NoSQL数据库介绍
- NoSQL数据库简介
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- 技术发展
- Web1.0时代
- Web2.0时代
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- 解决CPU及内存压力
- 解决IO压力
- NoSQL数据库
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- NoSQL数据库概述
- NoSQL适用场景
- NoSQL不适用场景
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- Memcache
- Redis
- MongoDB
- 行式存储数据库(大数据时代)
-
- 行式数据库
- 列式数据库
- Hbase
- Cassandra[kəˈsændrə]
- 图关系型数据库
- DB-Engines 数据库排名
- Redis概述
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- 应用场景
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- 配合关系型数据库做高速缓存
- 多样的数据结构存储持久化数据
NoSQL数据库简介
技术发展
技术的分类:
1、解决功能性的问题:Java、Jsp、RDBMS、Tomcat、HTML、Linux、JDBC、SVN
2、解决扩展性的问题:Struts、Spring、SpringMVC、Hibernate、Mybatis
3、解决性能的问题:NoSQL、Java线程、Hadoop、Nginx、MQ、ElasticSearch
Web1.0时代
Web1.0的时代,数据访问量很有限,用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
Web2.0时代
随着Web2.0的时代的到来,用户访问量大幅度提升,同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及,所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
解决CPU及内存压力
解决IO压力
NoSQL数据库
NoSQL数据库概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力
不遵循SQL标准。
不支持ACID。
远超于SQL的性能。
NoSQL适用场景
对数据高并发的读写
海量数据的读写
对数据高可扩展性的
NoSQL不适用场景
需要事务支持
基于sql的结构化查询存储,处理复杂的关系,需要即席查询。
(用不着sql的和用了sql也不行的情况,请考虑用NoSql)
Memcache
Redis
MongoDB
行式存储数据库(大数据时代)
行式数据库
列式数据库
Hbase
HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表,可以用普通的计算机处理超过10亿行数据,还可处理有数百万列元素的数据表
Cassandra[kəˈsændrə]
Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库,其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中,Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整,而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程
计算机存储单位 计算机存储单位一般用B,KB,MB,GB,TB,EB,ZB,YB,BB来表示,它们之间的关系是:
位 bit (比特)(Binary Digits):存放一位二进制数,即 0 或 1,最小的存储单位。
字节 byte:8个二进制位为一个字节(B),最常用的单位。
1KB (Kilobyte 千字节)=1024B,
1MB (Megabyte 兆字节 简称“兆”)=1024KB,
1GB (Gigabyte 吉字节 又称“千兆”)=1024MB,
1TB (Trillionbyte 万亿字节 太字节)=1024GB,其中1024=2^10 ( 2 的10次方),
1PB(Petabyte 千万亿字节 拍字节)=1024TB,
1EB(Exabyte 百亿亿字节 艾字节)=1024PB,
1ZB (Zettabyte 十万亿亿字节 泽字节)= 1024 EB,
1YB (Jottabyte 一亿亿亿字节 尧字节)= 1024 ZB,
1BB (Brontobyte 一千亿亿亿字节)= 1024 YB.
注:“兆”为百万级数量单位。
图关系型数据库
主要应用:社会关系,公共交通网络,地图及网络拓谱(n(n-1)/2)*
DB-Engines 数据库排名
Redis概述
Redis是一个开源的key-value存储系统。
和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。
这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。
在此基础上,Redis支持各种不同方式的排序。
与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。
区别的是Redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件。
并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
应用场景
配合关系型数据库做高速缓存
高频次,热门访问的数据,降低数据库IO
分布式架构,做session共享