NoSQL（非关系型数据库）

短命女 2022-01-20 01:43 310阅读 0赞

## 1.NoSQL ##

**1.1什么是NoSQL**

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，  
泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。

**1.2NoSQL能干嘛**  
1）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。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。  
2）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，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了  
3)多样灵活的数据模型：NoSQL无需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，增加字段简直就是一个噩梦

**1.3分布式数据库中的CAP原理CAP+BASE**  
传统的事务特性为ACID  
C:Consistency（**强一致性**） A：Availability（**可用性**） P：Partition tolerance（**分区容错性**）  
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。  
因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：  
CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。  
CP - 满足一致性，分区容忍必的系统，通常性能不是特别高。  
AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。

## 2.Redis ##

**2.1redis是什么？**  
是完全开源免费的，用C语言编写的，遵守BSD协议，是一个高性能的(key/value)分布式内存数据库，基于内存运行  
并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSql数据库之一,也被人们称为数据结构服务器。

**2.2redis相较于其他key-value缓存产品有以下三个特点**  
1）Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用  
2）Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储  
3）Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份

**2.3Redis的五大数据类型**  
string（字符串，512M），hash（类似java里的map），list（列表），set（集合），zset（sorted set：有序集合）

**2.4为什么Redis需要把所有数据放到内存中**  
Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度会严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越会受欢迎。如果设置了最大使用内存，则数据已有记录数达到内存限制后不能继续插入新值。

**2.5MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据？**  
redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。

**2.6 Redis有哪些适合的场景？**  
（1）会话缓存（Session Cache）  
最常用的一种使用Redis的情景会话缓存（Session Cache）。用Redis缓存会话比其他存储的优势在于：Redis提供持久化。  
（2）全页缓存（FPC）  
除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。  
（4）排行榜/计数器  
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。  
所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user\_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：  
当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：  
ZRANGE user\_scores 0 10 WITHSCORES  
Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。  
（5）发布/订阅  
最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！

**2.7什么是redis的持久化？redis有哪几种持久化方式？优缺点是什么？**  
持久化就是把内存的数据写到磁盘中，防止服务宕机了内存数据丢失。  
Redis提供了两种持久化方式：RDB（默认）和AOF  
**RDB：** rdb是Redis DataBase缩写，功能核心函数rdbSave(生成RDB文件)和rdbLoad（从文件加载内存）两个函数  
![在这里插入图片描述][20190610204519706.png]  
**AOF：** Aof是Append-only file缩写  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTgwOTIwNg_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
每当执行服务器(定时)任务或者函数时flushAppendOnlyFile 函数都会被调用， 这个函数执行以下两个工作  
aof写入保存：  
WRITE：根据条件，将 aof\_buf 中的缓存写入到 AOF 文件  
SAVE：根据条件，调用 fsync 或 fdatasync 函数，将 AOF 文件保存到磁盘中。  
存储结构: 内容是redis通讯协议(**RESP**)格式的命令文本存储。  
比较：  
1、aof文件比rdb更新频率高，优先使用aof还原数据。  
2、aof比rdb更安全也更大  
3、rdb性能比aof好  
4、如果两个都配了优先加载AOF

**2.7redis通讯协议(RESP )，能解释下什么是RESP？有什么特点？**  
RESP 是redis客户端和服务端之前使用的一种通讯协议；  
RESP 的特点：实现简单、快速解析、可读性好  
For Simple Strings the first byte of the reply is “+” 回复  
For Errors the first byte of the reply is “-” 错误  
For Integers the first byte of the reply is “:” 整数  
For Bulk Strings the first byte of the reply is “$” 字符串  
For Arrays the first byte of the reply is “\*” 数组

**2.8Redis有哪些架构模式？讲讲各自的特点**  
1）**单机版**  
特点：简单  
缺点：内存量有限、处理能力有限、无法高可用。  
2）**主从复制**：Redis 的复制（replication）功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品，其中被复制的服务器为主服务器（master），而通过复制创建出来的服务器复制品则为从服务器（slave）。 只要主从服务器之间的网络连接正常，主从服务器两者会具有相同的数据，主服务器就会一直将发生在自己身上的数据更新同步 给从服务器，从而一直保证主从服务器的数据相同。  
缺点：无法保证高可用，没有解决master写的压力。  
3.**集群**（直连性）：从redis 3.0之后版本支持redis-cluster集群，Redis-Cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。  
特点：1、无中心架构（不存在哪个节点影响性能瓶颈），少了 proxy 层。  
2、数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布。  
3、可扩展性，可线性扩展到 1000 个节点，节点可动态添加或删除。  
4、高可用性，部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做备份数据副本  
5、实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave到 Master 的角色提升。  
缺点：  
1、资源隔离性较差，容易出现相互影响的情况。  
2、数据通过异步复制,不保证数据的强一致性

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