一、nosql概述

1.1 nosql的演变

1.1.1 单机MySQL的美好时代

在90年代，一个网站的访问量一版都不大，用单个受苦可以完全应对。

在那个时候，更多是静态网页，动态交互类型的网站不多。

上述架构下，数据存储的瓶颈是：

1、数据总量的总大小，一个机器放不下时

2、数据的索引（B+Tree），一个机器放不下时

3、访问量（访问量）一个实力不能承受

1.1.2 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开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同是也在追求性能。

程序员们开始大量的使用缓存技术缓解数据库的压力，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来了比较高的IO压力。

在这个时候，Memcached就自然成为一个非常时尚的技术产品。

1.1.3MySQL主从读写分离

由于数据库的写入压力增加，Memcached只能给你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的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。

1.1 为什么要使用nosql

用户的个人信息，社交网络、地理位置，用户自己产生的数据，用户日志等等爆发式增长！

1.2 什么是nosql?

nosql = not only SQL（不仅仅是SQL）

泛指非关系型数据库，随着web2.0互联网诞生！传统的关系型数据库很难对付web2.0时代，尤其是超大规模的高并发的社区

用户的个人信息，社交网络、地理位置，这些数据类型的存储不需要一个固定的格式，不需要多余的操作就可以横向扩展

1.3 nosql的特点

方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展）

大数据量高性能（redis每秒写8万，读取11万，nosql的缓存记录即，是一种细粒度的缓存，性能会比较高）

数据类型书多样性的（不需要事先设计数据库！随取随用，如果数据量十分大的表，很多人就无法设计了）

1.4 传统RDBMS和nosql

1.4.1 传统RDBMS

结构化组织

SQL

数据和关系都存在单独的表中

数据操作语音，数据定义语言

严格的一致性

基础的事务

...

1.4.2 nosql

不仅仅是数据

没有固定的查询语言

键值对存储，列存储，文档存储，入刑数据库

最终一致性

CAP定理和BASE（异地多活！）

高性能，高可用，高可扩

二、使用场景

 

三、jredis使用

3.1 下载地址

redis下载

3.2 单例连接

@Test public void testJedisSingle(){ //1 设置ip地址和端口 Jedis jedis = new Jedis("192.168.137.128", 6379); //2 设置数据 jedis.set("name", "itheima"); //3 获得数据 String name = jedis.get("name"); System.out.println(name); //4 释放资源 jedis.close(); }

3.3 连接池连接

@Test public void testJedisPool(){ //1 获得连接池配置对象，设置配置项 JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); // 1.1 最大连接数 config.setMaxTotal(30); // 1.2 最大空闲连接数 config.setMaxIdle(10); //2 获得连接池 JedisPool jedisPool = new JedisPool(config, "192.168.137.128", 6379); //3 获得核心对象 Jedis jedis = null; try { jedis = jedisPool.getResource(); //4 设置数据 jedis.set("name", "itcast"); //5 获得数据 String name = jedis.get("name"); System.out.println(name); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally{ if(jedis != null){ jedis.close(); } // 虚拟机关闭时，释放pool资源 if(jedisPool != null){ jedisPool.close(); } } }