单机Mysql时代


90年代,一个网站的访问量一般不会太大，单个数据库完全够用。随着用户增多，网站出现以下问题

数据量增加到一定程度，单机数据库就放不下了
数据的索引（B+ Tree）,一个机器内存也存放不下
访问量变大后（读写混合），一台服务器承受不住。
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库的压力，我们可以使用缓存来保证效率！

优化过程经历了以下几个过程：

优化数据库的数据结构和索引(难度大)

文件缓存，通过IO流获取比每次都访问数据库效率略高，但是流量爆炸式增长时候，IO流也承受不了

MemCache,当时最热门的技术，通过在数据库和数据库访问层之间加上一层缓存，第一次访问时查询数据库，将结果保存到缓存，后续的查询先检查缓存，若有直接拿去使用，效率显著提升。

3、分库分表 + 水平拆分 + Mysql集群

4、如今最近的年代

​ 如今信息量井喷式增长，各种各样的数据出现（用户定位数据，图片数据等），大数据的背景下关系型数据库（RDBMS）无法满足大量数据要求。Nosql数据库就能轻松解决这些问题。

目前一个基本的互联网项目

为什么要用NoSQL ？

用户的个人信息，社交网络，地理位置。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数据库的，Nosql可以很好的处理以上的情况！

什么是Nosql
NoSQL = Not Only SQL（不仅仅是SQL）

Not Only Structured Query Language

关系型数据库：列+行，同一个表下数据的结构是一样的。

非关系型数据库：数据存储没有固定的格式，并且可以进行横向扩展。

NoSQL泛指非关系型数据库，随着web2.0互联网的诞生，传统的关系型数据库很难对付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。

Nosql特点
方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展！）

大数据量高性能（Redis一秒可以写8万次，读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！）

数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库，随取随用）

传统的 RDBMS 和 NoSQL

传统的 RDBMS(关系型数据库)
- 结构化组织
- SQL
- 数据和关系都存在单独的表中 row col
- 操作，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础的事务

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
- 高性能，高可用，高扩展
- ...

了解：3V + 3高

大数据时代的3V ：主要是描述问题的

海量Velume

多样Variety

实时Velocity

大数据时代的3高 ： 主要是对程序的要求

高并发

高可扩

高性能

真正在公司中的实践：NoSQL + RDBMS 一起使用才是最强的。