其实我很早就想写写分布式数据库相关的文章，既是我现在正在学习的，也是我很感兴趣的内容。但是谈到分布式数据库，会涉及很多相关的技术细节，等把相关的一些细节写明白的时候，已经十几篇文章过去了XD。所以如果想要了解B/B+树、LSMT、CAP等技术细节的，可以翻翻之前的文章。今天我们来聊聊NoSQL这个概念。
一个大型网站应用一般都是从最初小规模网站甚至是单机应用发展而来的，为了让系统能够支持足够大的业务量，从前端到后端也采用了各种各样技术，前端静态资源压缩整合、使用CDN、分布式SOA架构、缓存、数据库加索引、读写分离等等。 这些技术是高并发系统所必须的，但是今天先不细说，而先谈谈在这些架构既定的情况下，一些高并发业务/接口实现时应该注意的原则，以及通过工作中一个6万QPS的秒杀活动，来介绍一下秒杀业务的特点以及如何优化。
分布式事务场景如何设计系统架构及解决数据一致性问题，个人理解最终方案把握以下原则就可以了，那就是：大事务=小事务（原子事务）+异步（消息通知），解决分布式事务的最好办法其实就是不考虑分布式事务，将一个大的业务进行拆分，整个大的业务流程，转化成若干个小的业务流程，然后通过设计补偿流程从而考虑最终一致性。
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有以下4个属性，通常简称为事务的ACID属性：
作者 | Arslan Ahmad 译者 | 平川 策划 | Tina 什么是 NoSQL 数据库？ 通常，“NoSQL 数据库”是指非关系型数据库。不管它是“non SQL”的缩写，还是“not only SQL”的缩写，大多数人都同意，NoSQL 数据库是以关系表之外的格式存储数据的。 NoSQL 数据库之所以如此大受欢迎，是因为它们为用户提供了灵活的数据存储模式。 为什么要使用 NoSQL 数据库？ NoSQL 数据库性能优异、可扩展，而且很灵活，非常适合移动、Web 和游戏应用程
https://baike.baidu.com/item/%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F
在评估和选型数据库的时候，人们往往将重点放在数据建模的灵活性，一致性保证，线性可伸缩性，容错性，低延迟，高吞吐量和易于管理等方面。但怎么才能评判出这些指标呢？很多人往往会网上一通搜索和看官方文档，再加上自己的“经验”来得出这些指标。
作者：伈情，喜玩Java、Python、Golang!热爱架构设计、SOA、微服务、高并发、分布式、性能优化、DevOps、大数据、消息队列等....!在互联网应用支撑系统&现金交易系统有些许经验 来自：nickid.cn/2017/04/分布式事务/ 一，题记 分布式事务场景如何设计系统架构及解决数据一致性问题，个人理解最终方案把握以下原则就可以了，那就是：大事务=小事务（原子事务）+异步（消息通知），解决分布式事务的最好办法其实就是不考虑分布式事务，将一个大的业务进行拆分，整个大的业务流程，转化
随着互联网大潮的到来，越来越多网站，应用系统需要海量数据的支撑，高并发、低延迟、高可用、高扩展等要求在传统的关系型数据库中已经得不到满足，或者说关系型数据库应对这些需求已经显得力不从心了。关系型数据库经过几十年的发展已经很成熟，强大的sql语句支持，完美的ACID属性的支持，使得关系型数据库广泛应用于各种各样的应用系统中，但是应用的场景广泛并非意味着完美。
优惠券是电商常见的营销手段，具有灵活的特点，既可以作为促销活动的载体，也是重要的引流入口。优惠券系统是vivo商城营销模块中一个重要组成部分，早在15年vivo商城还是单体应用时，优惠券就是其中核心模块之一。随着商城的发展及用户量的提升，优惠券做了服务拆分，成立了独立的优惠券系统，提供通用的优惠券服务。目前，优惠券系统覆盖了优惠券的4个核心要点：创、发、用、计。
从 Google 的 BigTable 开始，一系列可以进行海量数据存储与访问的数据库被设计出来，NoSQL 这一概念被提了出来。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
微服务越来越火。很多互联网公司，甚至一些传统行业的系统都采用了微服务架构。体会到微服务带来好处的同时，很多公司也明显感受到微服务化带来的一系列让人头疼的问题。本文是笔者对自己多年微服务化经历的总结。如果你正准备做微服务转型，或者在微服务化过程中遇到了困难。此文很可能会帮到你！
2021年11月4日，腾讯云数据库DBhouse工具重磅发布。DBhouse是腾讯云基于企业级分布式数据库在私有云场景中实现对客户自运维数据库统一纳管的一站式平台，能够从流程化、自动化、标准化等多方面提升用户数据库运维管理效率，保障用户数据安全。 随着信息时代的到来，海量数据成爆发式增长，绝大多数企业都面临着数据库种类多、数量多、占用资源多的问题，数据库运维层面缺乏整体的发现、预防、快速定位和解决机制。目前市面上大部分管理工具也无法为应用运维和应用开发团队提供标准、自助化服务，同时这些管理工具的落地，也需
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
在很久很久以前, 数据以文件的形式保存. 这时, 我们要向去读取数据, 可以一行一行的readline, 使用工具可以是grep, awk, java等.
