NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，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。
前一阵子公司有个售前来沟通某个用户的情况：数据量比较大，又涉及很多复杂的关联计算，在数据库中用SQL计算性能很差。本来这种场景是比较适合集算器的集文件（集算器特有的压缩二进制格式）存储并计算，但据说这个用户的历史数据还会经常变动，而集文件目前没有提供改写能力（为了保证压缩率和性能），也就不容易直接用。于是想推荐用户采用nosql产品做存储，集算器在上面做计算。
一层一层铺开，一对多，这是「层次模型数据库」（Hierarchical Database）。
这个系列要讲的是几乎所有互联网公司都在使用的Redis，Redis 适用于挺多的业务场景，比如会话存储、数据分析、消息队列、缓存等。应用面非常广泛，主要是得益于Redis 的高效的读写效率及丰富的数据结构。 在讲Redis之前，我们先来看一下常见的NoSQL DB，所谓的NoSQL 也就是相对于关系型数据库而言，泛指所有的非关系型数据库。我们常说的SQL 也就是结构化查询语言，有时候经常被认为关系型数据库的一种特征，其实NoSQL有时候也被理解为不使用SQL，但这种描述方式不是很准确。这里我还挺支持之前看过的《NoSQL精粹》里面的观点的。 常见的NoSQL 有这么几类：key-value 结构、图数据库、文档型数据库、列族数据库。 常见的代表有这么几个： key-value结构：Memcached、Redis 文档：MangoDB、CouchDB 列：Hbase、Cassandra
数据库的作用 数据库的作用是保存并灵活运用数据（图 2.25）。除此之外，其作用还包括从保存的数据中找出与所指定条件相符的数据。另外，数据库还能把多条数据连在一起，把它们作为一个数据取出。 打个比方，已知与特定传感器相关的 ID，测量时间，以及温度传感器的值。光凭这些数据，是无法理解数据指的是哪个房间的温度的。因此就需要传感器的 ID 以及跟房间名字有关的数据。把这两条数据加在一起，才能知道某房间的温度。 图 2.25 展示的是一个叫作 RDB（关系数据库）的数据库。最近，除了 RDB 以外还出现了一种叫作 NoSQL 的数据库。 RDB 用一种叫作 SQL 的专门用来操作数据库的语言来保存和提取数据。另一方面， NoSQL 则是用 SQL 以外的各种方法来操作数据库。 本书还会介绍键值存储（ Key-Value Store，简称 KVS）和文档型数据库等种类的数据库。
带着这几个问题去学，我们才能将它的衣服一件件的扒光，最后看到它的本质。不然面试的时候面试官稍微问得深入一点就凉凉了。接下来聊聊NoSql。
课程目录： - NoSQL背景 - NoSQL简介 - NoSQL和关系型数据库对比 - Redis简介 - Redis下载安装配置(Linux环境) - Redis优点 - Redis性能 - Redis常见命令 - Redis数据类型 - Redis的功能 - Redis发布/订阅 - Redis事务支持 - Redis主从复制(集群) - Redis持久化 - Java操作Redis示例 - Redis总结 NoSQL篇 NoSQL背景 随着互联网Web网站的兴起，传统的关系数据库
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
伴随着数据信息化的发展，网站的访问量的提升，使用关系型数据库已经在性能上出现瓶颈，问题出现的源头一般是再磁盘的I/O上，因此随着互联网的发展，需要达到以下几个方面的需求：
在90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。在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多。
因为RDB持久化无法实时保存数据，数据库或者主机down机时，会丢失数据。AOF持久化虽然可以提高数据的安全性，但是在恢复数据时需要大量时间。因此Redis 4.0 推出RDB-AOF混合持久化。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库。随着互联网 web 2.0 网站的兴起，传统的关系数据库在应付 web 2.0 网站，特别是超大规模和高并发的 SNS(社交) 类型的 web 2.0 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。
