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nosql數據庫的四種類型
一般將NoSQL數據庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲數據庫、列存儲數據庫、文檔型數據庫和圖形(Graph)數據庫。它們的數據模型、優(yōu)缺點、典型應用場景。
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鍵值(Key-Value)存儲數據庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現查找速度快數據無結構化(通常只被當作字符串或者二進制數據)內容緩存，主要用于處理大量數據的高訪問負載，也用于一些日志系統(tǒng)等。
列存儲數據庫，以列簇式存儲，將同一列數據存在一起查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展功能相對局限分布式的文件系統(tǒng)。
文檔型數據庫，Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化數據，數據結構要求不嚴格，表結構可變(不需要像關系型數據庫一樣需預先定義表結構)，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法，Web應用。
圖形(Graph)數據庫，圖結構，利用圖結構相關算法(如最短路徑尋址，N度關系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案，社交網絡，推薦系統(tǒng)等。
互聯網背景下，為什么用NoSql
本文將從單機MySQL的場景出發(fā)，簡述一下隨著網站的訪問量越來越大，數據庫部署的演進過程，到為什么要用MySQL的必要性。
大數據時代的數據有3V的特點：海量Volume、多樣Variety、實時Velocity。
互聯網網站需求的3高的特點：高并發(fā)、高可擴、高性能。
一、單機MySql
當一個網站的訪問量不大時，用單個數據庫完全可以輕松應付。
在那個時候，更多的都是靜態(tài)網頁，動態(tài)交互類型的網站不多。
上述架構下，我們來看看數據存儲的瓶頸是什么？
1.數據量的總大小 一個機器放不下時
2.數據的索引（B+ Tree）一個機器的內存放不下時
3.訪問量(讀寫混合)一個實例不能承受
如果滿足了上述1 or 3個，進化......
二、Memcached（緩存）+Mysql+垂直拆分
后來，隨著訪問量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構的網站在數據庫上都開始出現了性能問題，web程序不再僅僅專注在功能上，同時也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術來緩解數據庫的壓力，優(yōu)化數據庫的結構和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數據庫壓力，但是當訪問量繼續(xù)增大的時候，多臺web機器通過文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個時候，Memcached就自然的成為一個非常時尚的技術產品。
Memcached作為一個獨立的分布式的緩存服務器，為多個web服務器提供了一個共享的高性能緩存服務，在Memcached服務器上，又發(fā)展了根據hash算法來進行多臺Memcached緩存服務的擴展，然后又出現了一致性hash來解決增加或減少緩存服務器導致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端
三、MySql主從復制讀寫分離
由于數據庫的寫入壓力增加，Memcached只能緩解數據庫的讀取壓力。讀寫集中在一個數據庫上讓數據庫不堪重負，大部分網站開始使用主從復制技術來達到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。Mysql的master-slave模式成為這個時候的網站標配了。
四、分庫分表+水平拆分+Mysql集群
在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復制，讀寫分離的基礎之上，這時MySQL主庫的寫壓力開始出現瓶頸，而數據量的持續(xù)猛增，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會出現嚴重的鎖問題，大量的高并發(fā)MySQL應用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。
同時，開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數據增長的擴展問題。這個時候，分表分庫成了一個熱門技術，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術問題。也就在這個時候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術實力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好滿足互聯網的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。
五、Mysql的擴展性瓶頸
