通常來說，當(dāng)數(shù)據(jù)多、并發(fā)量大的時(shí)候，架構(gòu)中可以引入Redis，幫助提升架構(gòu)的整體性能，減少M(fèi)ysql(或其他數(shù)據(jù)庫)的壓力，但不是使用Redis，就不用MySQL。
讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個(gè)行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：申請域名、虛擬主機(jī)、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、黔西南州網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。
因?yàn)镽edis的性能十分優(yōu)越，可以支持每秒十幾萬此的讀/寫操作，并且它還支持持久化、集群部署、分布式、主從同步等，Redis在高并發(fā)的場景下數(shù)據(jù)的安全和一致性，所以它經(jīng)常用于兩個(gè)場景：
緩存
判斷數(shù)據(jù)是否適合緩存到Redis中，可以從幾個(gè)方面考慮： 會(huì)經(jīng)常查詢么？命中率如何？寫操作多么？數(shù)據(jù)大??？
我們經(jīng)常采用這樣的方式將數(shù)據(jù)刷到Redis中：查詢的請求過來，現(xiàn)在Redis中查詢，如果查詢不到，就查詢數(shù)據(jù)庫拿到數(shù)據(jù)，再放到緩存中，這樣第二次相同的查詢請求過來，就可以直接在Redis中拿到數(shù)據(jù)；不過要注意【緩存穿透】的問題。
緩存的刷新會(huì)比較復(fù)雜，通常是修改完數(shù)據(jù)庫之后，還需要對Redis中的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作；代碼很簡單，但是需要保證這兩步為同一事務(wù)，或最終的事務(wù)一致性。
高速讀寫
常見的就是計(jì)數(shù)器，比如一篇文章的閱讀量，不可能每一次閱讀就在數(shù)據(jù)庫里面update一次。
高并發(fā)的場景很適合使用Redis，比如雙11秒殺，庫存一共就一千件，到了秒殺的時(shí)間，通常會(huì)在極為短暫的時(shí)間內(nèi)，有數(shù)萬級(jí)的請求達(dá)到服務(wù)器，如果使用數(shù)據(jù)庫的話，很可能在這一瞬間造成數(shù)據(jù)庫的崩潰，所以通常會(huì)使用Redis（秒殺的場景會(huì)比較復(fù)雜，Redis只是其中之一，例如如果請求超過某個(gè)數(shù)量的時(shí)候，多余的請求就會(huì)被限流）。
這種高并發(fā)的場景，是當(dāng)請求達(dá)到服務(wù)器的時(shí)候，直接在Redis上讀寫，請求不會(huì)訪問到數(shù)據(jù)庫；程序會(huì)在合適的時(shí)間，比如一千件庫存都被秒殺，再將數(shù)據(jù)批量寫到數(shù)據(jù)庫中。
所以通常來說，在必要的時(shí)候引入Redis，可以減少M(fèi)ySQL（或其他）數(shù)據(jù)庫的壓力，兩者不是替代的關(guān)系 。
我將持續(xù)分享Java開發(fā)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、程序員職業(yè)發(fā)展等方面的見解，希望能得到你的關(guān)注。
Redis和MySQL的應(yīng)用場景是不同的。
通常來說，沒有說用Redis就不用MySQL的這種情況。
因?yàn)镽edis是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL），而MySQL是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
和Redis同類的數(shù)據(jù)庫還有MongoDB和Memchache（其實(shí)并沒有持久化數(shù)據(jù)）
那關(guān)系型數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在常用的一般有MySQL，SQL Server，Oracle。
我們先來了解一下關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別吧。
1.存儲(chǔ)方式
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是表格式的，因此存儲(chǔ)在表的行和列中。他們之間很容易關(guān)聯(lián)協(xié)作存儲(chǔ)，提取數(shù)據(jù)很方便。而Nosql數(shù)據(jù)庫則與其相反，他是大塊的組合在一起。通常存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)集中，就像文檔、鍵值對或者圖結(jié)構(gòu)。
