數(shù)據(jù)多的時候為什么要使用redis而不用mysql？

通常來說，當數(shù)據(jù)多、并發(fā)量大的時候，架構(gòu)中可以引入Redis，幫助提升架構(gòu)的整體性能，減少Mysql(或其他數(shù)據(jù)庫)的壓力，但不是使用Redis，就不用MySQL。

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因為Redis的性能十分優(yōu)越，可以支持每秒十幾萬此的讀/寫操作，并且它還支持持久化、集群部署、分布式、主從同步等，Redis在高并發(fā)的場景下數(shù)據(jù)的安全和一致性，所以它經(jīng)常用于兩個場景：

緩存

判斷數(shù)據(jù)是否適合緩存到Redis中，可以從幾個方面考慮： 會經(jīng)常查詢么？命中率如何？寫操作多么？數(shù)據(jù)大小？

我們經(jīng)常采用這樣的方式將數(shù)據(jù)刷到Redis中：查詢的請求過來，現(xiàn)在Redis中查詢，如果查詢不到，就查詢數(shù)據(jù)庫拿到數(shù)據(jù)，再放到緩存中，這樣第二次相同的查詢請求過來，就可以直接在Redis中拿到數(shù)據(jù)；不過要注意【緩存穿透】的問題。

緩存的刷新會比較復(fù)雜，通常是修改完數(shù)據(jù)庫之后，還需要對Redis中的數(shù)據(jù)進行操作；代碼很簡單，但是需要保證這兩步為同一事務(wù)，或最終的事務(wù)一致性。

高速讀寫

常見的就是計數(shù)器，比如一篇文章的閱讀量，不可能每一次閱讀就在數(shù)據(jù)庫里面update一次。

高并發(fā)的場景很適合使用Redis，比如雙11秒殺，庫存一共就一千件，到了秒殺的時間，通常會在極為短暫的時間內(nèi)，有數(shù)萬級的請求達到服務(wù)器，如果使用數(shù)據(jù)庫的話，很可能在這一瞬間造成數(shù)據(jù)庫的崩潰，所以通常會使用Redis（秒殺的場景會比較復(fù)雜，Redis只是其中之一，例如如果請求超過某個數(shù)量的時候，多余的請求就會被限流）。

這種高并發(fā)的場景，是當請求達到服務(wù)器的時候，直接在Redis上讀寫，請求不會訪問到數(shù)據(jù)庫；程序會在合適的時間，比如一千件庫存都被秒殺，再將數(shù)據(jù)批量寫到數(shù)據(jù)庫中。

所以通常來說，在必要的時候引入Redis，可以減少MySQL（或其他）數(shù)據(jù)庫的壓力，兩者不是替代的關(guān)系 。

我將持續(xù)分享Java開發(fā)、架構(gòu)設(shè)計、程序員職業(yè)發(fā)展等方面的見解，希望能得到你的關(guān)注。

Redis和MySQL的應(yīng)用場景是不同的。

通常來說，沒有說用Redis就不用MySQL的這種情況。

因為Redis是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL），而MySQL是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

和Redis同類的數(shù)據(jù)庫還有MongoDB和Memchache（其實并沒有持久化數(shù)據(jù)）

那關(guān)系型數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在常用的一般有MySQL，SQL Server，Oracle。

我們先來了解一下關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別吧。

1.存儲方式

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是表格式的，因此存儲在表的行和列中。他們之間很容易關(guān)聯(lián)協(xié)作存儲，提取數(shù)據(jù)很方便。而Nosql數(shù)據(jù)庫則與其相反，他是大塊的組合在一起。通常存儲在數(shù)據(jù)集中，就像文檔、鍵值對或者圖結(jié)構(gòu)。

2.存儲結(jié)構(gòu)

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對應(yīng)的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)表都預(yù)先定義了結(jié)構(gòu)（列的定義），結(jié)構(gòu)描述了數(shù)據(jù)的形式和內(nèi)容。這一點對數(shù)據(jù)建模至關(guān)重要，雖然預(yù)定義結(jié)構(gòu)帶來了可靠性和穩(wěn)定性，但是修改這些數(shù)據(jù)比較困難。而Nosql數(shù)據(jù)庫基于動態(tài)結(jié)構(gòu)，使用與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因為Nosql數(shù)據(jù)庫是動態(tài)結(jié)構(gòu)，可以很容易適應(yīng)數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)的變化。

3.存儲規(guī)范

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲為了更高的規(guī)范性，把數(shù)據(jù)分割為最小的關(guān)系表以避免重復(fù)，獲得精簡的空間利用。雖然管理起來很清晰，但是單個操作設(shè)計到多張表的時候，數(shù)據(jù)管理就顯得有點麻煩。而Nosql數(shù)據(jù)存儲在平面數(shù)據(jù)集中，數(shù)據(jù)經(jīng)常可能會重復(fù)。單個數(shù)據(jù)庫很少被分隔開，而是存儲成了一個整體，這樣整塊數(shù)據(jù)更加便于讀寫

