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NoSql简介

1. 互联网技术栈演变

• 一台MYSQL撑起整个时代

• Memcached缓存+MYSQL集群

• Mysql主从复制，读写分离

数据库写入压力增加，读写放于一个库中，数据库压力太大。所以采用主从复制。读写分离的思路，减轻服务器负担

![](

• 分库分表+水平拆分+mysql集群

数据量递增的情况下，由于MYISAM使用表锁，在高并发的情况下会出现严重的锁问题，所以使用INNODB代替MYISAM，同时采用了分库分表的技术，搭建MYSQL集群

• MYSQL扩展瓶颈。

MYSQL对于存储大文本数据，或者数据库恢复比较慢，所以不能应用于所有的场景，而MYSQL扩展性差，大数据下IO压力大，表结构更改困难。

• 引入NOSQL

2.NoSql是什么？

泛指非关系数据库，数据之间没有关系，可以很好的横向扩展

3.NoSql的特征

• 易扩展
• 高性能
• 数据模型多

4.NoSql和RDBMS的区别

RDBMS

• 高度组织化结构化数据
• 结构化查询语言
• 数据和 关系存在一个单独的表中
• 数据操作语言
• 一致性
• 事务

NoSql

• 代表着不仅仅是SQL
• 没有声明式查询语言
• 没有预定义模式
• 键值
• 一致性
• CAP定理
• 高性能，高可用，可伸缩

5. 3V+3高

大数据时代的3V

• 海量数据 Volume
• 数据来源多样Variety
• 数据讲究实时性 Velocity

互联网需求三高

• 高并发
• 高可扩
• 高性能

6. NoSql数据库分类

KV键值

• redis , tair ,memcache,berkeleyDB

文档型数据库以BSON数据类型为主

• CouchDB,MongoDB

BSON 一种类似于JSON的存储文件格式，语法和JSON完全相同

列存储数据库

• Cassandra,HBase
• 分布式文件系统

图关系数据库

• Neo4J,InfoGrid
• 专注于构建关系图谱

7. 分布式数据库中的CAP原理

传统的ACID

• A(Atomicity) 原子性。事务是一个不可分割的工作单位，里面的操作要么都发生，要么都不发生
• C(Consistency) 一致性。事务将数据库从一种正确的状态到达另一种正确的状态，如果期间出现错误，回滚事务回到开始的状态
• I(Isolation)隔离性。
  • 四种隔离级别
    • 脏读。事务A在读取数据的时候，事务B对数据进行了修改，并且事务B进行了回滚。而事务A读到的是事务B修改以后的数据
    • 不可重复读。事务A在读取数据以后，再次读该数据的时候，事务B对该数据进行了修改，导致事务A两次读取的数据不一样
    • 幻读。事务A修改数据的时候事务B将事务A修改以后的数据修改为了原来的状态，事务A发生幻读
    • 串行化。一行一行的执行，为数据加锁
• D(durability)持久性。事务提交以后，其对数据库的修改信息将会一直得到保存，除非得到修改。

CAP

• C(Consistency)强一致性。保证每一个分区的数据同步
• A(Availability)可用性。保证每一个分区的机器可用
• P(Partition tolerance)分区容错性。相当于分区通信，在实际开发中必须保证每一个分区之间是可以相互通信的。

为什么C和A不能共存？

比如现在存在两个分区A,B，客户端C给了分区A一个写的操作，将分区A中的数据a改为了b，而此时如果要保证数据一致性，那么需要给分区B加读写锁，再将数据a改为b，此时的分区B的不可用的，所以两者不能同时满足。

8. Base

• 基本可用(Basically Available)
• 软状态(Soft state)
• 最终一致(Eventually consistent)

牺牲某一时刻数据的一致性，保证整个系统的性能，系统仅仅保证可用，分区通信，最终数据一致即可