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型数据库，它是一种不依赖于传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的数据库管理系统。NoSQL数据库的设计目标是解决传统数据库在大规模、高并发、分布式等方面的一些问题，并提供更灵活的数据模型。以下是对NoSQL数据库的详细介绍。
想做一个B2B2C的电商平台，在后台数据统计搭建的时候需要注意哪些问题？如何设计具体的统计模块？
NoSQL这个词语伴随着云计算和大数据的出现也有一些时日，对于NoSQL和SQL的区别到底是什么，NoSQL自己又是什么，往往很多人还有一些困惑。这篇文章主要阐述一下这些基本概念，做个简单的介绍。 SQL是国际标准化了的数据库的查询语言，由IBM发明，被Oracle抄袭，之后广泛被各大厂商支持。其最著名的SELECT FROM WHERE GROUP BY基本上就是路人皆知了。SQL有很多的标准，从当前环境来看，最重要的应该是SQL1998，基本上现在任何一个新的startup要想写个database，SQ
5月16日，腾讯云发布全新非关系型数据库KeeWiDB，搭载全自研存储引擎。这是腾讯云发布的首款软硬件结合、高速低延迟的NoSQL数据库产品。 KeeWiDB创新性地实现三级存储架构设计，自研代码量超过25万行，单节点读写能力超过18万QPS，最高可线性堆叠至千万级并发吞吐量，同时兼容Redis协议，访问延迟达到毫秒级，是一款具有行业领先性的数据库产品。 在非关系型数据库领域，Redis因其高吞吐、低延迟、丰富的数据结构一直受开发者欢迎。但在海量数据和极致用户体验的双重挑战下，Redis全内存方案无法解决
前面的文章聊过测试过程效率提升和演变，也分享了我对于单元测试的一些实践和思考。这篇文章接着上篇单元测试的内容，聊聊集成测试的特点，要解决什么问题，以及实践的注意事项。
在大数据和AI时代，数据库成为各类应用不可或缺的重要组成部分。而数据库中的数据依赖存储引擎进行管理，包括数据的存储、查询、更新和删除等。因此，在设计系统时，选择正确的数据库存储引擎方案变得尤为重要。这篇文章将以关系型、NoSQL和NewSQL数据库，以及OLTP、OLAP和HTAP处理方式为切入点，深入探讨不同类型的数据库背后的存储引擎方案选型取舍。
1：查下优惠券、2：判断是否秒杀开始；3：判断秒杀是否结束；4：判断库存是否充足；5：扣减库存；6：创建订单；
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中，我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
什么是nosql NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意思是不仅仅是SQL的扩展，一般指的是非关系型的数据库。 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，传统的电信行业动辍就千万甚至上亿的数据，甚至有客户提出需要存储相关的日志数据50年以上，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。 关系型数据库难以克服的问题： 不能很好处理对数据库高并发
大数据时代，NoSQL数据库是企业构建数据能力的核心工具之一。近期，在2022腾讯全球数字生态大会NoSQL数据库专场上，腾讯云发布了多项NoSQL产品能力升级，并重点讲解了其背后的自研技术要点及实现细节，分享了腾讯云NoSQL为广大企业提供的高可靠、高效率、低成本的企业级特性及行业解决方案。 开场演讲中，腾讯云数据库高级产品经理佘春明分享了当前NoSQL在企业应用方面的趋势与挑战。近年来，Redis已成为全球最受欢迎的NoSQL数据库之一，而随着业务的不断运营、发展，兼容Redis协议的海量KV存储需求越
Spring Boot提供了直接使用JDBC连接数据库的方式，但是使用JDBC并不是很方便，需要我们写更多的代码来完成对象和关系数据库的转换；另一种方式是将实体和实体的关系对应数据库的表和表的关系，这类工具通常是ORM工具，对实体和实体关系的操作会映射到数据库的操作。一般而言，在Spring Boot中，我们常用的ORM框架有JPA和MyBatis。Spring Data JPA默认采用Hibernate实现。
1、SPU介绍 SPU = Standard Product Unit（标准产品单元） SPU是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。通俗的讲，除去规格信息以外的，属性值、特性相同的商品就可以归类到同一个SPU里面。
作为一个前端专业的人来说，对于事务的理解，一直停留在“要么都成功，要么都不成功”的小白阶段。既然自己将2018年定义为”深入理解“的一年，那么就从深入理解事务开始吧。 什么是事务？ 正如文章开头所说的：事务是一系列的动作，这些动作必须全部完成，如果有一个失败，那么事务就会回滚到最开始的状态，仿佛什么都没发生过一样。在企业级应用的开发过程中，事务管理是必不可少的技术，用来确保数据的完整性和一致性。 事务有四个特性，也就是经常被提到的ACID： 原子性(Atomicity):所谓的原子性就是说，在整个事务中的所