4.存儲擴展

這可能是兩者之間最大的區(qū)別，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是縱向擴展，也就是說想要提高處理能力，要使用速度更快的計算機。因為數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個表，需要通過提升計算機性能來克服。雖然有很大的擴展空間，但是最終會達到縱向擴展的上限。而Nosql數(shù)據(jù)庫是橫向擴展的，它的存儲天然就是分布式的，可以通過給資源池添加更多的普通數(shù)據(jù)庫服務(wù)器來分擔負載。

5.查詢方式

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通過結(jié)構(gòu)化查詢語言來操作數(shù)據(jù)庫（就是我們通常說的SQL）。SQL支持數(shù)據(jù)庫CURD操作的功能非常強大，是業(yè)界的標準用法。而Nosql查詢以塊為單元操作數(shù)據(jù)，使用的是非結(jié)構(gòu)化查詢語言（UnQl），它是沒有標準的。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表中主鍵的概念對應(yīng)Nosql中存儲文檔的ID。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫使用預(yù)定義優(yōu)化方式（比如索引）來加快查詢操作，而Nosql更簡單更精確的數(shù)據(jù)訪問模式。

6.事務(wù)

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql數(shù)據(jù)庫遵循BASE原則（基本可用（Basically Availble）、軟/柔性事務(wù)（Soft-state ）、最終一致性（Eventual Consistency））。由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)強一致性，所以對事務(wù)的支持很好。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫支持對事務(wù)原子性細粒度控制，并且易于回滾事務(wù)。而Nosql數(shù)據(jù)庫是在CAP（一致性、可用性、分區(qū)容忍度）中任選兩項，因為基于節(jié)點的分布式系統(tǒng)中，很難全部滿足，所以對事務(wù)的支持不是很好，雖然也可以使用事務(wù)，但是并不是Nosql的閃光點。

7.性能

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為了維護數(shù)據(jù)的一致性付出了巨大的代價，讀寫性能比較差。在面對高并發(fā)讀寫性能非常差，面對海量數(shù)據(jù)的時候效率非常低。而Nosql存儲的格式都是key-value類型的，并且存儲在內(nèi)存中，非常容易存儲，而且對于數(shù)據(jù)的 一致性是 弱要求。Nosql無需sql的解析，提高了讀寫性能。

8.授權(quán)方式

大多數(shù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是付費的并且價格昂貴，成本較大（MySQL是開源的，所以應(yīng)用的場景最多），而Nosql數(shù)據(jù)庫通常都是開源的。

所以，在實際的應(yīng)用環(huán)境中，我們一般會使用MySQL存儲我們的業(yè)務(wù)過程中的數(shù)據(jù)，因為這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)系比較復(fù)雜，我們常常會需要在查詢一個表的數(shù)據(jù)時候，將其他關(guān)系表的數(shù)據(jù)查詢出來，例如，查詢某個用戶的訂單，那至少是需要用戶表和訂單表的數(shù)據(jù)。

查詢某個商品的銷售數(shù)據(jù)，那可能就會需要用戶表，訂單表，訂單明細表，商品表等等。

而在這樣的使用場景中，我們使用Redis來存儲的話，也就是KeyValue形式存儲的話，其實并不能滿足我們的需要。

即使Redis的讀取效率再高，我們也沒法用。

但，對于某些沒有關(guān)聯(lián)少，且需要高頻率讀寫，我們使用Redis就能夠很好的提高整個體統(tǒng)的并發(fā)能力。

例如商品的庫存信息，我們雖然在MySQL中會有這樣的字段，但是我們并不想MySQL的數(shù)據(jù)庫被高頻的讀寫，因為使用這樣會導致我的商品表或者庫存表IO非常高，從而影響整個體統(tǒng)的效率。

所以，對于這樣的數(shù)據(jù)，且有沒有什么復(fù)雜邏輯關(guān)系（就只是隸屬于SKU）的數(shù)據(jù)，我們就可以放在Redis里面，下單直接在Redis中減掉庫存，這樣，我們的訂單的并發(fā)能力就能夠提高了。

