Redis之NoSql入门和概述(一)
1. 为什么用 NoSQL?
NoSQL指的是非关系型的数据库,NoSQL也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL用于超大规模数据的存储。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
1.1 单机 MySQL 的美好时代
在90年代,一个网站的访问量一般都不大,用单个数据库完全可以轻松应付。在那个时候,更多的都是静态网页,动态交互类型的网站不多。
备注:DAL : Data Access Layer(数据访问层 – Hibernate,MyBatis)
上述架构下,我们来看看数据存储的瓶颈是什么?
- 数据量的总大小一个机器放不下时。
- 数据的索引(B+ Tree)一个机器的内存放不下时。
- 访问量(读写混合)一个实例不能承受。
- 如果满足了上述1 or 3个时,只能对数据库的整体架构进行重构。
1.2 Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分
后来,随着访问量的上升,几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题,web程序不再仅仅专注在功能上,同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力,优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力,但是当访问量继续增大的时候,多台web机器通过文件缓存不能共享,大量的小文件缓存也带了比较高的IO压力。在这个时候,Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器,为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务,在Memcached服务器上,又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展,然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端。
1.3 Mysql主从读写分离
由于数据库的写入压力增加,Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负,大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离,以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。
1.4 分库分表+水平拆分+mysql集群
在Memcached的高速缓存,MySQL的主从复制,读写分离的基础之上,这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈,而数据量的持续猛增,由于MyISAM在写数据的时候会使用表锁,在高并发写数据的情况下会出现严重的锁问题,大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。
ps:这就是为什么 MySQL 在 5.1版本之后使用 InnoDB 做为默认存储引擎的原因 – MyISAM 写会锁表,InnoDB 有行锁,发生冲突的几率低,并发性能高。
聊点题外话:MyISAM是非集聚引擎,支持全文索引;不支持事务;它是表级锁;会保存表的具体行数.innoDB是集聚引擎,5.6以后才有全文索引;支持事务;它是行级锁;不会保存表的具体行数.
同时,开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候,分表分库成了一个热门技术,是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候,MySQL推出了还不太稳定的表分区,这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群,但性能也不能很好满足互联网的要求,只是在高可靠性上提供了非常大的保证。
1.5 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。
1.6 今天是什么样子?
最前面的是企业级防火墙,后面通过负载均衡主机(软负载:Nginx,硬负载:F5)在 web 服务器集群之间进行调度,再由具体的 web 服务器(Tomcat)去访问缓存,访问数据库。
1.7 为什么用NoSQL?
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。
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