2.存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對應(yīng)的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)表都預(yù)先定義了結(jié)構(gòu)（列的定義），結(jié)構(gòu)描述了數(shù)據(jù)的形式和內(nèi)容。這一點(diǎn)對數(shù)據(jù)建模至關(guān)重要，雖然預(yù)定義結(jié)構(gòu)帶來了可靠性和穩(wěn)定性，但是修改這些數(shù)據(jù)比較困難。而Nosql數(shù)據(jù)庫基于動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，使用與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因?yàn)镹osql數(shù)據(jù)庫是動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，可以很容易適應(yīng)數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)的變化。
3.存儲(chǔ)規(guī)范
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為了更高的規(guī)范性，把數(shù)據(jù)分割為最小的關(guān)系表以避免重復(fù)，獲得精簡的空間利用。雖然管理起來很清晰，但是單個(gè)操作設(shè)計(jì)到多張表的時(shí)候，數(shù)據(jù)管理就顯得有點(diǎn)麻煩。而Nosql數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在平面數(shù)據(jù)集中，數(shù)據(jù)經(jīng)?？赡軙?huì)重復(fù)。單個(gè)數(shù)據(jù)庫很少被分隔開，而是存儲(chǔ)成了一個(gè)整體，這樣整塊數(shù)據(jù)更加便于讀寫
4.存儲(chǔ)擴(kuò)展
這可能是兩者之間最大的區(qū)別，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是縱向擴(kuò)展，也就是說想要提高處理能力，要使用速度更快的計(jì)算機(jī)。因?yàn)閿?shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個(gè)表，需要通過提升計(jì)算機(jī)性能來克服。雖然有很大的擴(kuò)展空間，但是最終會(huì)達(dá)到縱向擴(kuò)展的上限。而Nosql數(shù)據(jù)庫是橫向擴(kuò)展的，它的存儲(chǔ)天然就是分布式的，可以通過給資源池添加更多的普通數(shù)據(jù)庫服務(wù)器來分擔(dān)負(fù)載。
5.查詢方式
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通過結(jié)構(gòu)化查詢語言來操作數(shù)據(jù)庫（就是我們通常說的SQL）。SQL支持?jǐn)?shù)據(jù)庫CURD操作的功能非常強(qiáng)大，是業(yè)界的標(biāo)準(zhǔn)用法。而Nosql查詢以塊為單元操作數(shù)據(jù)，使用的是非結(jié)構(gòu)化查詢語言（UnQl），它是沒有標(biāo)準(zhǔn)的。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表中主鍵的概念對應(yīng)Nosql中存儲(chǔ)文檔的ID。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫使用預(yù)定義優(yōu)化方式（比如索引）來加快查詢操作，而Nosql更簡單更精確的數(shù)據(jù)訪問模式。
6.事務(wù)
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql數(shù)據(jù)庫遵循BASE原則（基本可用（Basically Availble）、軟/柔性事務(wù)（Soft-state ）、最終一致性（Eventual Consistency））。由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性，所以對事務(wù)的支持很好。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫支持對事務(wù)原子性細(xì)粒度控制，并且易于回滾事務(wù)。而Nosql數(shù)據(jù)庫是在CAP（一致性、可用性、分區(qū)容忍度）中任選兩項(xiàng)，因?yàn)榛诠?jié)點(diǎn)的分布式系統(tǒng)中，很難全部滿足，所以對事務(wù)的支持不是很好，雖然也可以使用事務(wù)，但是并不是Nosql的閃光點(diǎn)。
7.性能