個人覺得應(yīng)該站出來更正一下，相反的數(shù)據(jù)量大，更不應(yīng)該用redis。

為什么？

因為redis是內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫啊，是放在內(nèi)存里的。

設(shè)想一下，假如你的電腦100G的資料，都用redis來存儲，那么你需要100G以上的內(nèi)存！

使用場景

Redis最明顯的用例之一是將其用作緩存。只是保存熱數(shù)據(jù)，或者具有過期的cache。

例如facebook，使用Memcached來作為其會話緩存。

總之，沒有見過哪個大公司數(shù)據(jù)量大了，換掉mysql用redis的。

題主你錯了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis來優(yōu)化。

BAT里越來越多的項目組已經(jīng)采用了redis+MySQL的架構(gòu)來開發(fā)平臺工具。

如題主所說，當數(shù)據(jù)多的時候，MySQL的查詢效率會大打折扣。我們通常默認如果查詢的字段包含索引的話，返回是毫秒級別的。但是在實際工作中，我曾經(jīng)遇到過一張包含10個字段的表，1800萬+條數(shù)據(jù)，當某種場景下，我們不得不根據(jù)一個未加索引的字段進行精確查詢的時候，單條sql語句的執(zhí)行時長有時能夠達到2min以上，就更別提如果用like這種模糊查詢的話，其效率將會多么低下。

我們最開始是希望能夠通過增加索引的方式解決，但是面對千萬級別的數(shù)據(jù)量，我們也不敢貿(mào)然加索引，因為一旦數(shù)據(jù)庫hang住，期間的所有數(shù)據(jù)庫寫入請求都會被放到等待隊列中，如果請求是通過http請求發(fā)過來的，很有可能導致服務(wù)發(fā)生分鐘級別的超時不響應(yīng)。

經(jīng)過一番調(diào)研，最終敲定的解決方案是引入redis作為緩存。redis具有運行效率高，數(shù)據(jù)查詢速度快，支持多種存儲類型以及事務(wù)等優(yōu)勢，我們把經(jīng)常讀取，而不經(jīng)常改動的數(shù)據(jù)放入redis中，服務(wù)器讀取這類數(shù)據(jù)的時候時候，直接與redis通信，極大的緩解了MySQL的壓力。

然而，我在上面也說了，是redis+MySQL結(jié)合的方式，而不是替代。原因就是redis雖然讀寫很快，但是不適合做數(shù)據(jù)持久層，主要原因是使用redis做數(shù)據(jù)落盤是要以效率作為代價的，即每隔制定的時間，redis就要去進行數(shù)據(jù)備份/落盤，這對于單線程的它來說，勢必會因“分心”而影響效率，結(jié)果得不償失。

樓主你好，首先糾正下，數(shù)據(jù)多并不是一定就用Redis，Redis歸屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫中，其特點擁有高性能讀寫數(shù)據(jù)速度，主要解決業(yè)務(wù)效率瓶頸。下面就詳細說下Redis的相比MySQL優(yōu)點。（ 關(guān)于Redis詳細了解參見我近期文章： ）

讀寫異常快

Redis非常快，每秒可執(zhí)行大約10萬次的讀寫速度。

豐富的數(shù)據(jù)類型

Redis支持豐富的數(shù)據(jù)類型，有二進制字符串、列表、集合、排序集和散列等等。這使得Redis很容易被用來解決各種問題，因為我們知道哪些問題可以更好使用地哪些數(shù)據(jù)類型來處理解決。

原子性

Redis的所有操作都是原子操作，這確保如果兩個客戶端并發(fā)訪問，Redis服務(wù)器能接收更新的值。

豐富實用工具 支持異機主從復(fù)制

Redis支持主從復(fù)制的配置，它可以實現(xiàn)主服務(wù)器的完全拷貝。

以上為開發(fā)者青睞Redis的主要幾個可取之處。但是，請注意實際生產(chǎn)環(huán)境中企業(yè)都是結(jié)合Redis和MySQL的特定進行不同應(yīng)用場景的取舍。 如緩存——熱數(shù)據(jù)、計數(shù)器、消息隊列（與ActiveMQ，RocketMQ等工具類似）、位操作（大數(shù)據(jù)處理）、分布式鎖與單線程機制、最新列表（如新聞列表頁面最新的新聞列表）以及排行榜等等 可以看見Redis大顯身手的場景。可是對于嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)準確度和復(fù)雜的關(guān)系型應(yīng)用MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫依然不可替。

web應(yīng)用中一般采用MySQL+Redis的方式，web應(yīng)用每次先訪問Redis，如果沒有找到數(shù)據(jù)，才去訪問MySQL。

本質(zhì)區(qū)別

1、mysql：數(shù)據(jù)放在磁盤 redis：數(shù)據(jù)放在內(nèi)存。

首先要知道m(xù)ysql存儲在磁盤里，redis存儲在內(nèi)存里，redis既可以用來做持久存儲，也可以做緩存，而目前大多數(shù)公司的存儲都是mysql + redis，mysql作為主存儲，redis作為輔助存儲被用作緩存，加快訪問讀取的速度，提高性能。

