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在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，無(wú)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)已經(jīng)很長(zhǎng)時(shí)間了，不過(guò)對(duì)于一些數(shù)據(jù)處理不是很復(fù)雜的領(lǐng)域，緩存數(shù)據(jù)庫(kù)也成為了一種很好的處理方案。隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)的處理已經(jīng)成為了企業(yè)和組織之間競(jìng)爭(zhēng)和發(fā)展的必殺技。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)的大小和復(fù)雜性也在隨著時(shí)間的推移而不斷增長(zhǎng)。無(wú)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存數(shù)據(jù)庫(kù)在如今的數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域扮演著非常重要的角色。
什么是緩存數(shù)據(jù)庫(kù)？
緩存數(shù)據(jù)庫(kù)可以理解為一種內(nèi)存中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，相比于傳統(tǒng)的磁盤儲(chǔ)存，數(shù)據(jù)查詢速度更快。緩存數(shù)據(jù)庫(kù)保存的數(shù)據(jù)通常是數(shù)據(jù)的拷貝，且這些拷貝是在數(shù)據(jù)源所在的數(shù)據(jù)庫(kù)被修改后才進(jìn)行更新。緩存數(shù)據(jù)庫(kù)在數(shù)據(jù)表現(xiàn)、計(jì)算結(jié)果或者追蹤行為的查詢中都可以大大提升數(shù)據(jù)的運(yùn)算速度。
緩存數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景
緩存數(shù)據(jù)庫(kù)有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，在一些需要高速數(shù)據(jù)讀取和響應(yīng)的場(chǎng)合是非常有效的解決方案。比如，一些臨時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、實(shí)時(shí)系統(tǒng)信息和數(shù)據(jù)搜索等，都可以使用緩存數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)提升操作效率。
緩存數(shù)據(jù)庫(kù)的工作原理
緩存數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)內(nèi)存占用和磁盤數(shù)據(jù)的拷貝來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢速度的提升。當(dāng)應(yīng)用程序需要查詢數(shù)據(jù)時(shí)，緩存數(shù)據(jù)庫(kù)首先會(huì)檢查自己的內(nèi)存中是否存在該數(shù)據(jù)，如果存在則從內(nèi)存中返回該數(shù)據(jù)。如果緩存數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)存中不存在該數(shù)據(jù)，那它就會(huì)先查詢相關(guān)的磁盤數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)緩存在內(nèi)存中，并返回結(jié)果。同時(shí)，它還會(huì)將相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)果拷貝到其他其它緩存服務(wù)器中，以提升整體性能。
緩存數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)
使用緩存數(shù)據(jù)庫(kù)的更大優(yōu)點(diǎn)是快速讀取數(shù)據(jù)，這意味著數(shù)據(jù)查詢結(jié)果的相應(yīng)速度可以在毫秒級(jí)別完成。緩存數(shù)據(jù)庫(kù)具有方便、快捷和易于調(diào)節(jié)的優(yōu)點(diǎn)，相比于其它存儲(chǔ)方案，它的性能更好，穩(wěn)定性更高，響應(yīng)速度也更快。
緩存數(shù)據(jù)庫(kù)的缺點(diǎn)
緩存數(shù)據(jù)庫(kù)并不適合所有的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)應(yīng)用，因?yàn)榫彺鏀?shù)據(jù)庫(kù)的查詢結(jié)果是存儲(chǔ)在內(nèi)存中且緩存數(shù)據(jù)庫(kù)可能會(huì)出現(xiàn)內(nèi)存瓶頸以及數(shù)據(jù)備份的問(wèn)題。此外，在緩存數(shù)據(jù)庫(kù)使用期間，也需要注意數(shù)據(jù)的完整性問(wèn)題，數(shù)據(jù)緩存并且更新，比較耗費(fèi)資源，需要使用合適的算法來(lái)解決這些問(wèn)題。
緩存數(shù)據(jù)庫(kù)的選型
對(duì)于緩存數(shù)據(jù)庫(kù)的選型來(lái)說(shuō)，需要考慮周全，主要考慮的因素有：數(shù)據(jù)量、計(jì)算負(fù)載、緩存對(duì)象、數(shù)據(jù)更新頻率等。因此，在選擇緩存數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，需要選擇合適的技術(shù)和算法來(lái)滿足自身的特殊需求和運(yùn)算異質(zhì)性，并且應(yīng)該同時(shí)考慮在數(shù)據(jù)讀取和寫入方面的性能優(yōu)化。
緩存數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)
