Redis学习笔记（一）--NoSQL入门概述（一）

数据库存储瓶颈

DAL是数据访问层的英文缩写，即为数据访问层（Data Access Layer）。其功能主要是负责数据库的访问。简单地说就是实现对数据表的Select（查询）、Insert（插入）、Update（更新）、Delete（删除）等操作。

1、数据量总大小，一个极其放不下

2、数据索引，B+Tree，一个机器内存放不下

3、访问量（读写混合）一个实例不能承受

Memcached缓存+MySQL+垂直拆分

1、利用缓存技术来缓解数据库的压力

2、优化数据库结构和索引

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来了比较高的IO压力。

MySQL主从读写分离

Memcache只能缓解数据库的读写压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。形成了MySQL的master-slave模式

分库分表+水平拆分+MySQL

在memcached的高速缓存和MySQL主从复制，读写分离的基础之上，主库写的压力出现瓶颈，二数据量持续猛增

表锁和行锁，行锁就是锁一张表中的某一行，并发性更高，表锁就是锁一张表，并发性差，由于MyISAM使用表锁，在高并发下出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。

使用分库分表缓解写压力和数据增长的扩展问题。业务相关的/耦合的分在一块，分表举例假如有9000w数据信息，分表就是1-3000w放在1号库，3001-6000w放在2号库，6001-9000w放在3号库

MySQL扩展性瓶颈

MySQL数据库经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的打，在做数据库回复的时候会非常的漫，不容易快速恢复，关系型数据库很强大，但不能很好的应付所有应用场景，MySQL扩展性差，大数据下IO压力大，表结构更改困难。

为什么用NoSQL

用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志的成倍增加，SQL数据库已经不适合。例如SQL数据库很难表达“哥哥的嫂子的二姨的叔叔”这种复杂的人际关系

NoSQL是什么

NoSQL（Not Only SQL）不仅仅是SQL，泛指非关系型的数据库，这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。