Hello 大家好，先祝福大家新年快乐。🎉🎉🎉 AgileConfig 1.9.0 版本终于赶在农历年前发布了。 Mongodb 当前做为一款非常成熟的 Nosql 产品，已经有越来越多的产品或项目基于它来构建。在 AgileConfig 开源的这几年之间，陆陆续续收到不少同学问为啥不支持 Mongodb。我的回答是没有时间（懒）。一是因为确实没有时间，二是要支持 Mongodb 这种非关系型数据库，需要对 AgileConfig 项目本身做比较大的重构。就在去年 12 月 AgileConfig 收到了对于 Mongodb 的支持的 PR。这是 AgileConfig 开源这几年来收到的一个最大的 PR。往常大家都是嘴上说要这个，要那个功能，但是真正动手的聊聊无几，收到这个 PR 的时候让我非常欣慰。 这个 PR 当时虽然能工作，但是不够完美。在我跟 pengqian089 同学多次沟通后决定对 AgileConfig 进行一次比较大的重构：在 RDB 与 Nosql 之间在抽象一层仓储层。这样对与后续扩展不管是 RDB 还是其他 Nosql 会更加的容易。同时为了保证项目的可靠性，我们还改进跟添加了更多的单元测试用例。我们共同合作 2 个多月，修改了超过 170 个文件，终于有了当前这个新版本。
Redis自己构建了简单动态字符串(Simple Dynamic String,SDS)来作为默认的字符串表示。 SDS的构造如下：
作者 | 张俊宝 大数据时代，数据体量和复杂性对于数据库提出更高要求，仅依靠关系型数据库难以处理这些数据，非关系型数据库得以快速发展壮大。主流的的非关系型数据库有 Redis、Memcache、MongoDB、HBase 等。 为了满足广泛的业务场景对于数据库提出的高可用、高效率、高可扩展性的要求，Redis 的应用场景也早已突破了缓存的范畴，并提供了持久内存的解决方案。业务数据量爆炸式增长，Redis 的内存消耗在不断增加。这意味着，作为一个基于内存的数据库，Redis 的内存是否被高效合理的利用至关
(redis.memcache(内存数据库,高速缓存),mongodb(文档数据库))
Redis 相对于其他NoSQL 内存数据库而言，除了更富的数据结构和速度快之外，Redis 的丰富的持久化方案也就一个很显著的优势，Redis 支持RDB、AOF、混合持久化三种模式。RDB（snapshotting） 是一种内存快照的方式进行持久化，AOF（append-only-file）是通过追加写入命令的方式进行持久化，混合持久化是指RDB和AOF协同完成持久化工作来发挥各自有点的持久化方式。
介绍 Redis是可基于内存亦可持久化的Key-Value数据库（nosql数据库） NoSQL，泛指非关系型的数据库 1. redis server 安装 yum install redis # 安装 systemctl enable redis # 设置开机启动 service redis start | stop | restart # 相关操作 2. redis server 安全配置 vim /etc/redis.conf bind 127.0.0.1 注释掉 requir
在开发游戏服务器程序的过程中，好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题，大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。
前言 昨天和室友去包夜，玩了一晚上的LOL，跪了一整夜，但是很开心。从S1末开始玩LOL的我，到现在还是青铜，真是菜的抠脚。最近负能力满满的，唯有睡觉和学习才可解忧愁。今天也看了慕课网上面的《Red
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Redis是一个开放源代码（BSD许可）的内存中数据结构存储，可用作数据库，缓存和消息代理，是一个基于键值对的NoSQl数据库。
我们常常拿redis来当成缓存，这得益于它存储数据的位置在内存中，这样在进行取数时，不用再进行磁盘IO，速度也会大大增加。
redis简介(REmote dIctionary Server 远程字典服务器)：
NoSQL是Not only SQL的缩写，大意为“不只是SQL”，说明这项技术是传统关系型数据库的补充而非替代。在整个NoSQL技术栈中MemCache、Redis、MongoDB被称为NoSQL三剑客。那么时代为什么需要NoSQL数据库呢？我们来做个对比：
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。NoSQL数据库的四大分类
>Redis作为目前的主流NoSql数据库，不会是不可能的，在面试中也是非常高频的，一定不能在这个环节丢分，不管是学习，还是面试，以下知识点，都有必要掌握。博主会持续不断地来更新，希望大家可以支持我。
1 nosql的简介 1.1 nosql简介 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，如： 1.1.1 对数据库高并发读写的需求 网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上千万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经
总之应该是这样一种心态吧：我觉得这个内容还不错，或许我早晚要拿出来装逼用，不收藏到时候找不到了多可惜。 我希望收藏了我就会看，我就能学到什么，我就比别人多一些知识。