使用場景區(qū)別

1、mysql支持sql查詢，可以實現(xiàn)一些關(guān)聯(lián)的查詢以及統(tǒng)計；

2、redis對內(nèi)存要求比較高，在有限的條件下不能把所有數(shù)據(jù)都放在redis；

3、mysql偏向于存數(shù)據(jù)，redis偏向于快速取數(shù)據(jù)，但redis查詢復(fù)雜的表關(guān)系時不如mysql，所以可以把熱門的數(shù)據(jù)放redis，mysql存基本數(shù)據(jù)。

mysql的運行機制

mysql作為持久化存儲的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，相對薄弱的地方在于每次請求訪問數(shù)據(jù)庫時，都存在著I/O操作，如果反復(fù)頻繁的訪問數(shù)據(jù)庫。第一：會在反復(fù)鏈接數(shù)據(jù)庫上花費大量時間，從而導致運行效率過慢；第二：反復(fù)地訪問數(shù)據(jù)庫也會導致數(shù)據(jù)庫的負載過高，那么此時緩存的概念就衍生了出來。

Redis持久化

由于Redis的數(shù)據(jù)都存放在內(nèi)存中，如果沒有配置持久化，redis重啟后數(shù)據(jù)就全丟失了，于是需要開啟redis的持久化功能，將數(shù)據(jù)保存到磁盤上，當redis重啟后，可以從磁盤中恢復(fù)數(shù)據(jù)。redis提供兩種方式進行持久化，一種是RDB持久化（原理是將Reids在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫記錄定時dump到磁盤上的RDB持久化），另外一種是AOF（append only file）持久化（原理是將Reids的操作日志以追加的方式寫入文件）。

redis是放在內(nèi)存的~！

數(shù)據(jù)量多少絕對不是選擇redis和mysql的準則，因為無論是mysql和redis都可以集群擴展，約束它們的只是硬件(即你有沒有那么多錢搭建上千個組成的集群)，我個人覺得數(shù)據(jù)讀取的快慢可能是選擇的標準之一，另外工作中往往是兩者同是使用，因為mysql存儲在硬盤，做持久化存儲，而redis存儲在內(nèi)存中做緩存提升效率。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是必不可少的，因為只有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫才能提供給你各種各樣的查詢方式。如果有一系列的數(shù)據(jù)會頻繁的查詢，那么就用redis進行非持久化的存儲，以供查詢使用，是解決并發(fā)性能問題的其中一個手段

nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型

nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型如下：

1.key-value鍵值存儲數(shù)據(jù)庫:

相關(guān)產(chǎn)品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.

主要應(yīng)用: 內(nèi)容緩存,處理大量數(shù)據(jù)的高負載訪問,也用于系統(tǒng)日志。

優(yōu)點:查找速度快,大量操作時性能高。

2.列存儲數(shù)據(jù)庫:

相關(guān)產(chǎn)品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.

主要應(yīng)用: 分布式數(shù)據(jù)的儲存與管理。

優(yōu)點:查找速度快,可擴展性強,容易進行分布式擴展。

缺點:功能相對局限。

3.文檔型數(shù)據(jù)庫

相關(guān)產(chǎn)品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.

主要應(yīng)用: web應(yīng)用,管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

優(yōu)點:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活,表結(jié)構(gòu)可變,復(fù)雜性低。

缺點:查詢效率低,且缺乏統(tǒng)一的查詢語言。

4.Graph圖形數(shù)據(jù)庫

相關(guān)產(chǎn)品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.

主要應(yīng)用: 復(fù)雜,互連接,低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場合, 專注構(gòu)建關(guān)系圖譜。

優(yōu)點: 利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法, 可用于構(gòu)建復(fù)雜的關(guān)系圖譜。

缺點: 復(fù)雜度高。

如何玩轉(zhuǎn)NoSQL數(shù)據(jù)庫

如何玩轉(zhuǎn) NoSQL數(shù)據(jù)庫？作者：IT專家網(wǎng)

Weather公司CIO Bryson Koehler整理出了MongoDB，Riak和Cassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫的特性。他指出這其中最重要的特性是“NoSQL不會限制住你”。

Weather公司，致力于天氣報告和天氣預(yù)報業(yè)務(wù)，其并不缺乏數(shù)據(jù)，當然也不缺乏數(shù)據(jù)管理工具。但它為什么需要三種不同的NoSQL數(shù)據(jù)庫？

最近，我向Weather 公司的CIO Bryson Koehler提出了這個疑問，除了公司的CIO,Bryson Koehler還是其他很多業(yè)務(wù)單元的孵化者,包括Weather Channel，WeatherFX，Weather Underground，和Intellicast等。Weather公司每天獲取和處理著約20萬億字節(jié)數(shù)據(jù)，對外提供當前全球天氣狀況，并為航空公司，緊急服務(wù)，貨運商，公用事業(yè)，保險，以及在線天氣網(wǎng)站和天氣應(yīng)用程序的用戶提供天氣預(yù)報服務(wù)。每天需求增加了數(shù)十億的天氣數(shù)據(jù)請求，并且預(yù)期響應(yīng)時間要在10毫秒左右。