目前，市場(chǎng)上有很多流行的緩存數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)，包括Memcached、Redis、Hazelcast、Couchbase和Ehcache等。其中，Memcached和Redis作為業(yè)界的緩存數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)軍產(chǎn)品，已經(jīng)成為了許多企業(yè)、開發(fā)團(tuán)隊(duì)和組織的首選。
隨著越來(lái)越多的數(shù)據(jù)要求高速讀取和響應(yīng)，緩存數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用范圍也在不斷擴(kuò)大。緩存數(shù)據(jù)庫(kù)在計(jì)算負(fù)載、存儲(chǔ)資源更大化利用和性能優(yōu)化等方面都有很好的表現(xiàn)。對(duì)于企業(yè)和開發(fā)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，選擇適合自身需求的緩存數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案，將會(huì)帶來(lái)業(yè)務(wù)成長(zhǎng)和創(chuàng)新的巨大機(jī)會(huì)。
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redis和mysql區(qū)別是什么？
1、在數(shù)據(jù)庫(kù)方面，mysql是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于存放持久化數(shù)據(jù)，redis是NOSQL，即非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，也是緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，緩存的讀取速度快，能夠大大的提高運(yùn)行效率，但是保存時(shí)間有限。
2、在運(yùn)行機(jī)制方面，mysql作為持久化存儲(chǔ)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，相對(duì)薄弱的地方在于每次請(qǐng)求訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，都存在著I/O操作，如果反復(fù)頻繁的訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。
3、在作用方面，mysql是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)到硬盤，功能強(qiáng)大，速度較慢，但是讀寫速度沒有Redis快，redis為較為頻繁的數(shù)據(jù)到緩存中，讀取速度快，基于內(nèi)存，讀寫速度快，也可做持久化，但是內(nèi)存空間有限，當(dāng)數(shù)據(jù)量超過(guò)內(nèi)存空間時(shí)，需擴(kuò)充內(nèi)存，但內(nèi)存價(jià)格貴。
4、在需求方面，mysql和redis因?yàn)樾枨蟮牟煌?，一般都是配合使用。需要高性能的地方使用Redis，不需要高性能的地方使用MySQL。存儲(chǔ)數(shù)據(jù)在MySQL和Redis之間做同步。
1.mysql和redis的數(shù)據(jù)庫(kù)類型
mysql是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，主要用于存放持久化數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在硬盤中，讀取速度較慢。
redis是NOSQL，即非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，也是緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，即將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在緩存中，緩存的讀取速度快，能夠大大的提高運(yùn)行效率，但是保存時(shí)間有限
2.mysql的運(yùn)行機(jī)制
mysql作為持久化存儲(chǔ)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，相對(duì)薄弱的地方在于每次請(qǐng)求訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，都存在著I/O操作，如果反復(fù)頻繁的訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。之一：會(huì)在反復(fù)鏈接數(shù)據(jù)庫(kù)上花費(fèi)大量時(shí)間，從而導(dǎo)致運(yùn)行效率過(guò)慢；第二：反復(fù)的訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載過(guò)高，那么此時(shí)緩存的概念就衍生了出來(lái)。
3.緩存
緩存就是數(shù)據(jù)交換的緩沖區(qū)（cache），當(dāng)瀏覽器執(zhí)行請(qǐng)求時(shí)，首先會(huì)對(duì)在緩存中進(jìn)行查找，如果存在，就獲取；否則就訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。
緩存的好處就是讀取速度快
4.redis數(shù)據(jù)庫(kù)
redis數(shù)據(jù)庫(kù)就是一款緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)使用頻繁的數(shù)據(jù)，這樣減少訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)，提高運(yùn)行效率。
5.redis和mysql的區(qū)別總結(jié)
