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一、Nosql

SQL与Nosql 数据库，随着大数据的容量变大，关系型数据库在高并发的场景下能力有限，而Nosql数据库在这方面能力更强。

首先理解一下关系型数据库的缺点 Sql Or Nosql：

  • 高并发下IO压力大

　　数据按行存储，即使只针对其中某一列进行运算，也会将整行数据从存储设备中读入内存，导致IO较高

  • 为维护索引付出的代价大

　　为了提供丰富的查询能力，通常热点表都会有多个二级索引，一旦有了二级索引，数据的新增必然伴随着所有二级索引的新增，数据的更新也必然伴随着所有二级索引的更新，这不可避免地降低了关系型数据库的读写能力，且索引越多读写能力越差。有机会的话可以看一下自己公司的数据库，除了数据文件不可避免地占空间外，索引占的空间其实也并不少

  • 为维护数据一致性付出的代价大

　　数据一致性是关系型数据库的核心，但是同样为了维护数据一致性的代价也是非常大的。我们都知道SQL标准为事务定义了不同的隔离级别，从低到高依次是读未提交、读已提交、可重复度、串行化，事务隔离级别越低，可能出现的并发异常越多，但是通常而言能提供的并发能力越强。那么为了保证事务一致性，数据库就需要提供并发控制与故障恢复两种技术，前者用于减少并发异常，后者可以在系统异常的时候保证事务与数据库状态不会被破坏。对于并发控制，其核心思想就是加锁，无论是乐观锁还是悲观锁，只要提供的隔离级别越高，那么读写性能必然越差

  • 水平扩展后带来的种种问题难处理

　　前文提过，随着企业规模扩大，一种方式是对数据库做分库，做了分库之后，数据迁移（1个库的数据按照一定规则打到2个库中）、跨库join（订单数据里有用户数据，两条数据不在同一个库中）、分布式事务处理都是需要考虑的问题，尤其是分布式事务处理，业界当前都没有特别好的解决方案

  • 表结构扩展不方便

　　由于数据库存储的是结构化数据，因此表结构schema是固定的，扩展不方便，如果需要修改表结构，需要执行DDL（data definition language）语句修改，修改期间会导致锁表，部分服务不可用

  • 全文搜索功能弱

　　例如like “%中国真伟大%"，只能搜索到"2019年中国真伟大，爱祖国”，无法搜索到"中国真是太伟大了"这样的文本，即不具备分词能力，且like查询在"%中国真伟大"这样的搜索条件下，无法命中索引，将会导致查询效率大大降低

写了这么多，我的理解核心还是前三点，它反映出的一个问题是关系型数据库在高并发下的能力是有瓶颈的，尤其是写入/更新频繁的情况下，出现瓶颈的结果就是数据库CPU高、Sql执行慢、客户端报数据库连接池不够等错误，因此例如万人秒杀这种场景，我们绝对不可能通过数据库直接去扣减库存。

可能有朋友说，数据库在高并发下的能力有瓶颈，我公司有钱，加CPU、换固态硬盘、继续买服务器加数据库做分库不就好了，问题是这是一种性价比非常低的方式，花1000万达到的效果，换其他方式可能100万就达到了，不考虑人员、服务器投入产出比的Leader就是个不合格的Leader，且关系型数据库的方式，受限于它本身的特点，可能花了钱都未必能达到想要的效果。至于什么是花100万就能达到花1000万效果的方式呢？可以继续往下看，这就是我们要说的NoSql。

像上文分析的，数据库作为一种关系型数据的存储引擎，存储的是关系型数据，它有优点，同时也有明显的缺点，因此通常在企业规模不断扩大的情况下，不会一味指望通过增强数据库的能力来解决数据存储问题，而是会引入其他存储，也就是我们说的NoSql。

NoSql的全称为Not Only SQL，泛指非关系型数据库，是对关系型数据库的一种补充，特别注意补充这两个字，这意味着NoSql与关系型数据库并不是对立关系，二者各有优劣，取长补短，在合适的场景下选择合适的存储引擎才是正确的做法。

二、目录

  1. 数据结构与对象

    Redis 数据库是 K-V 键值数据库， 里面的每个键值对（key-value pair）都是由对象（object）组成的：

    • 其中， 数据库键总是一个字符串对象（string object）；
    • 而数据库键的值则可以是字符串对象、 列表对象（list object）、 哈希对象（hash object）、 集合对象（set object）、 有序集合对象（sorted set object）这五种对象中的其中一种。

    主要分析这些数据结构的底层，重点理解这些底层数据结构如何影响对应对象功能的。

  2. 单机数据库实现

    关于单机数据库设计的内容，主要理解持久化、客户端与服务器的运作机制等。

  3. 多机数据库的实现

    主要理解复制、哨兵机制、与集群的概念与运作

  4. 独立功能实现

    发布与订阅、事务等