nosql

实验环境 用两台服务器模拟6台服务器（添加网卡） 主服务器M1 192.168.13.128 主服务器M2 192.168.13.135 主服务器M3 192.168.13.136 从服务器S1 192.168.13.129 从服务器S2 192.168.13.137 从服务器S3 192.168.13.138 1，在两台服务器上都安装Redis [root@localhost ~]# yum install gcc gcc-c++ make -y ##安装环境组件 [root@localhost ~]# mount.cifs //192.168.100.3/LNMP-C7 /mnt/ ##挂载 Password for root@//192.168.100.3/LNMP-C7: [root@localhost ~]# cd /mnt/ [root@localhost mnt]# tar zxvf redis-5.0.7.tar.gz -C /opt/ ##解压 [root@localhost mnt]# cd /opt/redis-5.0.7/ [root@localhost redis-5.0.7]# make ##编译 [root@localhost redis-5.0.7]# make PREFIX=/usr/local/redis/ install ##安装 [root

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> MySQL理论 1. 数据库 数据： 数据就是一种符号，记录人类认为有价值的东西，例如图片、视频、文字、表格等 从计算机角度来看，就是二进制、16进制的文件 数据库的分类： RDBMS：关系型数据库管理系统 二维表结构，有清楚的行列结构，提供丰富的查询功能，高一致性，性能较差 适用数据安全要求较高的场景 NOSQL：无结构化存储 key volume键值存储或jeon格式，性能较高 适用于性能要求较高，安全性要求不是太高的场景，可配合RDBMS使用 NewSQL：新式的关系型数据库管理系统，就是RDBMS+NOSQL的组合 2. 数据库产品 RDBMS NOSQL NEWSQL MySQL(Oracle) Redis PinCAP产品： TiDB Oracle MongoDB Ali使用：PolarDB + OB MSSQL Memcached Tencent使用：TDSQL PG ES 3. MySQL版本选用 mysql社区版本类型 MR|RC：测试开发版 GA：稳定发布版 MySQL：尽量使用双数版 5.6.34 - 5.6.42 5.6.36：2017-3.18 GA 5.7.20 - 5.7.26 5.7.20：2017-9-13 GA 产品线 MySQL： E：企业版 C：社区版 5.0 5.1 5

一、为什么使用 解决应用服务器的cpu和内存压力 减少io的读操作，减轻io的压力 关系型数据库的扩展性不强，难以改变表结构 二、优点： nosql数据库没有关联关系，数据结构简单，拓展表比较容易 nosql读取速度快，对较大数据处理快 三、适用场景： 数据高并发的读写 海量数据的读写 对扩展性要求高的数据 四、不适场景： 需要事务支持（非关系型数据库） 基于sql结构化查询储存，关系复杂 五、Redis结构： Redis是一个开源的key—value型数据库，支持string、list、set、zset和hash类型数据。对这些数据的操作都是原子性的，redus为了保证效率会定期持久化数据。 六、使用场景： 配合关系型数据库做高速缓存 缓存高频次访问的数据，降低数据库io 分布式架构，做session共享 可以持久化特定数据。 利用zset类型可以存储排行榜 利用list的自然时间排序存储最新n个数据 七、Linux下redis： redis目录：usr/local/bin linux下redis常用命令： redis-benchmark：性能测试工具 redis-server：启动redis服务器 redis-cli：启动redis客户端，操作入口 八、Redis基础知识 端口：6379 默认16个数据库，下标从0开始 单线程：redis是单线程+io多路复用

一、NoSQL NoSQL = Not Only SQL(不仅仅是 SQL) ，也解释为 non-relational(非关系型数据库)。在 NoSQL 数据库中数据之间是无联系的，无关系的。数据的结构是松散的，可变的。 1. MySQL的瓶颈 无法应对每秒上万次的读写请求， 无法处理大量集中的高并发操作。关系型数据的是 IO 密集的应用。 硬盘 IO 也变为性能瓶颈 无法简单地通过增加硬件、服务节点来提高系统性能。数据整个存储在一个数据库中的。多个服务器没有很好的解决办法，来复制这些数据。 关系型数据库大多是收费的，对硬件的要求较高。软件和硬件的成本花费比重较大。 2. NoSQL的优势 大数据量，高性能 NoSQL 数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。 关系型数据库（例如 MySQL）使用查询缓存。这种查询缓存在更新数据后，缓存就是失效了。在频繁的数据读写交互应用中。缓存的性能不高。NoSQL 的缓存性能要高的多。 灵活的数据模型 NoSQL 无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。 尤其在快速变化的市场环境中，用户的需求总是在不断变化的。 高可用 NoSQL 在不太影响性能的情况

