： MySQL / Oracle# 2、商品的描述、评论文字比较多，使用文档型数据库，例如：MongoDB# 3、图片分布式文件系统 FastDFS- 淘宝自己的 TFS- Gooale的 GFS- Hadoop HDFS- 阿里云 oss- 七牛云 oss# 4、商品的关键字 （搜索）- 搜索引擎 solr ElasticSearch- ISerach：多隆（淘宝）# 5、商品热门的波段信息（秒杀）- 内存数据库 Redis Tair、memecache...# 6、商品的交易，外部的支付接口- 三方应用 支付宝支付、银行支付接口、微信支付...
大型互联网应用问题： - 数据类型太多了 - 数据源繁多，经常重构 - 数据要改造，大面积改造
四.NoSQL的四大分类
KV键值对：
新浪：Redis 美团：Redis + Tair 阿里、百度：Redis + memecache文档型数据库（bson格式和json一样）：
MongoDB- MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库，C++ 编写，主要用来处理大量的文档 - MongoDB 是一个介于关系型数据库和非关系型数据中中间的产品- MongoDB 是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系型数据库的产品 ConthDB列存储数据库
HBase (大数据) 分布式文件系统图关系数据库
他不是存图形，放的是关系，比如：社交拓扑图，朋友圈社交网络，广告推荐
Neo4j InfoGrid
四者对比
| 分类 | Examples举例 | 典型应用场景 | 数据模型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 键值（key-value） | Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB | 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。 | Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现 | 查找速度快 | 数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据 |
| 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。 |
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