NoSQL在2010年风生水起，大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面，不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面。今年伊始，InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生，为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会。
随着互联网和移动互联网的发展，各个机构都需要支撑远超过以往的数据。而在这个需求的刺激下，IT领域出现了大量数据处理技术，其中之一就是NoSQL。灵活的数据类型，高效的处理能力，让NoSQL已占据数据管理系统的一席之地，比如人气NoSQL数据库MongoDB。然而在Wix工程实践中，他们发现，大量场景中其实并不需要NoSQL，反而成熟的RDBMS更具效益，比如MySQL。下面一起看Wix工程主管 Aviran Mordo的分享，由OneAPM工程师翻译。 以下为译文 开发人员选择NoSQL数据库一般都是根据主
在许多优秀的文章中已经描述了使用memcached及其独立服务器实现与MySQL的一般概念，但是，作为独立服务器的memcached在MySQL客户端访问层之前充当中介，并且仅在内存中管理信息，而无需持久存储它。这使得它适用于缓存重复MySQL查询结果等任务。这样可以节省资源并优化繁忙站点的性能。
MySQL是一个更好的NoSQL数据库。当考虑到NoSQL的使用案例，比如对Key/Value键值存储来讲，MySQL在性能、易用性和稳定性方面更有意义。MySQL毕竟是一款成熟稳定的产品，在互联网上有大量的在线教程，范围从操作到失败案例，从主从复制到其它不同模式的应用，不一而足。基于这个原因，MySQL相比其他新兴并没有经过多年洗礼的NoSQL来讲，确实有一定的优势。
在单机的 MYSQL 时代，数据都不会太大，而且网页也是静态网页，一般网站的访问量也小，因此单数据库就完全够用了
高性能网站架构方案（一）——MySQL提升 原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、Mysql响应速度提升——HandlerSocket 1、概述 HandlerSocket作为Mysql的插件运行，在Mysql体系架构中绕开了SQL解析，让程序直接和InnoDB引擎进行交互。并且其可以通过合并写入、简单协议等手段，提高数据访问性能，在CPU密集型应用中优势明显。 HandlerSocket可以理解为MySql的NoSql插件，其所谓的CPU密集型优势指的是，对于处理复
在选择数据库时，最大的决策之一是选择关系（SQL）或非关系（NoSQL）数据结构。虽然两者都是可行的选择，但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
想法来源于与刚才龙老大的一番讨论，文中对于NoSQL概念性的东西摘录自：http://www.infoq.com/cn/news/2011/01/nosql-why
随着微服务与云的发展，分布式架构的需求变得越来越普遍，Web 上的数据类型不再单一，数据量呈爆发式增长。传统的 SQL 结构化存储方案已经跟不上脚步， NoSQL 便出现了。DCache 作为基于 TARS 的分布式 NoSQL 缓存系统，完美支持 TARS 服务，能够方便地在 TARS 服务中使用，本系列文章将着重介绍 DCache 的安装与使用。那么如何拥有这套系统呢？本文将对 DCache 的安装和应用创建方式进行介绍。
我们现在处理什么年代 2020年 大数据时代 适者生存 学习才是在这个社会生存的唯一法则。
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，更多的去使用静态网页 Html ~ 服务器根本没有太大的压力！ 思考一下，这种情况下：整个网站的瓶颈是什么？ 1、数据量如果太大、一个机器放不下了！ 2、数据的索引 （B+ Tree），一个机器内存也放不下 3、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！
在数据库圈子，大家都知道2016年 Uber 干出来一件大事件，把 PostgreSQL 切换到了 MySQL，当时社区里一阵喧哗。这里想带着大家思考一下选择的背后。
通过前面几天的学习，我们在面对高并发流量时，为了应对大量读写请求，特此将我们的普通存储系统开发成了一套分布式存储系统。主要基于读写分离主从复制以及数据分库分表实现的。不清楚的可以再回去看看啊数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群，数据库分库分表后，我们生产环境怎么实现不停机数据迁移
什么是NoSQL，什么是Redis，我们在了解这个系列之前，先来看一下Redis是从何而来？Why redis is needed? 1、单机MySQL年代 在最早的单机MySQL年代，存在着访问量小
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。
redis是Nosql数据库中使用较为广泛的非关系型内存数据库，redis内部是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash（哈希类型，类似于Java中的map）。Redis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。
如果这时候直接去看MySQL、Mongo、HBase、Redis等数据库的用法、特点、区别，其实有点太着急了。
数据库写入压力增加，读写放于一个库中，数据库压力太大。所以采用主从复制。读写分离的思路，减轻服务器负担
什么是NoSQL？ 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说，是需要把数据存储到库、表、行、字段里，查询的时候根据条件一行一行地去匹配，当量非常大的时候就很耗费时间和资源，尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单（典型的数据类型为k-v）（key-value），不存在繁杂的关系链，比如mysql查询的时候，需要找到对应的库、表（通常是多个表）以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里，查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
本期有 HBase入门教程、Spark On HBASE、HBase二级索引、SQL 与 NoSQL、高并发&高可用、MySQL索引、Redis。 希望大家会喜欢！
MySQL自身的局限性，很多站点都采用了MySQL+Memcached的经典架构，甚至一些网站放弃MySQL而采用NoSQL产品，比如Redis/MongoDB等。不可否认，在做一些简单查询(尤其是PK查询)的时候，很多NoSQL产品比MySQL要快很多，而且前台网站上的80%以上查询都是简洁的查询业务。
当时的业务很相对简单，就是JSP—>Action—->Service—->DAO—–>数据库，数据库也就是一个实例而已，无论是Mysql还是Oracle。把这五层缩减为三层的话便是：应用层——>DAO层——>Mysql实例。