Riak是Weather 公司的后臺NoSQL數(shù)據(jù)庫，服務(wù)于公司的事務(wù)性存儲公用網(wǎng)絡(luò)(SUN)數(shù)據(jù)獲取平臺，它運行在多個亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)的可用區(qū)域上，并以每小時15次的頻率捕獲超過20億氣象數(shù)據(jù)信息，。所以，Riak具有明確的處理規(guī)模，但該公司也使用Cassandra以及新近添加的MongoDB數(shù)據(jù)庫，為Weather.com 上IOS和Android移動應(yīng)用程序服務(wù)。

Weather 公司使用了不同的產(chǎn)品，Koehler解釋說，因為“不同的工具有不同的優(yōu)勢。

Cassandra，它服務(wù)于Weather 公司以及全球消費者使用的第三方天氣應(yīng)用的API數(shù)據(jù)：“我們的數(shù)據(jù)分發(fā)平臺每秒處理數(shù)十萬的事務(wù)，我們發(fā)現(xiàn)Cassandra在用于全球分發(fā)數(shù)據(jù)上是一個很棒的解決方案，并且在[數(shù)據(jù)庫]讀取方面體現(xiàn)出很高的可用性 “。它本質(zhì)上為全球各地消費者所使用的數(shù)據(jù)服務(wù)，包括Weather 公司和第三方的天氣應(yīng)用程序。

MongoDB，它提供了Weather.com網(wǎng)站和移動應(yīng)用程序的中間層緩存功能：“離開我們的核心API，我們還沒有全部Weather.com內(nèi)容，所以MongoDB是容器和分發(fā)站，為Weather.com以及Android和iOS上的移動應(yīng)用程序服務(wù)。Mongo有很多好處，這些好處基于其內(nèi)建的JSON格式以及靈活性上。“

Riak，用于消費氣象數(shù)據(jù)和觀測，包括來自世界各地的圖片和視頻等：“我們喜愛Riak因其優(yōu)秀的數(shù)據(jù)攝取能力，而且是以一種全球分布式的方式來實現(xiàn)。這對于從全球分布式平臺上獲取數(shù)據(jù)的入站式數(shù)據(jù)庫是一個真正可靠的選擇。

我曾聽說Datastax，Basho和Couchbase的高管貶低MongoDB的可擴展性，但MongoDB指向大規(guī)模部署，在Facebook對超過200萬臺移動設(shè)備上應(yīng)用程序提供支持，在eHarmony公司，MongDB每天處理著數(shù)十億的潛在比賽預(yù)約。據(jù)Koehle所述，MongoDB為Weather.com和Weather.com移動應(yīng)用程序處理著“每天十億交易”，“毫無疑問，你可以通過配置和部署Mongo來處理大批量的交易數(shù)據(jù)。”

盡管如此，Koehler承認，他將“很樂于看到MongoDB繼續(xù)使全球集群和多位置[功能]更加無縫化且易于使用。” 這些屬于全球性的分布式集群，復(fù)制和負載平衡是Cassandra和Riak眾所周知的功能。

從規(guī)模討論的角度來看，很少有公司達到Weather公司的經(jīng)營規(guī)模。易于開發(fā)，架構(gòu)靈活性和JSON數(shù)據(jù)處理使得MongoDB的成為世界上最流行的NoSQL數(shù)據(jù)庫。這就是為什么微軟和IBM都進行了MongoDB的模仿，如微軟的Azure DocumentDB和IBM的 Cloudant，而不是Cassandra和Riak。

Weather公司可以從三個NoSQL標準降低至兩個的過程中得到鞏固，Koehler說，但公司沒有準備好這么做。

“由于我們構(gòu)造了由許多不同的數(shù)據(jù)解決方案組成的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，我們目前的環(huán)境已過于復(fù)雜，”他說。“我們希望給團隊一些自由的空間，讓我們可以了解所有選擇的利弊，但你將會看到一些整合。”

到了那個時候，遷移將不在是一件難事，因為“關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫最重要的事情是，你不會被困在其中，” Koehler說。“如果你的架構(gòu)和編碼正確，從一個數(shù)據(jù)庫遷移到另一個并不難。隨著模式的自由以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存技術(shù)的發(fā)展，無論前者是一個key-value存儲或其他什么形式，轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)都將十分容易。“