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為了維護(hù)數(shù)據(jù)的一致性付出了巨大的代價(jià)，讀寫性能比較差。在面對高并發(fā)讀寫性能非常差，面對海量數(shù)據(jù)的時(shí)候效率非常低。而Nosql存儲(chǔ)的格式都是key-value類型的，并且存儲(chǔ)在內(nèi)存中，非常容易存儲(chǔ)，而且對于數(shù)據(jù)的 一致性是 弱要求。Nosql無需sql的解析，提高了讀寫性能。
8.授權(quán)方式
大多數(shù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是付費(fèi)的并且價(jià)格昂貴，成本較大（MySQL是開源的，所以應(yīng)用的場景最多），而Nosql數(shù)據(jù)庫通常都是開源的。
所以，在實(shí)際的應(yīng)用環(huán)境中，我們一般會(huì)使用MySQL存儲(chǔ)我們的業(yè)務(wù)過程中的數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)之間的關(guān)系比較復(fù)雜，我們常常會(huì)需要在查詢一個(gè)表的數(shù)據(jù)時(shí)候，將其他關(guān)系表的數(shù)據(jù)查詢出來，例如，查詢某個(gè)用戶的訂單，那至少是需要用戶表和訂單表的數(shù)據(jù)。
查詢某個(gè)商品的銷售數(shù)據(jù)，那可能就會(huì)需要用戶表，訂單表，訂單明細(xì)表，商品表等等。
而在這樣的使用場景中，我們使用Redis來存儲(chǔ)的話，也就是KeyValue形式存儲(chǔ)的話，其實(shí)并不能滿足我們的需要。
即使Redis的讀取效率再高，我們也沒法用。
但，對于某些沒有關(guān)聯(lián)少，且需要高頻率讀寫，我們使用Redis就能夠很好的提高整個(gè)體統(tǒng)的并發(fā)能力。
例如商品的庫存信息，我們雖然在MySQL中會(huì)有這樣的字段，但是我們并不想MySQL的數(shù)據(jù)庫被高頻的讀寫，因?yàn)槭褂眠@樣會(huì)導(dǎo)致我的商品表或者庫存表IO非常高，從而影響整個(gè)體統(tǒng)的效率。
所以，對于這樣的數(shù)據(jù)，且有沒有什么復(fù)雜邏輯關(guān)系（就只是隸屬于SKU）的數(shù)據(jù)，我們就可以放在Redis里面，下單直接在Redis中減掉庫存，這樣，我們的訂單的并發(fā)能力就能夠提高了。
個(gè)人覺得應(yīng)該站出來更正一下，相反的數(shù)據(jù)量大，更不應(yīng)該用redis。
為什么？
因?yàn)閞edis是內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫啊，是放在內(nèi)存里的。
設(shè)想一下，假如你的電腦100G的資料，都用redis來存儲(chǔ)，那么你需要100G以上的內(nèi)存！
使用場景
Redis最明顯的用例之一是將其用作緩存。只是保存熱數(shù)據(jù)，或者具有過期的cache。
例如facebook，使用Memcached來作為其會(huì)話緩存。
總之，沒有見過哪個(gè)大公司數(shù)據(jù)量大了，換掉mysql用redis的。
題主你錯(cuò)了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis來優(yōu)化。
BAT里越來越多的項(xiàng)目組已經(jīng)采用了redis+MySQL的架構(gòu)來開發(fā)平臺(tái)工具。
如題主所說，當(dāng)數(shù)據(jù)多的時(shí)候，MySQL的查詢效率會(huì)大打折扣。我們通常默認(rèn)如果查詢的字段包含索引的話，返回是毫秒級(jí)別的。但是在實(shí)際工作中，我曾經(jīng)遇到過一張包含10個(gè)字段的表，1800萬+條數(shù)據(jù)，當(dāng)某種場景下，我們不得不根據(jù)一個(gè)未加索引的字段進(jìn)行精確查詢的時(shí)候，單條sql語句的執(zhí)行時(shí)長有時(shí)能夠達(dá)到2min以上，就更別提如果用like這種模糊查詢的話，其效率將會(huì)多么低下。
我們最開始是希望能夠通過增加索引的方式解決，但是面對千萬級(jí)別的數(shù)據(jù)量，我們也不敢貿(mào)然加索引，因?yàn)橐坏?shù)據(jù)庫hang住，期間的所有數(shù)據(jù)庫寫入請求都會(huì)被放到等待隊(duì)列中，如果請求是通過http請求發(fā)過來的，很有可能導(dǎo)致服務(wù)發(fā)生分鐘級(jí)別的超時(shí)不響應(yīng)。
經(jīng)過一番調(diào)研，最終敲定的解決方案是引入redis作為緩存。redis具有運(yùn)行效率高，數(shù)據(jù)查詢速度快，支持多種存儲(chǔ)類型以及事務(wù)等優(yōu)勢，我們把經(jīng)常讀取，而不經(jīng)常改動(dòng)的數(shù)據(jù)放入redis中，服務(wù)器讀取這類數(shù)據(jù)的時(shí)候時(shí)候，直接與redis通信，極大的緩解了MySQL的壓力。
