Redis实战与MySQL扩展:nosql选型与技术演进
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更新于2024-08-27
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在本篇学习笔记中,作者回顾了MySQL的发展历程及其在互联网大背景下遇到的挑战,进而引入了NoSQL数据库的概念。随着互联网的爆发式增长,传统的关系型数据库如MySQL在处理大规模并发、高可用性和数据扩展性方面遇到了瓶颈。具体表现为:
1. 数据存储瓶颈:随着用户量和数据量的增加,单点数据库难以应对读写压力,需要通过缓存技术(如图所示)进行优化,例如将热点数据存储在内存中,提高访问速度。
2. 主从复制与读写分离:为了解决单机性能限制,MySQL采用主从复制架构,将读请求分发到从服务器,实现读取负载均衡。此外,通过设置只读实例,可以进一步提升读性能并降低写操作对主库的影响。
3. 分库分表策略:为了应对数据规模的扩张,水平拆分是常用方法,即根据业务逻辑将数据分布在多个服务器上,通过键值(如哈希分区)或范围(如范围分区)来分散数据。集群化部署(如图所示)则通过多台服务器协同工作,提供高可用性和可扩展性。
4. MySQL扩展局限:随着数据量的不断增大,单个MySQL实例的性能会逐渐饱和,例如索引维护、事务处理等成为瓶颈。这促使开发者寻找更适应大数据场景的非关系型数据库(NoSQL)解决方案。
5. NoSQL定义:NoSQL强调灵活性、可扩展性和高可用性,它不遵循固定的关系模式,支持分布式架构,能够更好地处理大量非结构化或半结构化数据。它包括多种类型,如键值存储(如Redis)、文档型数据库(如MongoDB)、列族数据库(如Cassandra)和图形数据库(如Neo4j)等。
作者通过这些内容,展示了从MySQL向NoSQL演进的背景以及Redis作为键值存储系统在性能优化中的应用。在学习Redis时,读者可以了解到如何利用其高效的数据操作、持久化机制以及集群管理来应对现代互联网应用的需求。此外,本文还可能探讨了Redis与MySQL等关系型数据库的比较,以及在实际项目中的应用场景和优劣势分析。
2023-06-30 上传
2023-06-13 上传
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2023-08-23 上传
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张大帅big
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