1.Nosql概述

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nosql讲解
阿里巴巴架构演进
nosql数据模型
CAP
BASE
Redis入门
Redis安装（Window & Linux服务器）
五大基本类型
- String
- List
- Set
- Hash
- Zset
三种特殊的数据类型
- geo
- hyperloglog
- bitmap
Redis配置详解
Redis持久化
- RDB
- AOF
Redis事务操作
Redis实现订阅发布（）
Redis哨兵模式（大部分公司集群都用的是哨兵模式）
缓存穿透及解决方案
缓存击穿及解决方案
缓存雪崩及解决方案
基础API之Jedis详解
SpringBoot集成Redis操作
Redis的实践分析

为什么要用Nosql

1.单机MYSQL的年代

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90年代，一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够！那个时候，更多的是使用静态网页Html~ 服务器根本没有太大的压力！

思考一下，这个情况下：整个网站的瓶颈是什么？

数据量太大，一个机器放不下！
数据的索引（B+ Tree）,一个机器内存也放不下
访问量（读写混合），一个服务器承受不了~

只要你开始出现以上的三种情况之一，那么你就必须要晋级！

2.Memcached（缓存）+MySQL+垂直拆分

网站80%的情况下都是在读，每次都要查询数据库的话就十分的麻烦！所以说我们希望减轻数据的压力，我们可以用缓存来保证效率！

发展过程：优化数据结构和索引–>文件缓存（IO）–>Memcached(但是最热门的技术)

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3.分库分表 + 水平拆分+MySQL集群

技术和业务在发展的同时，对人的要求也越来越高！

本质：数据库（读，写）

早些年MyISAM:表锁，十分影响效率！高并发下就会出现严重的锁问题

转战Innodb:行锁

慢慢的就开始使用分库分表来解决写的压力！MySQL在那个年代推出了表分区!这个并没有多少公司使用！Mysql的集群，很好的满足那个年代的所有需求！

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4.最近的年代

技术爆炸

2010（按键手机）-2020，十年时间，世界发生了翻天覆地的变化；定位，也是一种数据，音乐，热榜

MySQL等关系型数据库就不够用来！数据量很多，变化很快~！

浏览量10w+以上，数据刷新很快，访问量很大，先存入缓存，过一段时间再持久化数据库。

MySQL有的使用它来存储一些比较大的文件,博客，图片！数据库表很大，效率就低了！如果有一种数据库来专门处理这种数据，MySQL压力就变得十分小（研究如何处理这些问题！）大数据的IO压力下，表几乎没法更大！

目前一个基本的互联网项目！

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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！

这个时候我们就需要使用NoSQL数据库，Nosql可以很好的处理以上的情况！

什么是NoSQL

NoSQL

NoSQL = Not Only SQL(不仅仅是SQL)

关系型数据库：表格，行，列

泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的诞生！传统的关系数据库在对付web2.0时代！特别是超大规模和高并发的社区！暴露出很多难以克服的困难，NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅速，Redis是发展最快的，而且是我们必须掌握的一个技术！

很多的数据类型，用户的个人信息，社交网络，地理位置，这些数据类型的存储不需要一个固定的格式（行，列）！不需要多余的操作就可以横向扩展（用多台机器去实现）！Map<String，Object>使用键值对来控制！

NoSQL特点

解耦！

1、方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展）

2、大数据量高性能（Redis一秒写8万次，读取11万；NoSQL的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性能会比较高！）

3、数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库！随便取用！如果是数据量十分大的表，很多人就无法设计了！）

4、传统的RDBM和NoSQL

传统的RDBMS
-结构化组织
-SQL
-数据和关系都存在单独的表中 row col
-数据操作 ，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，图像数据库（社交关系）
-最终一致性
-CAP定理和BASE 
-高性能，高可用，高可扩

了解:大数据时代的3V+3高

大数据时代的3V：主要是描述问题的

海量Volume
多样Variety
实时Velocity

大数据时代的3高（互联网需求的3高）：主要是对程序的要求

高并发
高可拓
高性能

真正在公司的实践：NoSQL+RDBMS一起使用才是最强的，阿里巴巴的架构演进！

技术没有高低之分，就看你怎么去使用！

阿里巴巴的架构演进

思考：一个电商网站如此多的数据都用一个数据库吗？

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技术急不得，越是慢慢学，才能越扎实！

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如果是未来相当一个架构师，没有什么是加一层解决不了的！

# 1、 商品的基本信息
	名称 、价格 、商家信息：
	关系型数据库就可以解决了！MySQL/Oracle
	
#2、商品的描述、评论（文字比较多）
	文档数据库中 ，MongDB
	
#3、图片
	分布式文件系统 FastDFS
	-淘宝自己的	TFS
	-Google的  GFS
	- Hadoop   HDFS
	-阿里云的 	oss
	
#4、商品的关键字（搜索）
	-搜索引擎 solr elasticsearch
	-ISearch : 多隆（牛逼的技术大佬）

#5、商品热门的波段信息
	-内存数据库
	-Redis Tair Memache..
#6、商品的交易，外部的支付接口
	-三方应用