一、NoSQL
1.引子
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12306春节期间买票进不去，进去了刷不着票现象
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淘宝双十一结账，刷新半天没买到
1）特征
- 海量用户
- 高并发
这两个问题的出现会造成服务器瘫痪，核心原因不是应用服务器，而是关系数据库。
2）原因
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性能瓶颈：磁盘IO性能低下
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扩展瓶颈：数据关系复杂，扩展性差，不便于大规模集群
- 例如一张表，通过它的外键关联了七八张表，这七八张表又通过外键，每张表也关联了四五张表，这样我们要拿到数据，就要从这张表到那张表又到第n张表，查询效率可想而知。
3）解决
- 降低磁盘IO次数，越低越好
- 去除数据间关系，越简单越好
两个特征一合并一起，就出来了一个新的概念：NoSQL
2.NoSQL概念
1）1.概念
NoSQL：即 Not-Only SQL（ 泛指非关系型的数据库），作为关系型数据库的补充。 作用：应对基于海量用户和海量数据前提下的数据处理问题。
2）特征
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可扩容，可伸缩
- SQL数据关系复杂，扩容难度高，Nosql 不存关系，扩容就简单一些。
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大数据量下高性能
- 数据非常多的时候,不走磁盘IO，走内存，性能就高。
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灵活的数据模型、高可用
- 有自己设置的数据存储格式，保证了高效率
3）常见 Nosql 数据库
Redis、memcache、HBase、MongoDB
4）应用场景-电商为例
第一类，在电商中我们的基础数据一定要存储起来，比如说商品名称，价格，生产厂商，这些都属于基础数据，这些数据放在MySQL数据库。
第二类，我们商品的附加信息，比如说，你买了一个商品评价了一下，这个评价它不属于商品本身。就像你买一个苹果，“这个苹果很好吃”就是评论，但是你能说很好吃是这个商品的属性嘛？不能这么说，那只是一个人对他的评论而已。这一类数据呢，我们放在另外一个地方，我们放到MongoDB。它也可以用来加快我们的访问，他属于NoSQL的一种。
第三，图片内的信息。注意这种信息相对来说比较固定，他有专用的存储区，我们一般用文件系统来存储。至于是不是分布式，要看你的系统的一个整个 瓶颈 了？如果说你发现你需要做分布式，那就做，不需要的话，一台主机就搞定了。
第四，搜索关键字。为了加快搜索，我们会用到一些技术，有些人可能了解过，像分ES、Lucene、solr都属于搜索技术。那说的这么热闹，我们的电商解决方案中还没出现我们的redis啊！注意第五类信息。
第五，热点信息。访问频度比较高的信息，这种东西的第二特征就是它具有波段性。换句话说他不是稳定的，它具有一个时效性的。那么这类信息放哪儿了，放到我们的redis这个解决方案中来进行存储。