本篇博客,小菌为大家带来的是关于HBase的入门介绍! 文章目录 1.HBase 基本介绍 简介 HBase的发展历程 2、HBase与Hadoop的关系 <1>HDFS <2>HBase 3.RDBMS与HBase的对比 <1>RDBM(关系型数据库) 结构： 功能： <2>HBase 结构： 功能: 4、HBase特征简要 <1>海量存储 <2>列式存储 <3>极易扩展 <4>高并发 <5>稀疏 5、HBase的基础架构 <1>HMaster <2>RegionServer 组件: <1>Write-Ahead logs <2>StoreFile（HFile） <3>Store <4>MemStore <5>Region 1.HBase 基本介绍 简介 hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。 它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。 Hbase查询数据功能很简单，不支持join等复杂操作，不支持复杂的事务（行级的事务） Hbase中支持的数据类型：byte[] 与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展

一、Hbase 基本介绍 简介 hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。 它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。 Hbase查询数据功能很简单，不支持join等复杂操作，不支持复杂的事务（行级的事务） Hbase中支持的数据类型：byte[] 与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点： 大：一个表可以有上十亿行，上百万列 面向列:面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。 稀疏:对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 HBase的发展历程 HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。 官方网站：http://hbase.apache.org 2006年Google发表BigTable白皮书 2006年开始开发HBase 2008 HBase成为了 Hadoop的子项目

数据库 为什么要学习Node.js 理解为： Node.js是对js的一个扩展 Node.js是前端框架的底层 什么是数据库？ 存储数据的一个仓库 数据库分类？和它的代表 关系型数据库 【 SQL 】 代表： mysql 非关系型数据库【 NOSQL 】 代表： Mongodb 如何区分一个数据库属于哪一个类别 经验： 有没有表， 有，那就是SQL ， 没有，那就是NoSql 数据库构成 关系型数据库 数据库 -> 表 -> 行 非关系型数据库 数据库 -> 集合 -> 文档 总结： 数据库功能是用来存储数据的。 数据库分为关系系数据库和非关系型数据库(nosql) 关系型数据库是由表和表之间的关系组成的，nosql是由集合组成的，集合下面是很多的文档。 非关系型数据库文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。 MongoDB 概念 基于分布式文件存储的数据库 分布式： git 存储类型： BSON 什么是bson？ bson是json的超集， bson拥有json的所有，但是它有json没有的二进制类型 安装 MongoDB官网地址： https://www.mongodb.com/ MongoDB下载地址： https://www.mongodb.com/download-center#community MongoDB for Windows 64-bit 适合 64

关系型数据库与非关系型数据库 关系型数据库： 一个机构化的数据库，创建在关系模型基础上，一般面向于记录 包括oracle,mysql,sqlserver,db2 非关系型数据库： 除了主流的关系型数据库意外的数据库，都人为是非关系型的 包括redis,mongdb,hbase,couhdb 非关系型数据库产生背景 对数据库高并发读写需求 对海量数据高效存储与访问需求 对数据库高可扩展性与高可用需求 Redis简介 Redis基于内存运行并支持持久化 采用key-value（键值对）的存储形式 优点： 具有极高的数据读写速度 支持丰富的数据类型 支持数据的持久化 原子性 支持数据备份 1，安装必要的环境组件，并安装redis [root@localhost ~]# yum install gcc gcc-c++ make -y ##安装环境组件 [root@localhost ~]# mount.cifs //192.168.100.3/LNMP-C7 /mnt/ ##挂载 Password for root@//192.168.100.3/LNMP-C7: [root@localhost ~]# cd /mnt/ [root@localhost mnt]# tar zxvf redis-5.0.7.tar.gz -C /opt/ ##解压 [root@localhost mnt]#

参考 Redis【入门】就这一篇！ Redis概述 平常做Web小项目时都是直接使用mysql等数据库，在磁盘上进行数据的存取，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以没什么问题，但是一旦涉及大数据量的需求，比如商品抢购使得主页访问量瞬间极大的时候，如果仅仅使用数据库来保存数据，会因为磁盘读/写速度太慢而造成数据库系统瘫痪。 NoSQL 技术 **MySQL（关系型数据库）**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，当查询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（非关系型的数据库） 存储原理非常简单（典型的数据类型为k-v），不存在繁杂的关系链，不需要像mysql那样需要找到对应的库、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于关系型数据库，但是它并不能完全替代关系型数据库。 NoSQL因为没有复杂的数据结构，扩展非常容易，支持分布式 Redis 和 MongoDB 是当前使用最广泛的NoSQL，而就Redis技术而言，它的性能十分优越，可以支持每秒十几万此的读/写操作。 Redis值的五种类型 String 整数，浮点数或者字符串 Set 集合 Zset 有序集合 Hash 散列表 List 列表 Redis在Web开发中的应用