（1）類型上
從類型上來(lái)說(shuō)，mysql是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，redis是緩存數(shù)據(jù)庫(kù)
（2）作用上
mysql用于持久化的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)到硬盤，功能強(qiáng)大，但是速度較慢
redis用于存儲(chǔ)使用較為頻繁的數(shù)據(jù)到緩存中，讀取速度快
（3）需求上
mysql和redis因?yàn)樾枨蟮牟煌话愣际桥浜鲜褂谩?/p>
redis是鍵值型數(shù)據(jù)
mysql是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
分布式緩存的作用？
分布式緩存主要用于在高并發(fā)環(huán)境下，減輕數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和并發(fā)吞吐。當(dāng)大量的讀、寫請(qǐng)求涌向數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，磁盤的處理速度與內(nèi)存顯然不在一個(gè)量級(jí)，因此，在數(shù)據(jù)庫(kù)之前加一層緩存，能夠顯著提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，并降低數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力。作為傳統(tǒng)的大豎關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，MySQL提供完整的ACID操作，支持豐富的數(shù)據(jù)類型、強(qiáng)大的關(guān)聯(lián)查詢、where語(yǔ)句等，能夠非常客易地建立查詢索引，執(zhí)行復(fù)雜的內(nèi)連接、外連接、求和、排序、分組等操作，并且支持存儲(chǔ)過(guò)程、函數(shù)等功能，產(chǎn)品成熟度高，功能強(qiáng)大。但是，對(duì)于需要應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問(wèn)并且存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，出于對(duì)性能的考慮，不得不放棄很多傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)原本強(qiáng)大的功能，犧牲了系統(tǒng)的易用性，并且使得系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和管理變得更為復(fù)雜。這也使得在過(guò)去幾年中，流行著另一種新的存儲(chǔ)解決方案——NoSQL，它與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)更大的差別在于，它不使用SQL作為查詢語(yǔ)言來(lái)查找數(shù)據(jù)，而采用key-value形式進(jìn)行查找，提供了滾仿鬧更高的查詢效率及吞吐，并且能夠更加方便地進(jìn)行擴(kuò)展，存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，在數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行分區(qū)，自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的復(fù)制和備份。在分布式系統(tǒng)中，消息作為應(yīng)用間通信的一種方式，得到了十分廣泛的應(yīng)用。消息可以被保存在隊(duì)列中，直到被接收者取出，由于消息發(fā)送者不需要同步等待消息接收者的響應(yīng)，消息的異步接收降低了系統(tǒng)集成的耦合度，提升了分布式系統(tǒng)協(xié)作大罩的效率，使得系統(tǒng)能夠更快地響應(yīng)用戶，提供更高的吞吐。
當(dāng)系統(tǒng)處于峰值壓力時(shí)，分布式消息隊(duì)列還能夠作為緩沖，削峰填谷，緩解集群的壓力，避免整個(gè)系統(tǒng)被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統(tǒng)中是一個(gè)非常重要的角色，它既能夠滿足用戶對(duì)于全文檢索、模糊匹配的需求，解決數(shù)據(jù)庫(kù)like查詢效率低下的問(wèn)題，又能夠解決分布式環(huán)境下，由于采用分庫(kù)分表，或者使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致無(wú)法進(jìn)行多表關(guān)聯(lián)或者進(jìn)行復(fù)雜查詢的問(wèn)題。
分布式緩存主要用于在高并發(fā)環(huán)境下，減輕數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和并發(fā)吞吐。當(dāng)大量的讀、寫請(qǐng)求涌向數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，磁盤的處理速度與內(nèi)存顯然不在一個(gè)量級(jí)，因此，在數(shù)據(jù)庫(kù)之前加一層緩存，能夠顯著提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，并降低數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力。作為傳統(tǒng)的
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
，MySQL提供完整的ACID操作，支持豐富的數(shù)據(jù)類型、強(qiáng)大的關(guān)聯(lián)查詢、where語(yǔ)句等，能夠非?？鸵椎亟⒉樵兯饕?，執(zhí)行復(fù)雜的內(nèi)連接、外連接、求和、排序、分組等操作，并且支持
存儲(chǔ)過(guò)程