對特定產(chǎn)品進程自定義編碼的復(fù)雜的存儲過程已經(jīng)一去不復(fù)返了，Koehler說，但關(guān)于“結(jié)構(gòu)化和編碼正確”還有很多需要考慮的地方?這樣做是為了避免特殊供應(yīng)商提供的工具和功能可能讓你身陷其中。他舉了亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)“(AWS)的消息服務(wù)為例。

“你不必讓服務(wù)在云中運行，”他解釋說。“你可以只部署自己的RabbitMQ的環(huán)境，而不是陷于其中，所以你可以將一個原先部署在AWS 上的應(yīng)用程序轉(zhuǎn)而部署在谷歌計算云服務(wù)上。無論它是數(shù)據(jù)平臺，存儲環(huán)境，或云計算環(huán)境，都要小心別讓自己局限在一個僅由一個供應(yīng)商提供的小范圍空間內(nèi)“。

轉(zhuǎn)載

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）

數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲在單獨的表中。

數(shù)據(jù)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言

嚴格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解，也就是說數(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運行不會改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨立性

所謂的獨立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會互相影響，如果一個事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務(wù)修改，只要另外一個事務(wù)未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務(wù)提交后，它所做的修改將會永久的保存在數(shù)據(jù)庫上，即使出現(xiàn)宕機也不會丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語言

沒有預(yù)定義的模式

鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數(shù)據(jù)庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運作。

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個分布式系統(tǒng)不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯性這三個需求，

因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：

CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴展性上不太強大。

CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常可能對一致性要求低一些。

CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中，最多只能實現(xiàn)上面的兩點。

而由于當前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進行權(quán)衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。

說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫

AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構(gòu)的時候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用，其實并不需要強一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。

4. 當下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設(shè)備，也很貴的。

難點：

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺不需要大面積重構(gòu)。

什么是nosql

nosql是not only sql的意思。是近今年新發(fā)展起來的存儲系統(tǒng)。當前使用最多的是key-value模型，用于處理超大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

以下是摘自百度百科中的一部分

NoSQL 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲不需要固定的表結(jié)構(gòu)，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術(shù)語在 2009 年初得到了廣泛認同。

當今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)需要數(shù)據(jù)存儲在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲就是為了實現(xiàn)這個需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認同。從這些NoSQL項目的名字上看不出什么相同之處：Hadoop、Voldemort、Dynomite，還有其它很多。

NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫設(shè)計理念比較

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表都是存儲一些格式化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個元組字段的組成都一樣，即使不是每個元組都需要所有的字段，但數(shù)據(jù)庫會為每個元組分配所有的字段，這樣的結(jié)構(gòu)可以便于表與表之間進行連接等操作，但從另一個角度來說它也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫性能瓶頸的一個因素。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以鍵值對存儲，它的結(jié)構(gòu)不固定，每一個元組可以有不一樣的字段，每個元組可以根據(jù)需要增加一些自己的鍵值對，這樣就不會局限于固定的結(jié)構(gòu)，可以減少一些時間和空間的開銷。

阿里云的主要功能是什么？

阿里云致力于以在線公共服務(wù)的方式，提供安全、可靠的計算和數(shù)據(jù)處理能力，讓計算和人工智能成為普惠科技。

阿里云服務(wù)著制造、金融、政務(wù)、交通、醫(yī)療、電信、能源等眾多領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，包括中國聯(lián)通、12306、中石化、中石油、飛利浦、華大基因等大型企業(yè)客戶，以及微博、知乎、錘子科技等明星互聯(lián)網(wǎng)公司。在天貓雙11全球狂歡節(jié)、12306春運購票等極富挑戰(zhàn)的應(yīng)用場景中，阿里云保持著良好的運行紀錄。

阿里云在全球各地部署高效節(jié)能的綠色數(shù)據(jù)中心，利用清潔計算為萬物互聯(lián)的新世界提供源源不斷的能源動力，目前開服的區(qū)域包括中國（華北、華東、華南、香港）、新加坡、美國（美東、美西）、歐洲、中東、澳大利亞、日本。

擴展資料：

阿里云主要產(chǎn)品：

1、彈性計算：

云服務(wù)器ECS：可彈性擴展、安全、穩(wěn)定、易用的計算服務(wù)

塊存儲：可彈性擴展、高性能、高可靠的塊級隨機存儲

專有網(wǎng)絡(luò)VPC：幫您輕松構(gòu)建邏輯隔離的專有網(wǎng)絡(luò)

負載均衡：對多臺云服務(wù)器進行流量分發(fā)的負載均衡服務(wù)

彈性伸縮：自動調(diào)整彈性計算資源的管理服務(wù)

資源編排：批量創(chuàng)建、管理、配置云計算資源

容器服務(wù)：應(yīng)用全生命周期管理的Docker服務(wù)

