1.1.单机MySQL的美好年代
在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应付。
在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多。
DAL dal是数据访问层的英文缩写，即为数据访问层（Data Access Layer）
上述架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么?
如果满足了上述1or3个，进化…
1.2.Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分
后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
1.3.Mysql主从读写分离
由于数据库的写入压力增加，Memcached 只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模 式成为这个时候的网站标配了。
1.4.分表分库+水平拆分+mysql集群
在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制， 读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。
同时，开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术，是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好满足互联网的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保证。
1.5.MySQL的扩展性瓶颈
MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速恢复数据库。比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小， 如果能把这些数据从MySQL省去，MySQL将变得非常的小。关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL的扩展性差(需要复杂的技术来实现)，大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySOL的开发人员面临的问题。
1.7.为什么用NoSQL
今天我们可以通过第三方平台( 如: Google，Facebook等) 可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了，NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。
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。
(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
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。
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。
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。
传统RDBMS VS NOSQL
RDBMS
NoSQL
大数据时代的3V：
互联网需求的3高：
SQL和NoSQL双剑合璧
看看阿里巴巴中文网站首页以女装/女包包为例
架构发展历程：
和我们相关的，多数据源类型的存储问题
商品基本信息
名称、价格，出厂日期，生产厂商等
关系型数据库，mysql/oracle目前淘宝在去O化(也即拿掉Oracle)，注意，淘宝内部用的Mysql是里面的大牛自己改造过的
为什么去IOE（在IT建设过程中，去除IBM小型机、Oracle数据库及EMC存储设备） 简而意之，可不用穿脚链跳舞。
商品描述、详情、评价信息(多文字类)
多文字信息描述类，IO读写性能变差
文档数据库MongDB
商品的图片
商品图片展现类
分布式的文件系统中
淘宝自家TFS
Google的GFS
Hadoop的HDFS
商品的关键字
淘宝自家
ISearch
商品的波段性的热点高频信息（如，情人节的巧克力）
内存数据库
Tair、Redis、Memcache
商品的交易、价格计算、积分累计
外部系统，外部第3方支付接口
支付宝
以一个电商客户、订单、订购、地址模型来对比关系型数据库和非关系型数据库
传统关系型数据库如何设计
ER图（1：1、1：N、N：1）主外键等
NOSQL如何设计
BSON ()是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON，它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象
两者对比，问题和难点
问题和难点
为什么用聚合模型来处理
高并发的操作是不太建议用关联查询的，互联网公司用冗余数据来避免关联查询
分布式事务是支持不了太多的并发的
聚合模型
KV
BSON
新浪：BerkeleyDB + Redis
美团：Redis + tair
阿里、百度：memcache + Redis
CouchDB
MongoDB
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
Cassandra、HBase
分布式文件系统
它不是放图形的、放的是关系比如：朋友圈社交网络、广告推荐系统
社交网络、推荐系统。专注于构建关系图谱
Neo4j、InfoGrid
传统的ACID分别是什么
关系型数据库遵循ACID规则，事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：
1、A (Atomicity) 原子性 原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
2、C (Consistency) 一致性 一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
3、I (Isolation) 独立性 所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的
4、D (Durability) 持久性 持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。
CAP
而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。
注意：分布式架构的时候必须做出取舍。
一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。因此牺牲C换取P，这是目前分布式数据库产品的方向。
一致性与可用性的决择
对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地
数据库事务一致性需求
很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低， 有些场合对写一致性要求并不高。允许实现最终一致性。
数据库的写实时性和读实时性需求
对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比方说在微博发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后，我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。
对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求
任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角 度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。
经典CAP图
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：
BASE
BASE就是为了解决关系数据库强一致性引起的问题而引起的可用性降低而提出的解决方案。
BASE其实是下面三个术语的缩写：
它的思想是通过让系统放松对某一时刻数据一致性的要求来换取系统整体伸缩性和性能上改观。为什么这么说呢，缘由就在于大型系统往往由于地域分布和极高性能的要求，不可能采用分布式事务来完成这些指标，要想获得这些指标，我们必须采用另外一种方式来完成，这里BASE就是解决这个问题的办法
分布式+集群简介
分布式系统（distributed system）
由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接（本地网络或广域网）组成。分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。分布式系统可以应用在在不同的平台上如：PC、工作站、局域网和广域网上等。
简单来讲：
入门概述是什么
Redis:REmote DIctionary Server(远程字典服务器)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。
Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：
能干嘛
怎么玩
Redis的安装
Linux版安装
略
Windows版安装
Redis X.X.X for Windows
大多数企业是使用Linux的Redis，Windows仅供学习。
C:\Program Files\Redis-x64-3.2.100>redis-cli.exe
127.0.0.1:6379> set hello world
OK
127.0.0.1:6379> get hello
"world"
127.0.0.1:6379>
九、启动后杂项基础知识
常用的
| 命令 | 描述 |
| DEL key | 该命令用于在 key 存在时删除 key。 |
| DUMP key | 序列化给定 key ，并返回被序列化的值。 |
| EXISTS key | 检查给定 key 是否存在。 |
| EXPIRE key seconds | 为给定 key 设置过期时间，以秒计。 |
| EXPIREAT key timestamp | EXPIREAT 的作用和 EXPIRE 类似，都用于为 key 设置过期时间。 不同在于 EXPIREAT 命令接受的时间参数是 UNIX 时间戳(unix timestamp)。 |
| PEXPIRE key milliseconds | 设置 key 的过期时间以毫秒计。 |
| PEXPIREAT key milliseconds-timestamp | 设置 key 过期时间的时间戳(unix timestamp) 以毫秒计 |
| KEYS pattern | 查找所有符合给定模式( pattern)的 key 。 |
| MOVE key db | 将当前数据库的 key 移动到给定的数据库 db 当中。 |
| PERSIST key | 移除 key 的过期时间，key 将持久保持。 |
| PTTL key | 以毫秒为单位返回 key 的剩余的过期时间。 |
| TTL key | 以秒为单位，返回给定 key 的剩余生存时间(TTL, time to live)。 |
| RANDOMKEY | 从当前数据库中随机返回一个 key 。 |
| RENAME key newkey | 修改 key 的名称 |
| RENAMENX key newkey | 仅当 newkey 不存在时，将 key 改名为 newkey 。 |
| SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count] | 迭代数据库中的数据库键。 |
| TYPE key | 返回 key 所储存的值的类型。 |
案例
十二、String