、函數(shù)等功能，產(chǎn)品成熟度高，功能強(qiáng)大。但是，對(duì)于需要應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問(wèn)并且存儲(chǔ)
海量數(shù)據(jù)
的場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，出于對(duì)性能的考慮，不得不放棄很多傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)原本強(qiáng)大的功能，犧牲了系統(tǒng)的易大罩用性，并且使得系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和管理變得更為復(fù)雜。這也使得在過(guò)去幾年中，流行著另一種新的存儲(chǔ)解決方案——NoSQL，它與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)更大的差別在于，它不使用SQL作為查詢語(yǔ)言來(lái)查找數(shù)據(jù)，而采用key-value形式進(jìn)行查找，提供了更高的查詢效率及吞吐，并且能夠更加方便地進(jìn)行擴(kuò)展，存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，在數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行分區(qū)，滾仿鬧自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的復(fù)制和備份。在
分布式系統(tǒng)
中，消息作為應(yīng)用間通信的一種方式，得到了十分廣泛的應(yīng)用。消息可以被保存在隊(duì)列中，直到被接收者取出，由于消息發(fā)送者不需要同步等待消息接收者的響應(yīng)，消息的異步接收降低了
系統(tǒng)集成
的耦合度，提升了分布式系統(tǒng)協(xié)作的效率，使得系統(tǒng)能夠更快地響應(yīng)用戶，提供更高的吞吐。
當(dāng)系統(tǒng)處于峰值壓力時(shí)，分布式
消息隊(duì)列
還能夠作為緩沖，削峰填谷，緩解集群的壓力，避免整個(gè)系統(tǒng)被壓垮。垂直化的
搜索引擎
在分布式系統(tǒng)中是一個(gè)非常重要的角色，它既能夠滿足用戶對(duì)于全文檢索、模糊匹配的需求，解決數(shù)據(jù)庫(kù)like查詢效率低下的問(wèn)題，又能夠解大豎決分布式環(huán)境下，由于采用分庫(kù)分表，或者使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致無(wú)法進(jìn)行多表關(guān)聯(lián)或者進(jìn)行復(fù)雜查詢的問(wèn)題。
分布式緩存能夠處理大量的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，因此比較適合應(yīng)用在Web 2.0時(shí)代中的社交網(wǎng)站等需要由用戶生成內(nèi)容的場(chǎng)景。從本地緩存擴(kuò)展到分布式緩存后，關(guān)注重點(diǎn)從CPU、內(nèi)野余存、緩存之間的數(shù)據(jù)傳輸速度差異也擴(kuò)展到了業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式緩存之間的數(shù)據(jù)傳輸速度差異。
常用的分布式緩存包括Redis和Memcached。
Memcached
Memcached是一個(gè)高性能的分布式內(nèi)存對(duì)象緩存系統(tǒng)，用于動(dòng)態(tài)Web應(yīng)用以減輕數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載。Memcached通過(guò)在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)和對(duì)象來(lái)減少讀取數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)，從而提頌段滾高動(dòng)態(tài)、數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)網(wǎng)站的速度。
特點(diǎn)：哈希方式存儲(chǔ)；燃備全內(nèi)存操作；簡(jiǎn)單文本協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)通信；只操作字符型數(shù)據(jù)；集群由應(yīng)用進(jìn)行控制，采用一致性哈希算法。
限制性：數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存當(dāng)中的，一旦機(jī)器重啟，數(shù)據(jù)會(huì)全部丟失；只能操作字符型數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型貧乏；以root權(quán)限運(yùn)行，而且Memcached本身沒有任何權(quán)限管理和認(rèn)證功能，安全性不足；能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度有限，更大鍵長(zhǎng)250個(gè)字符，儲(chǔ)存數(shù)據(jù)不能超過(guò)1M。
Redis
Redis是一個(gè)開源的使用ANSI C語(yǔ)言編寫、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫(kù)，并提供多種語(yǔ)言的API。
特點(diǎn)：
Redis支持的數(shù)據(jù)類型包括：字符串、string、hash、set、sortedset、list；Redis實(shí)現(xiàn)持久化的方式：定期將內(nèi)存快照寫入磁盤；寫日志；Redis支持主從同步。
限制性：?jiǎn)魏诉\(yùn)行，在存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)的時(shí)候性能會(huì)有降低；不是全內(nèi)存操作；主從復(fù)制是全量復(fù)制，對(duì)實(shí)際的系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)造成了一定負(fù)擔(dān)。