网站80%的情况都是读数据，每次都要查询数据库的话就十分麻烦，为了减轻数据库服务器的压力，用缓存来保证效率。
数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。 数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。 在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。
示例：在一个表中，如果有名称、地址列，并且需要在其中一个条目的新列中输入“年龄”，则不会使用它，因为该列未在架构中定义。
简单的说，数据库（英文Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结果（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的、我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。
oSQL是伴随着web2.0的迅猛发展而在2009年被提出的一个概念，一般可以通俗的理解为高性能的Key Value存储结构的数据库，当然也有其他更广泛的类型。它基于CAP和BASE理论，强调最终一致性，具有数据结构灵活、扩展方便、大数据量下读写性能 高效等特点，在互联网行业被广泛采用。本系列文章将评测广受关注的几个NoSQL数据库产品。本文关注的是HandlerSocket Plugin for MySQL。
这家公司的真名就叫做“三藏”，和我的名字“悟空”很契合，唐三藏给悟空面试，合情合理，还带有一丝趣味，所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂，技术负责人面的我，欲知面试结果，文末揭晓。
在 web 初现峥嵘的那段时间 ，大部分网站都是使用的单机 MySQL 来存储用户数据，由于网站的用户与访问量不会太大，甚至大部分都使用额静态网页，与后端没有过多的交互，所以单机 MySQL 足矣
1.NoSQL的诞生原因 随着互联网快速发展，各种类型的应用层出不穷，所以导致在这个云计算的时代，对技术提出了更多的需求，主要体现在下面这四个方面： 低延迟的读写速度：应用快速地反应能极大地提升用户的满意度; 原因：当数据量达到一定规模时，由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂，使得其非常容易发生死锁等的并发问题，所以导致其读写速度下滑非常严重; 支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量; 原因：有限的支撑容量：现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的
资料：目前假如一个查询SQL跨越30个分片，每个分片上有1000万数据，则总数据规模为3亿，Select × from A orderby field1,field2 Limit 100000,100 即取出排序结果集中从100000到100000+100的这100个记录，所可能采用的一些算法优化策略如下：
开始之前，先说说写这篇博文的背景，本来是想写MongoDB的内容，但是MongoDB又是非关系型数据库中最火的一个。我还是本着自己一直习惯的学习步骤，先有全局观，再着眼于微观，所以有必要先了解一下非关系数据库的发展历史，再开始学习MongoDB。否则，我们学习再多的MongoDB也只能是手中的一把沙，抓的越紧，剩下的越少。
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
简单的说，数据库（因为Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。
NoSQL 是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL 采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用 NoSQL 数据库。 在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。
MySQL 8.0 系列的首个正式版 8.0.11 已发布，官方表示 MySQL 8 要比 MySQL 5.7 快 2 倍，还带来了大量的改进和更快的性能！
客户端可以是自己开发的，也可以是python代码编写的，也可以是其他编程语言编写的
当前我们各种高并发的时代下，NoSql正以大规模侵袭的状态下入侵SQL界，我们现在很普及的关系数据库如mysql、oracle、DB2、Microsoft的SQL Server等
上一节我们认识了数据库，了解了数据库事务是什么，索引是如何提升数据库性能的，现在我们来学习下大家常说的一些数据库，MySQL、mongoDB、kv等等这些又有什么区别。本文中，SQL 与 NoSQL 代表关系型数据库与非关系型数据库，当然，SQL ≠ 关系型数据库，这里用作简写。
GraphQL 是一种针对 Graph（图状数据）进行查询特别有优势的 Query Language（查询语言），所以叫做 GraphQL。它跟 SQL 的关系是共用 QL 后缀，就好像「汉语」和「英语」共用后缀一样，但他们本质上是不同的语言。GraphQL 跟用作存储的 NoSQL 没有必然联系，虽然 GraphQL 背后的实际存储可以选择 NoSQL 类型的数据库，但也可以用 SQL 类型的数据库，或者任意其它存储方式（例如文本文件、存内存里等等）。
SQL(结构化的查询语言)数据库是过去四十年间存储数据的主要方式。20世纪90年代末随着Web应用和MySQL、PostgreSQL和SQLite等开源数据库的兴起，用户爆炸式的增长。
①本文对hbase连接方式进行了深入剖析，也是开发中经常遇到的问题，踩过不少坑，跟大家分享一下此文。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今。 六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变为用户所需要的各种数据管理的方式。 数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学决策和决策管理的重要技术手段。
MySQL是一个关系型数据库管理系统，使用SQL作为最常用的标准化语言来访问数据库。
0x01.大型网站演化 简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。 集群主要分为：高可用集群(High Availability Cluster)，负载均衡集群(Load Balance Cluster，nginx即可实现)，科学计算集群(High Performance Computing Cluster)。 分布式是指将不同的业务分布在不同的地方；而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群
Document Store 文档存储，又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储？它与传统的关系型数据库有什么区别？以及MySQL是如何实现文档存储的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
