Windows版本安装及远程工具使用请参考随堂资料《Redis的Windows版安装及远程工具的使用.pdf》
抛开成熟度和工具先不谈，NOSQL的优势是我们需要关注的点，即为什么需要NOSQL数据库。
关系型数据库几乎是许多开发者和DBA对于传统三层架构应用的唯一选择。使用这一场景有很多原因，数据建模方法，查询语言与数据交互，保证数据的一致性部署，并能够为复杂的应用服务。
NoSQL = Not Only SQL （不仅仅是SQL） 关系型数据库：表格 ，行 ，列 泛指非关系型数据库的，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，而且是我们当下必须要掌握的一个技术！ 很多的数据类型用户的个人信息，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的 ！ Map<String,Object> 使用键值对来控制！
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。
数据库技术涵盖了一系列用于组织、存储、检索和管理数据的技术。以下是数据库技术的一些关键方面：
在 web 初现峥嵘的那段时间 ，大部分网站都是使用的单机 MySQL 来存储用户数据，由于网站的用户与访问量不会太大，甚至大部分都使用额静态网页，与后端没有过多的交互，所以单机 MySQL 足矣
墨墨导读：本文是近期ScaleGrid发布的2019 PG趋势报告，从不同的角度解读了PostgreSQL如何在众多优秀的RDBMS中脱颖而出，原文：https://scalegrid.io/blog/2019-postgresql-trends-report-private-vs-public-cloud-migrations-database-combinations-top-reasons-used/（可复制在浏览器打开或点击“阅读原文”）。
晚上把公司应用的架构结合之前研究的东西梳理了下，整理了一张架构规划图，贴在这里备份 下面是个人理解的做架构的几个要点： 1、系统安全 这是首要考虑的，以这张图为例，网络划分为3个区： a) DMZ区可
不好意思哈~ 各位你们的Redis迟到了！！！！！！ 好了废话不多说开更！！！！！！
持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/758/1.html
Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
另外，Redis 是内存数据库，与基于文件的 RDBMS 不同，通常只进行内存计算和操作，无法保证持久性。不过 Redis 也提供了两种持久化的模式，分别是 RDB 和 AOF 模式。
网站80%的情况都是读数据，每次都要查询数据库的话就十分麻烦，为了减轻数据库服务器的压力，用缓存来保证效率。
Redis 是一个 Key-Value 存储系统。和 Memcached 类似，它支持存储的 value 类型相对更多，包括 string(字符串)、 list(链表)、 set(集合)和 zset(有序集合)。这些数据类型都支持 push/pop、add/remove 及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，Redis 支持各种不同方式的排序。与 memcached 一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是 Redis 会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了 master-slave(主从)同步。
说到 Redis，大家可能第一反应就是它是当前最受欢迎的 NoSQL 数据库之一。那么在正式介绍 Redis 之前，我们先来看看关于 NoSQL 的一些相关信息，比如它是什么，又比如它的一些特点以及它的一些分类。那么我们接下来就从以上三个方面来对 NoSQL 的相关历史做一个简单介绍，然后再去看看 Redis 的相关知识。
我们现在处理什么年代 2020年 大数据时代 适者生存 学习才是在这个社会生存的唯一法则。
本文介绍非关系型数据库的基本概念，及其与关系型数据库直接的关联。 Nosql NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。 简介 NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。 指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，与redis相似。且比memcache支持更多高级功能。
接下来的几天，博主将开始更Redis系列的博客，希望大家多多支持~本篇博客作为Redis系列第一篇,为大家带来的是Redis介绍及环境安装。
如上图，1个master与3个slave组成的哨兵模式（哨兵独立部署于其它机器），刚开始时，2个应用服务器server1、server2都连接在master上，如果master与slave及哨兵之间的网络发生故障，但是哨兵与slave之间通讯正常，这时3个slave其中1个经过哨兵投票后，提升为新master，如果恰好此时server1仍然连接的是旧的master，而server2连接到了新的master上。
NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代，虽然RDBMS很优秀，但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型，RDBMS渐渐力不从心，无法应对很多数据库处理任务，这时NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。
三银四，三月是个跳槽的好季节，有人忙着找工作，有人忙着招人，作为招招聘企业，如何找到一位靠谱的 Python 后端工程师是最重要的，作为候选人，找到一个心仪的公司是最重要的，只有双方各自做足的准备，才有可能达到自己的预期。
Redis 和 Lua，实际开发中的常见的两个黄金搭档，在技术面试中更是高频出现，那么，Redis 执行 Lua，到底能不能保证原子性？今天就来聊一聊。
Redis 属于键值（key-value）数据库，键值数据库会使用哈希表存储键值和数据，其中 key 作为唯一的标识，而且 key 和 value 可以是任何的内容，不论是简单的对象还是复杂的对象都可以存储。键值数据库的查询性能高，易于扩展。
mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。 和memcached更为接近的是redis。它们都是内存型数据库，数据保存在内存中，通过tcp直接存取，优势是速度快，并发高，缺点是数据类型有限，查询功能不强，一般用作缓存。在我们团队的项目中，一开始用的是memcached，后来用redis替代。 相比memcached： 1、redis具有持久化机制，可以定期将内存中的数据持久化到硬盘上。 2、redis具备binlog功能，可以将所有操作写入日志，当redis出现故障，可依照binlog进行数据恢复。 3、redis支持virtual memory，可以限定内存使用大小，当数据超过阈值，则通过类似LRU的算法把内存中的最不常用数据保存到硬盘的页面文件中。 4、redis原生支持的数据类型更多，使用的想象空间更大。 5、前面有位朋友所提及的一致性哈希，用在redis的sharding中，一般是在负载非常高需要水平扩展时使用。我们还没有用到这方面的功能，一般的项目，单机足够支撑并发了。redis 3.0将推出cluster，功能更加强大。
REmote DIctionary Server(Redis) 本义是远程字典服务器，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。
（这里仅从数据缓存方面考虑，当然，后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台）
一、Redis与MySQL对比 相同点： Master-Slave架构，集群架构下无法很好的完成数据拷贝，确保数据一致性。 支持数据文件持久化存储，但数据文件过大时，宕机重启可能存在安全隐患。 不同点： Redis时效性能远比MySQL要高得多，支持复杂的数据类型，基本上都是内存操作，效率远胜于MySQL。 Redis是NoSQL型数据库，或者说是Store-Cache型数据库，而MySQL属于RDBMS，关系型数据库，虽然自身做了查询缓存，但效果一般。 Redis支持以数据横向切分，便于根据业务需求扩展
今天给大家带来的是大数据开发-HBase关系对比，相信大家也都发现了，有很多框架的用处都差不多，为什么只用这个而不用那个呢？这就是两者之间的一些不同之处的对比，然后选择一个最适用的，本期就是关系对比，为什么它最适用！
ELT的过程是，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架，如Spark来完成转换
基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。 一、第一阶段（一般岗位叫数据专员） 基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 输入标题 二、第二阶段（数据专员~数据分析师） 这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。 三、第三阶段（数据分析师） 统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就
个推专注为开发者们提供消息推送服务多年。通过个推SDK，手机终端与服务器建立长连接，维持在线状态。然而在网络异常等情况下，消息无法实时送达到终端用户，因而推送服务器建立了一份离线消息列表，以待用户重新登录时，进行消息的下发。这部分数据存储在个推Redis集群，整个集群包括主从共百余个实例，key的数量在10亿级别，存储空间在T级别，带来了一定的维护成本和运维挑战。作为个推的后端开发工程师，我们也一直在寻找高性价比的方案。
Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据，如web服务器产生的日志，通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。
在分布式Web程序设计中，解决高并发以及内部解耦的关键技术离不开缓存和队列，而缓存角色类似计算机硬件中CPU的各级缓存。如今的业务规模稍大的互联网项目，即使在最初beta版的开发上，都会进行预留设计。但是在诸多应用场景里，也带来了某些高成本的技术问题，需要细致权衡。
memcached原理及介绍 memcached介绍 提速方法 : memcached特征 : memcached作用 : memcached适合做的东西 : memcached工作原理 : memcached内存算法 : memcached缓存策略 : memcached失效策略 : memcached分布式算法 : memcached与redis比较 memcached介绍 memcached是一种缓存技术,在存储在内存中(高性能分布式内存缓存服务器).目的 : 提速.(传统的都是把数据保存在关系型数据
DBMS 的英文全称是 DataBase Management System 数据库管理系统。
全球知名的数据库流行度排行榜网站 DB-Engines 于今日宣布：PostgreSQL 为 2018 年度数据库管理系统。理由如下：
上述技术基本上代表了当今在数据存储方面所有的实现方案，其中主要涉及到了普通关系型数据库（MySQL/PostgreSQL），NoSQL数据库(MongoDB)，内存数据库（Redis），内存Cache（Memcached），我们现在需要的是对大数据表仍保持高效的查询速度，普通关系型数据库是无法满足的。
那我们再来看下其他几款数据库管理软件。 排名第一的 Oracle，它是一个商业的关系型数据库管理软件，公司的名字也叫做 Oracle。Oracle 功能丰富，但是收费也比较高。 排名第三的是 SQL Server，是微软开发的大型商业数据库管理软件，也是付费的，通常只能运行在 Windows 操作系统上。 排名第四的是 PostgreSQL，稳定性极强，最符合 SQL 标准，和 MySQL 一样，开放源码，现在也是非常流行的数据库。 排名在后面的还有 MongoDB 和 Redis，这两款非关系型数据库在企业中运用得非常广泛，特别是 Redis，经常用作缓存中，极大提升了系统的性能。 刚刚提到了关系型和非关系型数据库，那什么是关系型数据库呢？ 关系型数据库的英文名是 RDBMS，R 代表 Relationship，从之前的 数据库 排名中，我们可以看出来，关系数据库绝对是数据库管理系统的主流，使用最多的 Oracle、MySQL、SQL Server。 关系型数据库模型就是把 复杂的数据结构归结为 简单的二元关系，类似图中的 excel 表格。 关系型数据库以 行和 列的形式来存储数据，我们查询出来的数据其实就是一个列表，包含了列名和行的数据。 关系型数据库有很多好处，比如支持非常复杂的关联查询，就是说可以用 SQL 语句来支持查一张表或多张有关联关系的表。 还支持事务，就是说 关系型数据库的可用性和稳定性得到了保证。 简单来说就是：关系型数据库用得最多，支持关联查询和事务。 接来下我们看下与关系型数据库相对应的数据库，非关系型数据库。 非关系型数据库相对关系型来说，功能更简单些。不过它们也是一个大家族，比如键值型数据库 Redis，常用的场景就是用来做缓存。 还有 文档型数据库 MongoDB，适合存放 JSON 格式的数据。 还有适合搜索的数据库 Elasticsearch，核心原理是倒排索引，支持高性能的搜索。 还有列示存储数据库 Hbase，降低系统的 I/O，适合分布式文件系统。 另外还有图形数据库，适合存储人物关系。 记住一点，非关系型数据库用在合适的场景中。
这应该是目前最优秀的两款开源APM产品了，而且两款产品都通过字节码注入的方式，实现了对代码完全无任何侵入，他们的对比信息如下：
在单机的 MYSQL 时代，数据都不会太大，而且网页也是静态网页，一般网站的访问量也小，因此单数据库就完全够用了
这两套声名显赫的缓存引擎拥有着诸多相似之处，但它们同样也具备大量显著差异。作为二者当中更年轻也更加灵活的方案，Redis被大部分技术人员视为首选目标——但请别掉以轻心，不容忽视的重要例外情况也是客观存在的。 1.1 Memcached介绍 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提供动态、数据库驱动网站的速度，现在已被LiveJournal、hatena、Facebook、Vox、Li
1. 设置ADR 2. 使用Support Workbench 3. 恢复块介质 Reference
redis丰富的数据结构，使得它的业务使用场景非常广泛，加上rdb的持久化特性，它甚至能够被当作落地的数据库使用。在这种情况下，redis能够撑起大多数互联网公司，尤其是社交、游戏、直播类公司的半壁江山。
前文Airflow的第一个DAG已经跑起来了我们的第一个任务. 本文就来丰富这个任务.
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