标签：数据格式 没有 方案 更新 论文 base 特性 模式 单机
1 单机MySQL的美好时代
2 Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分
3 MySQL主从读写分离
4 分库分表+水平拆分+mysql拆分
5 MySQL的扩展瓶颈
6 为什么使用NoSQL
NoSQL的特性
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点就是去掉关系型特性
数据之前无关系，这样就非常容易扩展，也无形之间，在架构的层面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就会失效一次，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是纪录级
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。
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(原子性，一致性，隔离性，持久性)
非结构化和不可预知的数据
CAP定理
高性能，高可用性和可伸缩性
淘宝技术架构分析
对于图像文件，我们常存放于分布式文件系统中
对于高频热点词汇，我们常存放于redis
对于站内搜索，我们常放于ISearch
对于评论文档，我门常放于Mongdb中
阿里为了解决相关的资源整合
使用了UDSL（统一数据平台服务层）
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
软状态
最终一致
它的思想是通过让系统放松对某一时刻数据一致性的要求来换取系统整体伸缩性和性能上改观，为什么这么说呢？缘由就在于大型系统往往由于地域分布和极高性能的要求，不可能采用分布式事务来完成这些指标，要想获得这些指标，我们必须采用另外一种方法来完成，这里BASE就是解决这个问题的办法。
标签：数据格式 没有 方案 更新 论文 base 特性 模式 单机
原文地址：https://www.cnblogs.com/qyx66/p/11960829.html