高性能計算HPC：加速深度學習、渲染和科學計算的GPU物理機

批量計算：簡單易用的大規(guī)模并行批處理計算服務(wù)

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大數(shù)據(jù)處理分析服務(wù)

2、數(shù)據(jù)庫：

云數(shù)據(jù)庫RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云數(shù)據(jù)庫MongoDB版：三節(jié)點副本集保證高可用

云數(shù)據(jù)庫Redis版：兼容開源Redis協(xié)議的Key-Value類型

云數(shù)據(jù)庫Memcache版：在線緩存服務(wù)，為熱點數(shù)據(jù)的訪問提供高速響應(yīng)

PB級云數(shù)據(jù)庫PetaData：支持PB級海量數(shù)據(jù)存儲的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

云數(shù)據(jù)庫HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP數(shù)據(jù)倉庫

云數(shù)據(jù)庫OceanBase：金融級高可靠、高性能、分布式自研數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)傳輸：比GoldenGate更易用，阿里異地多活基礎(chǔ)架構(gòu)

數(shù)據(jù)管理：比phpMyadmin更強大，比Navicat更易用

3、存儲：

對象存儲OSS：海量、安全和高可靠的云存儲服務(wù)

文件存儲：無限擴展、多共享、標準文件協(xié)議的文件存儲服務(wù)

歸檔存儲：海量數(shù)據(jù)的長期歸檔、備份服務(wù)

塊存儲：可彈性擴展、高性能、高可靠的塊級隨機存儲

表格存儲：高并發(fā)、低延時、無限容量的Nosql數(shù)據(jù)存儲服務(wù)

4、網(wǎng)絡(luò)：

CDN：跨運營商、跨地域全網(wǎng)覆蓋的網(wǎng)絡(luò)加速服務(wù)

專有網(wǎng)絡(luò)VPC：幫您輕松構(gòu)建邏輯隔離的專有網(wǎng)絡(luò)

高速通道：高速穩(wěn)定的VPC互聯(lián)和專線接入服務(wù)

NAT網(wǎng)關(guān)：支持NAT轉(zhuǎn)發(fā)、共享帶寬的VPC網(wǎng)關(guān)

2018年6月20日，阿里云宣布聯(lián)合三大運營商全面對外提供IPv6服務(wù)。

5、大數(shù)據(jù)：

MaxCompute：原名ODPS，是一種快速、完全托管的TB/PB級數(shù)據(jù)倉庫解決方案。

QuickBI：高效數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)平臺，通過對數(shù)據(jù)源的連接，和數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建，對數(shù)據(jù)進行即席的分析與查詢。并通過電子表格或儀表板功能，以拖拽的方式進行數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)開發(fā)套件：提供可視化開發(fā)界面、離線任務(wù)調(diào)度運維、快速數(shù)據(jù)集成、多人協(xié)同工作等功能，擁有強大的OpenAPI為數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)者提供良好的再創(chuàng)作生態(tài)

DataV數(shù)據(jù)可視化：專精于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與地理信息融合的大數(shù)據(jù)可視化，通過圖形界面輕松搭建專業(yè)的可視化應(yīng)用，滿足您日常業(yè)務(wù)監(jiān)控、調(diào)度、會展演示等多場景使用需求

關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析：基于關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)可視化分析平臺，針對數(shù)據(jù)情報偵察場景賦能，如打擊虛假交易，審理保險騙賠，案件還原研判等

推薦引擎：推薦服務(wù)框架，用于實時預(yù)測用戶對物品偏好，支持A/BTest效果對比

公眾趨勢分析：利用語義分析、情感算法和機器學習，分析公眾對品牌形象、熱點事件和公共政策的認知趨勢

企業(yè)圖譜：提供企業(yè)多維度信息查詢，方便企業(yè)構(gòu)建基于企業(yè)畫像及企業(yè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的風險控制、市場監(jiān)測等企業(yè)級服務(wù)

數(shù)據(jù)集成：穩(wěn)定高效、彈性伸縮的數(shù)據(jù)同步平臺，為阿里云各個云產(chǎn)品提供離線(批量)數(shù)據(jù)進出通道

分析型數(shù)據(jù)庫：在毫秒級針對千億級數(shù)據(jù)進行即時的多維分析透視和業(yè)務(wù)探索

流計算：流式大數(shù)據(jù)分析平臺，提供給用戶在云上進行流式數(shù)據(jù)實時化分析工具

6、人工智能：

機器學習：基于阿里云分布式計算引擎的一款機器學習算法平臺，用戶通過拖拉拽的方式可視化的操作組件來進行試驗，平臺提供了豐富的組件，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、算法組件、預(yù)測與評估

語音識別與合成：基于語音識別、語音合成、自然語言理解等技術(shù)，為企業(yè)在多種實際應(yīng)用場景下，賦予產(chǎn)品“能聽、會說、懂你”式的智能人機交互體驗

