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泛指非关系型数据库#xff0c;随着web2.0的诞生#xff01;传统的关系型数据库很难对付web2.0时代#xff0c;因为web2.0时代又很多数据大爆炸新生的产物比如视频、音乐、大数据产生的其他的数…4、什么是NoSQL NoSQL NoSQL Not Only SQL就是不仅仅是SQL的意思
泛指非关系型数据库随着web2.0的诞生传统的关系型数据库很难对付web2.0时代因为web2.0时代又很多数据大爆炸新生的产物比如视频、音乐、大数据产生的其他的数据尤其是超大规模的高并发的社区此时的关系型数据库已经不能满足发展的需要。NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅速Redis始发站最快的也是必须要掌握的技术。
关系型数据库就像表格一样是由行和列组成的 NoSQL的特点 能够存储关系型数据库无法存储的数据比如很多用户的个人信息社交网络、地理位置、流媒体等这些数据类型的存储不需要一个固定的格式也就是不需要行跟列比如一个人的社交网络和地理位置是一个图谱是一个拓扑图这个拓扑图不是一个固定的格式而是动态发展的不需要过多的操作就可以横向用多台机器实现或纵向扩展。比如Java中有一个数据类型MapString,Object也就是键值对string是一个名字Object是存放的信息可以存任何信息这其实就是一种非常典型的NoSQL的表现。使用键值对来控制。我们后面还会学习NoSQL有四种分类键值对只是其中的一种方式。 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8万次读取11万次NoSQL的缓存是一种记录级大的是一种细粒度的缓存性能比较高 数据类型多样型。这里之前我们说过有五种基本类型和三种特殊数据类型Redis学习知识点而且不需要事先设计数据库随取随用。如果数据库量十分庞大很多人就无法设计了 传统RDBMS关系型数据库和NoSQL的区别 传统的RDBMS
- 结构化组织也就是表跟列
- 基本的查询语句SQL
- 数据和关系都存放在单独的表中
- 数据操作语言、数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础的事务等等NoSQL
- 不仅仅是数据
- 没有固定的查询语言
- 有很多中存储方式比如键值对存储、列存储、文档存储mangoDB、图形数据库社交关系
- 最终一致性是可以有误差的只要最终的结果一致就行
- CAP定理和BASE理论异地多活保证服务器不会宕机
- 高性能、高可用、高科扩展性了解3V3高 大数据时代的3V主要是描述问题的
海量Volume比如微信的聊天信息全国的人都在用微信数据量还海量的多样Variety海量的数据又是不同类型的数据比如文字、图片、位置信息实时Velocity
大数据时代的3高主要是对程序的要求
高并发如此众多的用户如果不支持高并发程序就会崩溃高可扩扩展性必须强随时可以水平拆分也就是可以随时搭建集群机器不够了可以添加机器来解决高性能保证用户体验和性能
真正的实践中使用的都是NoSQLRDBMS一起使用才是最强的
