聊聊数据库 开篇

总是聊并发的话题，聊到大家都免疫了，所以这次串讲下个话题——数据库（欢迎纠正补充）

看完问自己一个问题来自我检测：NoSQL我到底该怎么选？

主要有这么三大类：[再老的数据库就不说了]

传统数据库(SQL)：

关系数据库：SQLite、MySQL、SQLServer…

高并发产物(NoSQL)：

键值数据库：Redis、MemCached…

文档数据库：MongoDB、CouchBase、CouchDB、RavenDB…

列式数据库：Cassandra、HBase…

图形数据库：Neo4J、Infinite Graph、InfoGrid…

新时代产物(TSDB)：

时序数据库：InfluxDB、LogDevice…

来看个权威的图：(红色的是推荐NoSQL，灰色是传统SQL)

先说下NoSQL不是不要使用传统SQL了，而是不仅仅是传统的SQL（not only sql）

先看看传统数据库的好处：

通过事务保持数据一致

可以Join等复杂查询

社区完善（遇到问题简单搜下就ok了）

当然了也有不足的地方：

数据量大了的时候修改表结构。eg：加个字段，如果再把这个字段设置成索引那是卡到爆，完全不敢在工作时间搞啊

列不固定就更蛋疼了，一般设计数据库不可能那么完善，都是后期越来越完善，就算自己预留了也不人性化啊

大数据写入处理比较麻烦，eg：

数据量不大还好，批量写入即可。

可是本身数据量就挺大的，进行了，读数据在进行到没啥事，但是大量写数据库怼到上去就吃不消了，必须得加主数据库了。

加完又出问题了：虽然把主数据库一分为二，但是容易发生（同样数据在两个主数据库更新成不一样的值），这时候得结合分库分表，把表分散在不同的主数据库中。

完了吗？NoNoNo，想一想表之间的Join咋办？岂不是要跨数据库和跨服务器join了？简直就是拆东墙补西墙的节奏啊，所以各种中间件就孕育而生了【SQLServer这方面扩展的挺不错的，列存储也自带，也跨平台了（建议在Docker中运行）（点我查看几年前写的一篇文章）】

欢迎补充~（说句良心话，中小型公司绝对是最佳选择，能省去很多时间）

现在说说NoSQL了：（其实你可以理解为:NoSQL就是对原来SQL的扩展补充）

分表分库的时候一般把关联的表放在同一台服务器上，这样便于join操作。而NoSQL不支持join，反而不用这么局限了，数据更容易分散存储

大量数据处理这块，读方面传统SQL并没有太多劣势，NoSQL主要是进行缓存处理，批量写数据方面测试往往远高于传统SQL，而且NoSQL在扩展方面方便太多了

多场景类型的NoSQL（键值，文档、列、图形）

如果还是不清楚到底怎么选择NoSQL，那就再详细说说每个类型的特点：

键值数据库：这个大家很熟悉，主要就是，代表=>Redis（支持持久化和数据恢复，后面我们会详谈）

文档数据库：代表=>MongoDB（优酷的在线评论就是用基于MongoDB的）

一般都不具备事务（开始支持事务了）

不支持Join（Value是一个可变的，表结构修改比较方便）

列式数据库：代表：Cassandra、

对大量行少量列进行修改更新（新增一字段，批量做个啥操作的不要太方便啊~针对列为单位读写）

扩展性高，数据增加也不会降低对应的处理速度（尤其是写）

图形数据库：代表：Neo4J（数据模型是图结构的，主要用于关系比较复杂的设计，比如绘制一个QQ群关系的可视化图、或者绘制一个微博粉丝关系图等）

下次继续~

回头还是要把并发剩余几个专题深入的，认真看的同志会发现不管什么语言底层实现都是差不多的。

比如说进程，其底层就是用到了我们第一讲说的。再说进(线)程通信，讲的等很少用吧？但是底层就是这些实现的，不清楚的话怎么读源码？

还记得当时提到Java里的吗？要是不了解怎么自己快速模拟一个Python里面没有的功能呢？

知其然不知其所以然是万万不可取的。等后面讲MQ的时候又得用到的知识了，可谓一环套一环~

既然不是公司的萌妹子，所以呢~技术的提升还是得靠自己了^_^，先到这吧，最后贴个常用解决方案：

Python、NetCore常用解决方案（持续更新）

https://github.com/LessChina