人臉識別：提供圖像和視頻幀中人臉分析的在線服務(wù)，包括人臉檢測、人臉特征提取、人臉年齡估計和性別識別、人臉關(guān)鍵點定位等獨立服務(wù)模塊

印刷文字識別：將圖片中的文字識別出來，包括身份證文字識別、門店招牌識別、行駛證識別、駕駛證識別、名片識別等證件類文字識別場景

7、云安全：

服務(wù)器安全（安騎士）：由輕量級Agent和云端組成，集檢測、修復(fù)、防御為一體，提供網(wǎng)站后門查殺、通用Web軟件0day漏洞修復(fù)、安全基線巡檢、主機訪問控制等功能，保障服務(wù)器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是針對互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器（包括非阿里云主機）在遭受大流量的DDoS攻擊后導致服務(wù)不可用的情況下，推出的付費增值服務(wù)，用戶可以通過配置高防IP，將攻擊流量引流到高防IP，確保源站的穩(wěn)定可靠

Web應(yīng)用防火墻：網(wǎng)站必備的一款安全防護產(chǎn)品。通過分析網(wǎng)站的訪問請求、過濾異常攻擊，保護網(wǎng)站業(yè)務(wù)可用及資產(chǎn)數(shù)據(jù)安全

加密服務(wù)：滿足云上數(shù)據(jù)加密，密鑰管理、加解密運算需求的數(shù)據(jù)安全解決方案

CA證書服務(wù)：云上簽發(fā)Symantec、CFCA、GeoTrustSSL數(shù)字證書，部署簡單，輕松實現(xiàn)全站HTTPS化，防監(jiān)聽、防劫持，呈現(xiàn)給用戶可信的網(wǎng)站訪問

數(shù)據(jù)風控：凝聚阿里多年業(yè)務(wù)風控經(jīng)驗，專業(yè)、實時對抗垃圾注冊、刷庫撞庫、活動作弊、論壇灌水等嚴重威脅互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)安全的風險

綠網(wǎng)：智能識別文本、圖片、視頻等多媒體的內(nèi)容違規(guī)風險，如涉黃，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全實踐經(jīng)驗為云上用戶提供的全方位安全技術(shù)和咨詢服務(wù)，為云上用戶建立和持續(xù)優(yōu)化云安全防御體系，保障用戶業(yè)務(wù)安全

云盾混合云：在用戶自有IDC、專有云、公共云、混合云等多種業(yè)務(wù)環(huán)境為用戶建設(shè)涵蓋網(wǎng)絡(luò)安全、應(yīng)用安全、主機安全、安全態(tài)勢感知的全方位互聯(lián)網(wǎng)安全攻防體系

態(tài)勢感知：安全大數(shù)據(jù)分析平臺，通過機器學習和結(jié)合全網(wǎng)威脅情報，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)防御軟件無法覆蓋的網(wǎng)絡(luò)威脅，溯源攻擊手段、并且提供可行動的解決方案

先知：全球頂尖白帽子和安全公司幫你找漏洞，最私密的安全眾測平臺。全面體檢，提早發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)漏洞及風險，按效果付費

移動安全：為移動APP提供安全漏洞、惡意代碼、仿冒應(yīng)用等檢測服務(wù)，并可對應(yīng)用進行安全增強，提高反破解和反逆向能力。

8、互聯(lián)網(wǎng)中間件：

企業(yè)級分布式應(yīng)用服務(wù)EDAS：以應(yīng)用為中心的中間件PaaS平臺、

消息隊列MQ：ApacheRocketMQ商業(yè)版企業(yè)級異步通信中間件

分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)DRDS：水平拆分/讀寫分離的在線分布式數(shù)據(jù)庫服務(wù)

云服務(wù)總線CSB：企業(yè)級互聯(lián)網(wǎng)能力開放平臺

業(yè)務(wù)實施監(jiān)控服務(wù)ARMS：端到端一體化實時監(jiān)控解決方案產(chǎn)品

9、分析：

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大數(shù)據(jù)處理分析服務(wù)

云數(shù)據(jù)庫HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP數(shù)據(jù)倉庫

高性能計算HPC：加速深度學習、渲染和科學計算的GPU物理機

大數(shù)據(jù)計算服務(wù)MaxCompute：TB/PB級數(shù)據(jù)倉庫解決方案

分析型數(shù)據(jù)庫：海量數(shù)據(jù)實時高并發(fā)在線分析

開放搜索：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)搜索托管服務(wù)

QuickBI：通過對數(shù)據(jù)源的連接，對數(shù)據(jù)進行即席分析和可視化呈現(xiàn)。

參考資料：

百度百科-阿里云

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