為什么要使用NoSQL？NOSQL的優(yōu)勢(shì)
這次的NoSQL專欄系列將先整體介紹NoSQL，然后介紹如何把NoSQL運(yùn)用到自己的項(xiàng)目中合適的場(chǎng)景中，還會(huì)適當(dāng)?shù)胤治鲆恍┏晒Π咐?，希望有成功使用NoSQL經(jīng)驗(yàn)的朋友給我提供一些線索和信息。
NoSQL概念隨著web2.0的快速發(fā)展，非關(guān)系型、分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)得到了快速的發(fā)展，它們不保證關(guān)系數(shù)據(jù)的ACID特性。NoSQL概念在2023年被提了出來(lái)。NoSQL最常見的解釋是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。（“NoSQL”一詞最早于1998年被用于一個(gè)輕量級(jí)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的名字。）
NoSQL被我們用得最多的當(dāng)數(shù)key-value存儲(chǔ)，當(dāng)然還有其他的文檔型的、列存儲(chǔ)、圖型數(shù)據(jù)庫(kù)、xml數(shù)據(jù)庫(kù)等。在NoSQL概念提出之前，這些數(shù)據(jù)庫(kù)就被用于各種系統(tǒng)當(dāng)中，但是卻很少用于web互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。比如cdb、qdbm、bdb數(shù)據(jù)庫(kù)。
傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的瓶頸
傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)具有不錯(cuò)的性能，高穩(wěn)定型，久經(jīng)歷史考驗(yàn)，而且使用簡(jiǎn)單，功能強(qiáng)大，同時(shí)也積累了大量的成功案例。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，MySQL成為了絕對(duì)靠前的王者，毫不夸張的說(shuō)，MySQL為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展做出了卓越的貢獻(xiàn)。
在90年代，一個(gè)網(wǎng)站的訪問(wèn)量一般都不大，用單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)完全可以輕松應(yīng)付。在那個(gè)時(shí)候，更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)，動(dòng)態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多。
到了最近10年，網(wǎng)站開始快速發(fā)展?；鸨恼搲⒉┛?、sns、微博逐漸引領(lǐng)web領(lǐng)域的潮流。在初期，論壇的流量其實(shí)也不大，如果你接觸網(wǎng)絡(luò)比較早，你可能還記得那個(gè)時(shí)候還有文本型存儲(chǔ)的論壇程序，可以想象一般的論壇的流量有多大。
Memcached+MySQL
后來(lái)，隨著訪問(wèn)量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫(kù)上都開始出現(xiàn)了性能問(wèn)題，web程序不再僅僅專注在功能上，同時(shí)也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術(shù)來(lái)緩解數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)和索引。開始比較流行的是通過(guò)文件緩存來(lái)緩解數(shù)據(jù)庫(kù)壓力，但是當(dāng)訪問(wèn)量繼續(xù)增大的時(shí)候，多臺(tái)web機(jī)器通過(guò)文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個(gè)時(shí)候，Memcached就自然的成為一個(gè)非常時(shí)尚的技術(shù)產(chǎn)品。
Memcached作為一個(gè)獨(dú)立的分布式的緩存服務(wù)器，為多個(gè)web服務(wù)器提供了一個(gè)共享的高性能緩存服務(wù)，在Memcached服務(wù)器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來(lái)進(jìn)行多臺(tái)Memcached緩存服務(wù)的擴(kuò)展，然后又出現(xiàn)了一致性hash來(lái)解決增加或減少緩存服務(wù)器導(dǎo)致重新hash帶來(lái)的大量緩存失效的弊端。當(dāng)時(shí)，如果你去面試，你說(shuō)你有Memcached經(jīng)驗(yàn)，肯定會(huì)加分的。
Mysql主從讀寫分離
由于數(shù)據(jù)庫(kù)的寫入壓力增加，Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫(kù)的讀取壓力。讀寫集中在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上讓數(shù)據(jù)庫(kù)不堪重負(fù)，大部分網(wǎng)站開始使用主從復(fù)制技術(shù)來(lái)達(dá)到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫(kù)的可擴(kuò)展性。Mysql的master-slave模式成為這個(gè)時(shí)候的網(wǎng)站標(biāo)配了。
