Redis概述

news/2024/4/30 14:40:02/文章来源:https://blog.csdn.net/m0_52982868/article/details/127212360

一、NoSQL数据库

1.技术发展

2.NoSQL数据库

①session问题

②解决IO压力

③NoSQL概述

④NoSQL适用场景

⑤NoSQL不适用的场景

⑥NoSQL的分类

⑦NoSQL的特点

⑧Memcache

⑨Redis

⑩ MongoDB

官网地址：Redis

一、NoSQL数据库

NoSQL_百度百科 (baidu.com)

1.技术发展

技术的分类

解决功能性问题：Java、jsp、RDBMS、Tomcat、HTML、Linux、JDBC、SVN
解决扩展性问题：Struts、Spring、SpringMVC、Hibernate、Mybatis
解决性能问题： NoSQL、Java线程、Hadoop、Nginx、MQ、ElasticSerch

2.NoSQL数据库

①session问题

解决方式一：存储到客户端cookie（不安全、网络负担效率低）
解决方式二：session复制（数据冗余、节点越多浪费越大）
解决方式三：使用NoSQL数据库（不需要经过IO操作，完全在内存中，读取的速度快，数据结构简单）

②解决IO压力

③NoSQL概述

NoSQL=Not Only SQL（不是No SQL哦）泛指非关系型的数据库。

NoSQL不依赖业务逻辑方式存储，而是简单的key-value模式存储。因此大大增加了数据库的扩展能力

键值(Key-Value)存储数据库

这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。
Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果数据库管理员(DBA)只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。
举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant， Redis， Voldemort， Oracle BDB。

不遵循SQL标准
不支持ACID
远超于SQL的性能

④NoSQL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
数据模型比较简单；
需要灵活性更强的IT系统；
对数据库性能要求较高；
不需要高度的数据一致性
对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。

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⑤NoSQL不适用的场景

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
（用不到sql的和用了sql也不行的情况，考虑使用NoSQL）

⑥NoSQL的分类

键值(Key-Value)存储数据库

这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果数据库管理员(DBA)只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant， Redis， Voldemort， Oracle BDB。

列存储数据库

这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra， HBase， Riak.

文档型数据库

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值，在处理网页等复杂数据时，文档型数据库比传统键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB， MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。

图形(Graph)数据库

图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如：Neo4J， InfoGrid， Infinite Graph。

不同分类特点对比

⑦NoSQL的特点

对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：

易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

大数据量，高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。

灵活的数据模型

NoSQL无须事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web 2.0时代尤其明显。

高可用

NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

⑧Memcache

memcache是一套分布式的高速缓存系统，由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发，但被许多网站使用以提升网站的访问速度，尤其对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显著。这是一套开放源代码LiveJournal，以BSD license授权发布。