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广东公诚通信建设监理有限公司网站网络营销产品概念的五个层次

广东公诚通信建设监理有限公司网站,网络营销产品概念的五个层次,建设是什么意思,安卓程序开发用什么软件一、课程大纲 二、入门概述 1.为什么用NoSQL 单机MySQL的年代#xff1a; 一个网站的访问量一般都不大#xff0c;用单个数据库完全可以轻松应付。      我们来看看数据存储的瓶颈是什么#xff1f;        1.数据量的总大小 一个机器放不下时。#xff08;现…一、课程大纲    二、入门概述   1.为什么用NoSQL     单机MySQL的年代       一个网站的访问量一般都不大用单个数据库完全可以轻松应付。            我们来看看数据存储的瓶颈是什么        1.数据量的总大小 一个机器放不下时。现今单表500W的数据量        2.数据的索引B Tree一个机器的内存放不下时        3.访问量(读写混合)一个实例不能承受      Memcached(缓存)MySQL垂直拆分     后来随着访问量的上升几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题web程序不再仅仅专注在功能上同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力但是当访问量继续增大的时候多台web机器通过文件缓存不能共享大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。      Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务在Memcached服务器上又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端      Mysql主从读写分离     由于数据库的写入压力增加Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。     分表分库水平拆分mysql集群       在Memcached的高速缓存MySQL的主从复制读写分离的基础之上这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈而数据量的持续猛增由于MyISAM使用表锁在高并发下会出现严重的锁问题大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。      同时开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候分表分库成了一个热门技术是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候MySQL推出了还不太稳定的表分区这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群但性能也不能很好满足互联网的要求只是在高可靠性上提供了非常大的保证。      MySQL的扩展性瓶颈     MySQL数据库也经常存储一些大文本字段导致数据库表非常的大在做数据库恢复的时候就导致非常的慢不容易快速恢复数据库。比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小如果能把这些数据从MySQL省去MySQL将变得非常的小。关系数据库很强大但是它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL的扩展性差需要复杂的技术来实现大数据下IO压力大表结构更改困难正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。     现在的MySQL的样子   为什么用NoSQL    今天我们可以通过第三方平台如Google,Facebook等可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息社交网络地理位置用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。   介绍玩概述后就是经典的三步走了是什么能干什么怎么干   2.是什么   NoSQL(NoSQL Not Only SQL )意即“不仅仅是SQL”  泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起传统的关系数据库在应付web2.0网站特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心暴露了很多难以克服的问题而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战尤其是大数据应用难题包括超大规模数据的存储。   这些类型的数据存储不需要固定的模式无需多余操作就可以横向扩展。   3.能干什么     易拓展     NoSQL数据库种类繁多但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。    数据之间无关系这样就非常容易扩展。也无形之间在架构的层面上带来了可扩展的能力。     大数据量高性能     NoSQL数据库都具有非常高的读写性能尤其在大数据量下同样表现优秀。    这得益于它的无关系性数据库的结构简单。    一般MySQL使用Query Cache每次表的更新Cache就失效是一种大粒度的Cache    在针对web2.0的交互频繁的应用Cache性能不高。而NoSQL的Cache是记录级的    是一种细粒度的Cache所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了     多样灵活的数据模型       NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里    增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表增加字段简直就是一个噩梦     传统RDBMS VS NOSQL   RDBMS    - 高度组织化结构化数据    - 结构化查询语言SQL    - 数据和关系都存储在单独的表中。    - 数据操纵语言数据定义语言    - 严格的一致性    - 基础事务   NoSQL    - 代表着不仅仅是SQL    - 没有声明性查询语言    - 没有预定义的模式    -键 - 值对存储列存储文档存储图形数据库    - 最终一致性而非ACID属性    -非结构化和不可预知的数据    - CAP定理对比ACID    - 高性能高可用性和可伸缩性   4.怎么干     KVCachePersistence 三、3V与3高    3V—— 海量Volume  多样Variety  实时Velocity    3高——高并发  高可扩纵向与横向  高性能高可用 四、经典应用   当下的应用是sql和nosql一起使用 五、NoSQL数据模型简介   数据库的数据类型不再赘述可参见MySQL的随笔   1.以一个电商客户、订单、订购、地址模型来对比下关系型数据库和非关系型数据库     传统的关系型数据库你如何设计——ER图(1:1/1:N/N:N,主外键等常见)     nosql你如何设计       ——什么是BSON       BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式简称Binary JSON它和JSON一样支持内嵌的文档对象和数组对象。      BSON官网http://bsonspec.org/             BSON格式http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/6897540   {customer:{id:1136,name:Z3,billingAddress:[{city:beijing}],orders:[{id:17,customerId:1136,orderItems:[{productId:27,price:77.5,productName:thinking in java}],shippingAddress:[{city:beijing}]orderPayment:[{ccinfo:111-222-333,txnid:asdfadcd334,billingAddress:{city:beijing}}],}]} } View Code   //类似于customer就表示关系型数据库中的一张表     两者对比问题和难点       为什么上述的情况可以用聚合模型来处理               高并发的操作是不太建议有关联查询的互联网公司用冗余数据来避免关联查询           分布式事务是支持不了太多的并发的       想想关系模型数据库你如何查          如果按照我们新设计的BSon是不是查询起来很可爱没有乱七八糟的JOIN GROUP BY了     2.聚合模型       不再有MySQL里的varchar等数据类型统称聚合模型   KV键值     bson     列族     顾名思义是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据方便做数据压缩    对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。   图形复杂的网状关系 六、NoSQL数据库四大分类   KV键值     典型运用阿里、百度memcacheredis   文档型数据库(bson格式比较多)     典型运用MongoDB   列存储数据库     典型运用HBase   图关系数据库     社交网络推荐系统等。专注于构建关系图谱 七、CAP原理CAPBASE   1.传统的ACID     参见http://www.cnblogs.com/jiangbei/p/6701239.html   2.CAP理论    Consistency (强一致性),         数据一致更新所有数据变动都是同步的    Availability (可用性),               好的响应性能    Partition tolerance (分区容错性)           可靠性   3.CAP的3进2        不可能同时满足三个理论一般分布式系统而言P是基本满足所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡    AP 大多数网站架构的选择    CP Redis、Mongodb    4.BASE    BASE就是为了解决关系数据库强一致性引起的问题而引起的可用性降低而提出的解决方案。   BASE其实是下面三个术语的缩写       基本可用Basically Available      软状态Soft state      最终一致Eventually consistent   5.分布式与集群简介   分布式系统distributed system   由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接本地网络或广域网组成。分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件特别是操作系统而不是硬件。分布式系统可以应用在在不同的平台上如Pc、工作站、局域网和广域网上等。   简单来讲     1 分布式不同的多台服务器上面部署不同的服务模块工程他们之间通过Rpc/Rmi之间通信和调用对外提供服务和组内协作。     2 集群不同的多台服务器上面部署相同的服务模块通过分布式调度软件进行统一的调度对外提供服务和访问。   转载于:https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/7250770.html
http://www.zqtcl.cn/news/563425/

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