BigData11:NoSQL数据库

关系型数据

• ER图

• 表table和行row

• 分表数据—>聚合

• 不擅长做关联查询，特别是多层关系（比如我的朋友的朋友是哪些人？）

• 主数据库—写数据

• 从数据库—读数据

数据库用用的发展历史

• 单数据库

• 缓存+数据库

• 缓存+主从数据库+读写分离

• 缓存+主从数据库集群+读写分离+分库分表

• NoSQL+主从数据库集群+读写分离+分库分表

关系型数据库扩容

• 主从数据库+数据库分割

• 键值数据库 K-V
• 分流会话数据及购物车数据

• 图数据库
• 商品推荐
 

混合持久化

微服务

• RESTful API服务

• 以服务形式提供数据所有权管理及API，把数据库都封装成服务。

NoSQL存储适合场景

• 键值数据库
• 会话数据、配置文件、参数
• Redis、Riak、SimpleDB
• 扩展性好、灵活性好、大量写操作性能高
• 无法存储结构化信息、条件查询效率较低
• Redis应用场景：单点登录、抢购、秒杀、商品排行、点赞、数据过期

• 文档数据库
• 性能好（高并发）、灵活性好、复杂性低
• 内容管理系统及存储日志、订单信息
• 电商购物车
• 单个购物车数据量不会太大，一般100个项目
• 数据自动过期（15-30分钟无交互）
• 物联网
• IOT数据量大、写入频繁
• 以插入为主，更新少
• 统计分析场景多
• MongoDB
• 先考虑内嵌
• 内嵌模式
• 引用模式
• 分桶机制

• 列族数据库
• 应用程序状态、运行中遇到错误等事件信息
• 实时数据库
• 分布式数据存储管理
• 查询速度快、可扩展性强、复杂性低
• HBase、Cassandra
• HBase术语
• 表
• 行
• 列族
• 列限定符
• 单元格
• 时间戳

• 图数据库
• 社交网络、模式识别、依赖分析
• 推荐系统、路径寻找
• 只能支持一定数据规模
• Neo4j
• 节点、关系、属性
 
 

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