运维+DBA需要了解的技术分类

微信文章

最近一个年轻的朋友，刚毕业不久，面试的时候面对面试官提的各种技术名词，都不知所云。被面试官搞得头昏脑涨！IT 行业技术日新月异，淘汰很快，新技术，新名词重出不穷！从以前的单一 到现在的开支散叶。从简单的架构变成复杂的架构体系了。

有必要了解下目前BS网站的使用到的技术体系

关系型数据库有：ORACLE MYSQL MSSQL DB2 POStgresql

非关系数据库有：REDIS,MONGoDB

内存数据库有：timesten，fastdb,h2

缓存软件： MEMCACHE,redis

还有列式数据库：vertical

数据库中间件：MYCAT，MYPROXY

大数据数据库： HBASE

应用服务器有： tomcat jboss weblogc,apache,iis

代理服务器： nginx

高可用软件： keepalive lvs

开发语言： php,java,asp.net

操作系统：Linux（centos,red hat linux,oracle linux）,aix hadoop

这里内存数据库和缓存软件 有的文章都认为是内存数据库。比如说memcache,redis。

当然这些分类不是很准确，业界喜欢混说。稍微百度下就知道大概

NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。

互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。

Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。

Document Store: Mongodb

分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。

Column Table Store: HBase

这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

公众号: