什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？

NoSQL，是not only sql，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫，不同于oracle等關(guān)系數(shù)據(jù)庫。hadoop,是分布式解決方案，即為Mapreduce（計算的）和HDFS（文件系統(tǒng)）,使用Hadoop和NoSQL可以構(gòu)造海量數(shù)據(jù)解決方案。

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Linux安裝NoSql數(shù)據(jù)庫：Redis

首先需要Linux相關(guān)知識，推薦Linux實戰(zhàn)教程：

解壓成功之后，便可以看到一個redis-6.2.5的文件夾，文件夾中有如下文件：

成功安裝如下

redis默認(rèn)安裝的路徑為 /usr/loacl/bin ,進(jìn)入文件夾則發(fā)現(xiàn)redis文件：

首先必須在 /usr/local/bin 這個目錄下，啟動redis服務(wù)。啟動服務(wù)的命令 redis-server northconfig/redis.conf

一、NoSQL數(shù)據(jù)庫簡介

Web1.0的時代，數(shù)據(jù)訪問量很有限，用一夫當(dāng)關(guān)的高性能的單點服務(wù)器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動設(shè)備的普及，所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。

NoSQL 不依賴業(yè)務(wù)邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標(biāo)就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表，可以用普通的計算機(jī)處理超過10億行數(shù)據(jù)，還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，其設(shè)計目的在于管理由大量商用服務(wù)器構(gòu)建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達(dá)到PB級別)。在眾多顯著特性當(dāng)中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進(jìn)行規(guī)模調(diào)整，而且其不強調(diào)主集群的設(shè)計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴(kuò)展流程。

主要應(yīng)用：社會關(guān)系，公共交通網(wǎng)絡(luò)，地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)

Redis詳解——概述/下載安裝

互聯(lián)網(wǎng)需求的3高： 高并發(fā)，高可擴(kuò)，高性能。

Redis 是一種運行速度很快，并發(fā)性能很強，并且運行在內(nèi)存上的NoSql（not only sql）數(shù)據(jù)庫

NoSQL數(shù)據(jù)庫 和 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 相比的優(yōu)勢：

NoSQL數(shù)據(jù)庫無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。

而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段 簡直就是一個噩夢。

Redis的常用使用場景：

緩存 ，毫無疑問這是Redis當(dāng)今最為人熟知的使用場景。在提升服務(wù)器性能方面非常有效；一 些頻繁被訪問的數(shù)據(jù)，經(jīng)常被訪問的數(shù)據(jù)如果放在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，每次查詢的開銷都會很 大，而放在redis中，因為redis 是放在內(nèi)存中的可以很高效的訪問

排行榜 ，在使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（mysql oracle 等）來做這個事兒，非常的麻煩，而利 用Redis的SortSet(有序集合)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠簡單的搞定；

好友關(guān)系 ，利用集合的一些命令，比如求交集、并集、差集等。可以方便搞定一些共同好 友、共同愛好之類的功能；

Session共享 ，以jsp為例，默認(rèn)Session是保存在服務(wù)器的文件中，如果是集群服務(wù)，同一個 用戶過來可能落在不同機(jī)器上，這就會導(dǎo)致用戶頻繁登陸；采用Redis保存Session后，無論 用戶落在那臺機(jī)器上都能夠獲取到對應(yīng)的Session信息。

下載： redis： 圖形工具：

安裝（Linux）

上傳tar.gz包，并解壓：tar -zxvf redis-5.0.4.tar.gz

安裝gcc：yum -y install gcc （忘記是否安裝過，可以使用 gcc -v 命令查看gcc版本，如果沒有安裝過，會提示命令不存在）

進(jìn)入redis目錄，進(jìn)行編譯：make

編譯之后，開始安裝：make install

后臺運行方式—— redis默認(rèn)不會使用后臺運行，如果你需要，修改配置文件daemonize=yes，當(dāng)你后臺服務(wù)啟動的 時候，會寫成一個進(jìn)程文件運行

vim /opt/redis-5.0.4/redis.conf

以配置文件的方式啟動:

cd /usr/local/bin

redis-server /opt/redis-5.0.4/redis.conf

關(guān)閉數(shù)據(jù)庫:

單實例關(guān)閉 ——redis-cli shutdown

多實例關(guān)閉 ——dis-cli -p 6379 shutdown 默認(rèn)的端口6379，如改過，更換端口

nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型

一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、文檔型數(shù)據(jù)庫和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點、典型應(yīng)用場景。

鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化(通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負(fù)載，也用于一些日志系統(tǒng)等。

列存儲數(shù)據(jù)庫，以列簇式存儲，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴(kuò)展性強，更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展功能相對局限分布式的文件系統(tǒng)。

文檔型數(shù)據(jù)庫，Key-Value對應(yīng)的鍵值對，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格，表結(jié)構(gòu)可變(不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣需預(yù)先定義表結(jié)構(gòu))，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法，Web應(yīng)用。

圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫，圖結(jié)構(gòu)，利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法(如最短路徑尋址，N度關(guān)系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案，社交網(wǎng)絡(luò)，推薦系統(tǒng)等。

請問那個高手用過oracle nosql數(shù)據(jù)庫，求幫助？急.........

下載NoSQL(社區(qū)版、企業(yè)版)：

如果沒有還要下載JAVA：

把下載的kv-ce-2.1.3.zip解壓到kv-ce-2.1.3目錄里，

命令行窗口1：

cd?kv-ce-2.1.3

java?-jar?lib/kvstore.jar?kvlite

命令行窗口2：

cd?kv-2.1.3

java?-jar?lib/kvstore.jar?ping?-host?myhost?-port?5000

編譯并運行實例程序：

javac?-cp?examples:lib/kvclient.jar?examples/hello/HelloBigDataWorld.java

java?-cp?examples:lib/kvclient.jar?hello.HelloBigDataWorld

管理示例：

java?-jar?lib/kvstore.jar?runadmin?-host?host01?-port?5000

kv-?configure?-name?"mystore"

kv-?plan?deploy-datacenter?-name?MyDC?-rf?3?-wait

kv-?plan?deploy-sn?-dcname?MyDC?-host?host01?-port?5000?-wait

kv-?plan?deploy-admin?-sn?sn1?-port?5001

kv-?pool?create?-name?MyPool

kv-?pool?join?-name?MyPool?-sn?sn1

kv-?plan?deploy-sn?-dcname?MyDC?-host?host02?-port?5000?-wait

kv-?pool?join?-name?MyPool?-sn?sn2

kv-?plan?deploy-sn?-dcname?MyDC?-host?host03?-port?5000?-wait

kv-?pool?join?-name?MyPool?-sn?sn3

kv-?topology?create?-name?MyStoreLayout?-pool?MyPool?-partitions?100

kv-?topology?preview?-name?MyStoreLayout

kv-?plan?deploy-topology?-name?MyStoreLayout?-wait

kv-?show?plans

kv-?show?topology

kv-?verify

kv-?quit