MySQL发展以及NoSQL的特点

Redis

90年代这时候，一个网站的访问量不算太大，单个数据库就足够了。

而且更多的是静态网页，服务器没有太大的压力。

这种情况下，整个服务架构的瓶颈是：

1、数据量太大一个机器放不下

2、访问量（读写混合），一个服务器承受不了

网站80%的情况都是读数据，每次都要查询数据库的话就十分麻烦，为了减轻数据库服务器的压力，用缓存来保证效率。

发展过程：优化数据结构和索引（数据本身）->文件缓存（IO）->Memcached

数据库的本质：读写（用缓存来解决读的问题），随着业务量的增长，写也会出现问题

Innodb：行锁

用分库分表来解决写的问题，例如将系统的不同模块订单，用户，支付使用单独的数据库，最后做成微服务。

如今数据类型和数据量暴增，比如定位，音乐，热榜都是数据类型，MySQL等关系型数据库已经不够用了。

如果用MySQL存储博客，图片等数据，数据库表很大，效率比较低，要有一种专门的数据库来存储这些数据。NoSQL数据库就是专门存储这些数据的。

目前的一个互联网项目架构

Not only SQL

很多数据例如用户的个人信息，社交网络，地理位置等，这些数据类型的存储并不需要一个固定的格式，即非关系型，且不需要多余的操作就能横向扩展。例如Map<String,Object>

1、方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展），解耦

2、大数据高性能（Redis 写8W/S 读11W/s，NoSQL的缓存是记录级别的，是一种细粒度的缓存，性能高）

3、数据类型多样（不需要设计数据库，随取随用）

4、传统RDBMS与NoSQL

代码语言：javascript复制

传统的RDBMS
-结构化组织
-SQL
-数据和关系都存储在单独的表里 row column
-严格的一致性
-事物
...

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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（社交关系）
-最终一致性
-CAP定理和BASE（异地多活）
-高性能，高可用，高扩展
...

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3v
-海量 volume
-多样 variety
-实时 velocity

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3高
-高性能
-高可用
-高扩展（随时可以水平拆分，增加服务器）

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