Redis是一种远程内存数据库，主要用C语言编写完成，它也是基于键值对（key-value）的NoSQL数据库，提供了由String(字符串)、hash(哈希)、list(链表)、set(集合)、zset(有序集合)等多种数据机构和算法组成的数据类型，大部分的运算都在内存中完成，这也是它读写性能强劲的主要原因，官方给出的读写性能可以达到10万/秒。Redis在热点数据的保存、session缓存、计数、社交网络、消息队列等场景下发挥了出色的作用，但是大部分NoSQL产品都存在数据不一致的问题，redis也不例外，那么redis 在数据安全方面做了哪些优化和改进呢？
RDB 持久化：可以在指定时间间隔内，生成数据集在这个时间点的快照。 AOF 持久化：通过记录服务器执行的所有写操作命令，在服务器重启时，通过重新执行这些命令来还原数据。
每年到了过年期间，大家都会自觉自发的组织一场活动，叫做春运！以前我们买票都是到火车站排队，后来呢有了12306，有了他以后就更方便了，我们可以在网上买票，但是带来的问题，大家也很清楚，春节期间买票进不去，进去了刷不着票。什么原因呢，人太多了！
Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的API。是NoSQL技术之一，也被称为结构化数据库！
High performance 对数据库高并发读写的需求 现在数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求 关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写 数据请求，硬盘IO就已经无法承受了
在memcached的解决方式中。分布的不同memcached结点彼此是不能通信的，要实现memcached结点的之间的Master/Slave结构。有一个日本同学开发了一个第三方的工具Recached，能够实现Memcached的主备结构。从结点能够实时的同步主结点的数据，当主节点挂掉，从结点能够热备的提供服务。
一段时间以来，巨大数量的数据处理迫使所有的应用程序在数据库层前添加缓存策略。即使经典数据库进行了大量的下划线优化，仍然不能提供足够的速度和可用性。主要原因在于数据存储越远，获取数据就越困难。另一个原因是因为数据库中的数据通常保存在磁盘中，而不是在内存。经典数据库却是在内存上嵌入了缓存来优化，但是拥有一个专用的独立缓存也是一种很常用的策略。
Redis匿名访问漏洞也被称为 Redis未授权访问漏洞。是由于 Redis服务本身的特性及其运维不当造成的
NoSQL == Not Only SQL(不仅仅是关系型数据库) 出现原因： 随着web2.0互联网的诞生，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，暴露出来很多难以克服的问题，NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅速，Redis是发展最快的。
下载：打开redis官方网站 https://redis.io/，推荐下载稳定版本(stable)
· 与很多键值对数据库不同的是，Redis中的值可以是由string（字符串）、hash（哈希）、 list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）、Bitmaps（位图）、 HyperLogLog、GEO（地理信息定位）等多种数据结构和算法组成，因此 Redis可以满足很多的应用场景，
我在一次社区活动中做过一次分享，演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中，我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。本文是演讲内容的第一部分。 大数据平台是一个整体的生态系统，内容涵盖非常丰富，涉及到大数据处理过程的诸多技术。在这些技术中，除了一些最基础的平台框架之外，针对不同的需求场景，也有不同的技术选择。这其中，显然有共性与差异性的特征。若从整个开发生命周期的角
1）Redis:REmote DIctionary Server(远程字典服务器)
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。 NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。它相比于传统的关系型数据库有以下几个区别：不遵循SQL标准、不支持ACID原则、它的性能远超于SQL。
redis是目前出场率最高的NoSQL数据库，同时也是一个开源的数据结构存储系统，在缓存、数据库、消息处理等场景使用的非常多，本文瑞哥就带着大家用一篇文章入门这个强大的开源数据库——Redis。
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