分表分庫(kù)隨著web2.0的繼續(xù)高速發(fā)展，在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復(fù)制，讀寫分離的基礎(chǔ)之上，這時(shí)MySQL主庫(kù)的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸，而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的鎖問(wèn)題，大量的高并發(fā)MySQL應(yīng)用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同時(shí)，開始流行使用分表分庫(kù)來(lái)緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的擴(kuò)展問(wèn)題。這個(gè)時(shí)候，分表分庫(kù)成了一個(gè)熱門技術(shù)，是面試的熱門問(wèn)題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)問(wèn)題。也就在這個(gè)時(shí)候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術(shù)實(shí)力一般的公司帶來(lái)了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但是由于在互聯(lián)網(wǎng)幾乎沒有成功案例，性能也不能滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。
MySQL的擴(kuò)展性瓶頸
在互聯(lián)網(wǎng)，大部分的MySQL都應(yīng)該是IO密集型的，事實(shí)上，如果你的MySQL是個(gè)CPU密集型的話，那么很可能你的MySQL設(shè)計(jì)得有性能問(wèn)題，需要優(yōu)化了。大數(shù)據(jù)量高并發(fā)環(huán)境下的MySQL應(yīng)用開發(fā)越來(lái)越復(fù)雜，也越來(lái)越具有技術(shù)挑戰(zhàn)性。分表分庫(kù)的規(guī)則把握都是需要經(jīng)驗(yàn)的。雖然有像淘寶這樣技術(shù)實(shí)力強(qiáng)大的公司開發(fā)了透明的中間件層來(lái)屏蔽開發(fā)者的復(fù)雜性，但是避免不了整個(gè)架構(gòu)的復(fù)雜性。分庫(kù)分表的子庫(kù)到一定階段又面臨擴(kuò)展問(wèn)題。還有就是需求的變更，可能又需要一種新的分庫(kù)方式。
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)也經(jīng)常存儲(chǔ)一些大文本字段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫(kù)恢復(fù)的時(shí)候就導(dǎo)致非常的慢，不容易快速恢復(fù)數(shù)據(jù)庫(kù)。比如1000萬(wàn)4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)很強(qiáng)大，但是它并不能很好的應(yīng)付所有的應(yīng)用場(chǎng)景。MySQL的擴(kuò)展性差（需要復(fù)雜的技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結(jié)構(gòu)更改困難，正是當(dāng)前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問(wèn)題。
NOSQL的優(yōu)勢(shì)易擴(kuò)展NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無(wú)關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無(wú)形之間，在架構(gòu)的層面上帶來(lái)了可擴(kuò)展的能力。
大數(shù)據(jù)量，高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無(wú)關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)層面上來(lái)說(shuō)就要性能高很多了。
靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無(wú)需事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡(jiǎn)直就是一個(gè)噩夢(mèng)。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時(shí)代尤其明顯。
高可用NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過(guò)復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。
總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)，彌補(bǔ)了關(guān)系數(shù)據(jù)（比如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能極大的節(jié)省開發(fā)成本和維護(hù)成本。
MySQL和NoSQL都有各自的特點(diǎn)和使用的應(yīng)用場(chǎng)景，兩者的緊密結(jié)合將會(huì)給web2.0的數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展帶來(lái)新的思路。
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文章標(biāo)題：無(wú)SQL，有儲(chǔ)存：探究緩存數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用(nosql緩存數(shù)據(jù)庫(kù))
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