一、为啥要使用NoSQL

在90年代，一个网站的访问量一般不大，使用单个的数据库完全可以轻松应对，在那个时候，更多的是静态网页，动态交互的网站其实不多。

1.单机sql

上述架构下，我们来看一下数据存储的瓶颈是什么；

  1. 数据量的总大小，一个机器放不下时
  2. 数据的索引，一个机器的内存放不下时
  3. 访问量，一个实例不能承受

2.memcache+mysql+垂直分布

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。程序猿们开始大量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。

3.MySQL主从读写分离

由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压力，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来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展 性，MySQL的master-slave模式成为这个时候的网站标配了

4.分表分库+水平拆分+MySQL集群

在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始 出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高 并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。 同时，开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题，这个时候，分表分库成了一个热门 技术，是面试的热门问题，也是业界讨论的热门技术问题。也就是在这个时候，MySQL推出了还不太稳 定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能 也不能很好满足互联网的需求，只是在高可靠性上提供了非常大的保证。

5.MySQL的扩展性瓶颈

MySQL数据库也经常存储一些大文本的字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非 常的慢，不容易快速恢复数据库，比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据 从MySQL省去，MySQL将变的非常的小，关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场 景，MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使 用MySQL的开发人员面临的问题。

二、Redis入门

一、Redis为什么这么快？

1）以前一直有个误区，以为：高性能服务器 一定是多线程来实现的 原因很简单因为误区二导致的：多线程 一定比 单线程 效率高，其实不然！ 在说这个事前希望大家都能对 CPU 、 内存 、 硬盘的速度都有了解了！

2）redis 核心就是 如果我的数据全都在内存里，我单线程的去操作 就是效率最高的，为什么呢，因为 多线程的本质就是 CPU 模拟出来多个线程的情况，这种模拟出来的情况就有一个代价，就是上下文的切 换，对于一个内存的系统来说，它没有上下文的切换就是效率最高的。redis 用 单个CPU 绑定一块内存 的数据，然后针对这块内存的数据进行多次读写的时候，都是在一个CPU上完成的，所以它是单线程处 理这个事。在内存的情况下，这个方案就是最佳方案。 因为一次CPU上下文的切换大概在 1500ns 左右。从内存中读取 1MB 的连续数据，耗时大约为 250us， 假设1MB的数据由多个线程读取了1000次，那么就有1000次时间上下文的切换，那么就有1500ns * 1000 = 1500us ，我单线程的读完1MB数据才250us ,你光时间上下文的切换就用了1500us了，我还不 算你每次读一点数据 的时间。

二、redis的key

一、一些基本的命令：

性能测试：

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$ redis-benchmark -n 10000  -q

PING_INLINE: 141043.72 requests per second
PING_BULK: 142857.14 requests per second
SET: 141442.72 requests per second
GET: 145348.83 requests per second
INCR: 137362.64 requests per second
LPUSH: 145348.83 requests per second
LPOP: 146198.83 requests per second
SADD: 146198.83 requests per second
SPOP: 149253.73 requests per second
LPUSH (needed to benchmark LRANGE): 148588.42 requests per second
LRANGE_100 (first 100 elements): 58411.21 requests per second
LRANGE_300 (first 300 elements): 21195.42 requests per second
LRANGE_500 (first 450 elements): 14539.11 requests per second
LRANGE_600 (first 600 elements): 10504.20 requests per second
MSET (10 keys): 93283.58 requests per second
1 -h 指定服务器主机名 127.0.0.1
2 -p 指定服务器端口 6379
3 -s 指定服务器 socket
4 -c 指定并发连接数 50
5 -n 指定请求数 10000
6 -d 以字节的形式指定 SET/GET 值的数据大小 2
7 -k 1=keep alive 0=reconnect 1
8 -r SET/GET/INCR 使用随机 key, SADD 使用随机值
9 -P 通过管道传输 请求 1
10 -q 强制退出 redis。仅显示 query/sec 值
11 –csv 以 CSV 格式输出
12 -l 生成循环，永久执行测试
13 -t 仅运行以逗号分隔的测试命令列表。
14 -I Idle 模式。仅打开 N 个 idle 连接并等待。

二、一些基本的命令

  • set；设置数据，键值对
  • get [key] 获得对应的数据key-value
  • select [num] 选择数据库
  • flushdb清除当前的数据库
  • flushall 消除全部数据
  • dbsize获得数据库的大小
  • Linux使用redis的步骤:1. redis-server redis.conf:启动服务2.redis-cli 启动客户端
  • EXISTS [key] 查询某一个键是否存在
  • move [key] [数据库] 移除当前数据库的字段到另一个数据里面
  • **expire [key] [seconds] 设置字段的过期时间 **
  • ttl[key] 获得距离过期的时间
  • del [key] 删除key
  • type [key ] 查看数据的类型