数据库切分概述 数据切分概述 OLTP和OLAP 在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类 型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 联机事务处理（OLTP）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间 内给出处理结果。 联机分析处理（OLAP）是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表，可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强 决策分析功能。 对于两者的主要区别可以
服务器软件项目的瓶颈的一般由于海量用户和高并发引起，其中罪魁祸首是关系型数据库。原因是关系型数据库存在以下的缺点：
KeeWiDB，骨骼清奇，是万中无一的NoSQL奇才。现将KeeWiDB高性能修炼之路整理至此秘籍，见与你有缘，随KeeWiDB一同登顶吧！ 创新性分级存储架构设计，单节点读写能力超过18万QPS，最高可线性堆叠至千万级并发吞吐量，同时兼容Redis协议，访问延迟达到毫秒级，新一代分布式KV存储数据库KeeWiDB在NoSQL江湖中脱颖而出。 由内而外深入探索其成长史，可从三个角度讲起，为并发而生的架构、量身“自”造的引擎以及新老硬件的加持。修炼的过程有点长，且听我娓娓道来。 江湖 · 风云涌动 随着web
电商诞生已经有20多个年头了，从早期很多人的质疑、骗子、不接受、甚至肄业排斥、打压，到现在彻底融入我们生活的方方面面，并号称中国的 “新四大发明”，“认知教育”使命已经完成。人们足不出户，网上下个单，就可以在家坐等收包裹，确实是一种享受。
智慧生活商城系统旨在提供一个便捷的电子商务平台，让用户可以方便地浏览、购买商品，同时为管理员提供管理商城和用户的功能。系统需求包括前台展示和后台管理两大模块，涵盖了用户和管理员两种角色的功能需求。
在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而，NoSQL数据库也存在一些局限性，如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来，数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术，以满足不断变化的业务需求。"，"author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
NoSQL并非字面的“不是SQL”或者“非SQL”，而是NoSQL=Not Only SQL，即“不仅仅是SQL”，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
Airbnb、Booking.com 和 OYO 等酒店预订应用程序如何提供从酒店列表到预订再到付款的流畅流程？而且都没有一个小故障！在此博客中，您将获得对此的详细解释。 由于它们非常庞大，以至于它们需要处理大量的用户流量。所以要管理这些，我们必须遵循微服务架构。这意味着我们必须为每种类型的任务将系统分成小块。 让我们一一了解流程。我把它分成了4个部分：
2019年MongoDB中文社区年终盛会将于2020年1月4日（星期六）在深圳福田区车公庙附近召开。来现场，您将收获3大专场经验加持：
在选择数据库时，最大的决策之一是选择关系（SQL）或非关系（NoSQL）数据结构。虽然两者都是可行的选择，但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
1. 因为面向对象语言和关系性数据库存在阻抗不匹配（impedance mismatch），并且随着需要处理的数据量增大，文档型数据以“NoSQL”的名义获得了新生，MongoDB、RethinkDB之类的数据库在互联网行业火起来了。
WCF Data Service工具包是一组WCF Data Service（OData的.NET实现），目的是使更容易地构建WCF Data Service，支持数据的任何存储上的OData服务而不需要深入的理解Linq，当然了，深入的理解Linq的非常必要的。 它诞生于现实的一些服务，诸如Netflix, eBay, Facebook, Twitpic等等公司的公开的服务，这个工具包已经在现有的产品中使用，被证明解决了一些有趣的问题，而且在工作中发挥了很大的作用。 在使用这个工具包之前需要知道这个工具用
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
在现代数据管理领域，选择合适的数据库系统是任何项目成功的关键。SQL 和 NoSQL 数据库各有千秋，了解它们之间的区别有助于开发者和企业做出明智的决策。本文旨在概述 SQL 和 NoSQL 数据库的主要差异，并探讨在何种情况下 NoSQL 数据库更胜一筹。
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