Redis学习

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redis基础学习

redis基础组成:

• nosql详解
• 阿里巴巴架构演进
• nosql数据模型
• nisql四大分类
• cap
• BASE
• redis入门
• redis安装
• 五大基本数据类型
  • String
  • list
  • set
  • hash
  • zset
• 三种特殊数据类型
  • geo
  • hyperloglog
  • bitmap
• redis配置详解
• redis持久化
  • RDB
  • AOF
• redis 事务操作
• redis实现订阅发布
• redis主从复制
• redis哨兵模式(现在公司中的所有集群都是哨兵模式)
• 缓存穿透及解决方案
• 缓存击穿和解决方案
• 缓存雪崩及解决方案
• 基础API之jedis详解
• springboot集成redis
• redis的实践分析

NoSql概述

为什么要用NoSQL

大数据时代,一般的数据库无法对海量数据进行分析处理, 2006年Hadoop开始出现;

压力会越来越大, 适者生存 ! 一定要逼着自己学习 , 这是在这个社会生存的唯一法则 !

1 单机MySQL的时代 !

早期的网站访问量不大, 单个数据库基本够用 .

这个时候网站的瓶颈是什么?

1. 数据量如果太大, 一个机器放不下 !
2. 数据的索引 300万 就一定要建立索引了. (B+ treE)
3. 访问量(读写混合) , 一个服务器承受不了~

2 Memcached(缓存) + MySQL + 垂直拆分(读写分离)

网站80%的情况都是在读 , 每次都要去查询数据库的话就十分的麻烦 , 所以我们希望减轻数据的压力 , 我们可以使用缓存来保证效率 !

发展过程 : 优化数据结构和索引 --> 文件缓存(IO) --> Memcached(当时最热门的技术!)

3 分库分表 + 水平拆分 + MySQL集群

技术和业务在发展的同时对人的要求也越来越高了!

本质上 数据库就是读和写两种操作

早些年我们使用的MylSAM , 使用的表锁 , 十分影响效率 , 在高并发下就会出现严重的锁问题

随后我们就转换了InnoDB , 开始使用行锁 .

慢慢的我们就开始使用分库分表来解决写的压力 .

@H_86_2@mySQL在那个年代推出了表分区 ,但是在这个技术并没有使用表分区 ,还有就是MySQL的集群

很好的解决了那个年代的需求

@H_86_2@mySQL等关系型数据库就不够用了,数据量开始剧烈增长,变化也变得越来越快

@H_86_2@mySQL有的使用它来存储一些比较大的文件博客图片 数据库表很大 效率就很低 如果有一种数据库来专门处理这种数据 那么MySQL的压力就会变得十分小 , 这个时候我们就可以研究如何处理这些问题

在大数据的IO压力下,表几乎没办法更改 如果有一亿条数据 表几乎没办法更大

灰度发布

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

@R_53_7725@当今的大数据环境下发展的什么迅速,redis是发展最快的

redis的特点

1. 方便拓展(数据之间没有关系 , 很好扩展)
2. 大数据量高性能(redis一秒写8万次 读取11万次)
3. 数据烈性是多样性的 ! 不需要事先设计数据库 随取随用 如果是数据量十分大的表 很多人就无法设计了
4. 传统的RDBMS和nosql

传统的RDBMS
- 结构化组织
- SQL
- 数据和关系都存在单独的表中
- 操作 数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础的事务

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 图形数据库(社交关系)
- 最终一致性
- cap定力和base(异地多活)
- 高性能 高可用 高可扩

了解大数据的3V+3高

1. 海量volume
2. 多样varlety
3. 实时velocity

三高:

1. 高并发
2. 高可扩
3. 高性能

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的Redis学习全部内容，希望文章能够帮你解决Redis学习所遇到的程序开发问题。

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