MySQL數據庫也經常存儲一些大文本字段，導致數據庫表非常的大，在做數據庫恢復的時候就導致非常的慢，不容易快速恢復數據庫。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把這些數據從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。關系數據庫很強大，但是它并不能很好的應付所有的應用場景。MySQL的擴展性差（需要復雜的技術來實現），大數據下IO壓力大，表結構更改困難，正是當前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。
六、為什么用Nosql
今天我們可以通過第三方平臺（如：Google,Facebook等）可以很容易的訪問和抓取數據。用戶的個人信息，社交網絡，地理位置，用戶生成的數據和用戶操作日志已經成倍的增加。我們如果要對這些用戶數據進行挖掘，那SQL數據庫已經不適合這些應用了, NoSQL數據庫的發(fā)展也卻能很好的處理這些大的數據。下面給大家看一下，web應用數據量的增長圖：
七、Nosql是什么
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，
泛指非關系型的數據庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統(tǒng)的關系數據庫在應付web2.0網站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數據庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數據庫的產生就是為了解決大規(guī)模數據集合多重數據種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數據應用難題，包括超大規(guī)模數據的存儲。
（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數據）。這些類型的數據存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。
八、Nosql的優(yōu)勢
1.易擴展
NoSQL數據庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數據庫的關系型特性。
數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。
2.大數據量，高性能
NoSQL數據庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優(yōu)秀。
這得益于它的無關系性，數據庫的結構簡單。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web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。
3.多樣靈活的數據模型
NoSQL無需事先為要存儲的數據建立字段，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系數據庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。
九、Nosql數據庫的四大分類
鍵值(Key-Value)存儲
列存儲
文檔存儲
圖形存儲
常見的有：Redis、Memcache、MongoDB，這里就不一 一 介紹了。
CC攻擊的防御辦法？
對于CC攻擊，其防御必須采用多種方法，而這些方法本質上也是在提高服務器的并發(fā)能力。
1、服務器垂直擴展和水平擴容
資金允許的情況下，這是最簡單的一種方法，本質上講，這個方法并不是針對CC攻擊的，而是提升服務本身處理并發(fā)的能力，但確實提升了對CC攻擊的承載能力。垂直擴展：是指增加每臺服務器的硬件能力，如升級CPU、增加內存、升級SSD固態(tài)硬盤等。水平擴容：是指通過增加提供服務的服務器來提升承載力。上述擴展和擴容可以在服務的各個層級進行，包括：應用服務器、數據庫服務器和緩存服務器等等。
2、數據緩存
對于服務中具備高度共性，多用戶可重用，或單用戶多次可重用的數據，一旦從數據庫中檢索出，或通過計算得出后，最好將其放在緩存中，后續(xù)請求均可直接從緩存中取得數據，減輕數據庫的檢索壓力和應用服務器的計算壓力，并且能夠快速返回結果并釋放進程，從而也能緩解服務器的內存壓力。要注意的是，緩存不要使用文件形式，可以使用redis、mem-cached等基于內存的nosql緩存服務，并且與應用服務器分離，單獨部署在局域網內。局域網內的網絡IO肯定比起磁盤IO要高。為了不使局域網成為瓶頸，千兆網絡也是有必要的。
3、頁面靜態(tài)化
與數據緩存一樣，頁面數據本質上也屬于數據，常見的手段是生成靜態(tài)化的html頁面文件，利用客戶端瀏覽器的緩存功能或者服務端的緩存服務，以及CDN節(jié)點的緩沖服務，均可以降低服務器端的數據檢索和計算壓力，快速響應結果并釋放連接進程。
4、用戶級別的調用頻率限制
不管服務是有登陸態(tài)還是沒登陸態(tài)，基于session等方式都可以為客戶端分配唯一的識別ID，服務端可以將sid存到緩存中。當客戶端請求服務時，如果沒有帶SID，則由服務端快速分配一個并返回?？梢缘脑?，本次請求可以不返回數據，或者將分配SID獨立出業(yè)務服務。當客戶端請求時帶了合法SID，便可以依據SID對客戶端進行頻率限制。而對于SID非法的請求，則直接拒絕服務。相比根據IP進行的頻率限制，根據SID的頻率限制更加精準可控，可最大程度地避免誤殺情況。
5、IP限制
最后，IP限制依然可以結合上述規(guī)則一起使用，但是可以將其前置至)JCb層的防火墻或負載均衡器上去做，并且可以調大限制的閾值，防止惡意訪問穿透到應用服務器上，造成應用服務器壓力。
標題名稱：nosql緩存服務,nos數據緩存
文章URL：http://www.dlmjj.cn/article/phehii.html