然而，我在上面也說了，是redis+MySQL結(jié)合的方式，而不是替代。原因就是redis雖然讀寫很快，但是不適合做數(shù)據(jù)持久層，主要原因是使用redis做數(shù)據(jù)落盤是要以效率作為代價(jià)的，即每隔制定的時(shí)間，redis就要去進(jìn)行數(shù)據(jù)備份/落盤，這對于單線程的它來說，勢必會(huì)因“分心”而影響效率，結(jié)果得不償失。
樓主你好，首先糾正下，數(shù)據(jù)多并不是一定就用Redis，Redis歸屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫中，其特點(diǎn)擁有高性能讀寫數(shù)據(jù)速度，主要解決業(yè)務(wù)效率瓶頸。下面就詳細(xì)說下Redis的相比MySQL優(yōu)點(diǎn)。（ 關(guān)于Redis詳細(xì)了解參見我近期文章： ）
讀寫異?？?/p>
Redis非?？欤棵肟蓤?zhí)行大約10萬次的讀寫速度。
豐富的數(shù)據(jù)類型
Redis支持豐富的數(shù)據(jù)類型，有二進(jìn)制字符串、列表、集合、排序集和散列等等。這使得Redis很容易被用來解決各種問題，因?yàn)槲覀冎滥男﹩栴}可以更好使用地哪些數(shù)據(jù)類型來處理解決。
原子性
Redis的所有操作都是原子操作，這確保如果兩個(gè)客戶端并發(fā)訪問，Redis服務(wù)器能接收更新的值。
豐富實(shí)用工具 支持異機(jī)主從復(fù)制
Redis支持主從復(fù)制的配置，它可以實(shí)現(xiàn)主服務(wù)器的完全拷貝。
以上為開發(fā)者青睞Redis的主要幾個(gè)可取之處。但是，請注意實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中企業(yè)都是結(jié)合Redis和MySQL的特定進(jìn)行不同應(yīng)用場景的取舍。 如緩存——熱數(shù)據(jù)、計(jì)數(shù)器、消息隊(duì)列（與ActiveMQ，RocketMQ等工具類似）、位操作（大數(shù)據(jù)處理）、分布式鎖與單線程機(jī)制、最新列表（如新聞列表頁面最新的新聞列表）以及排行榜等等 可以看見Redis大顯身手的場景。可是對于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)準(zhǔn)確度和復(fù)雜的關(guān)系型應(yīng)用MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫依然不可替。
web應(yīng)用中一般采用MySQL+Redis的方式，web應(yīng)用每次先訪問Redis，如果沒有找到數(shù)據(jù)，才去訪問MySQL。
本質(zhì)區(qū)別
1、mysql：數(shù)據(jù)放在磁盤 redis：數(shù)據(jù)放在內(nèi)存。
首先要知道m(xù)ysql存儲(chǔ)在磁盤里，redis存儲(chǔ)在內(nèi)存里，redis既可以用來做持久存儲(chǔ)，也可以做緩存，而目前大多數(shù)公司的存儲(chǔ)都是mysql + redis，mysql作為主存儲(chǔ)，redis作為輔助存儲(chǔ)被用作緩存，加快訪問讀取的速度，提高性能。
使用場景區(qū)別
1、mysql支持sql查詢，可以實(shí)現(xiàn)一些關(guān)聯(lián)的查詢以及統(tǒng)計(jì)；
2、redis對內(nèi)存要求比較高，在有限的條件下不能把所有數(shù)據(jù)都放在redis；
3、mysql偏向于存數(shù)據(jù)，redis偏向于快速取數(shù)據(jù)，但redis查詢復(fù)雜的表關(guān)系時(shí)不如mysql，所以可以把熱門的數(shù)據(jù)放redis，mysql存基本數(shù)據(jù)。
mysql的運(yùn)行機(jī)制
mysql作為持久化存儲(chǔ)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，相對薄弱的地方在于每次請求訪問數(shù)據(jù)庫時(shí)，都存在著I/O操作，如果反復(fù)頻繁的訪問數(shù)據(jù)庫。第一：會(huì)在反復(fù)鏈接數(shù)據(jù)庫上花費(fèi)大量時(shí)間，從而導(dǎo)致運(yùn)行效率過慢；第二：反復(fù)地訪問數(shù)據(jù)庫也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫的負(fù)載過高，那么此時(shí)緩存的概念就衍生了出來。
Redis持久化
由于Redis的數(shù)據(jù)都存放在內(nèi)存中，如果沒有配置持久化，redis重啟后數(shù)據(jù)就全丟失了，于是需要開啟redis的持久化功能，將數(shù)據(jù)保存到磁盤上，當(dāng)redis重啟后，可以從磁盤中恢復(fù)數(shù)據(jù)。redis提供兩種方式進(jìn)行持久化，一種是RDB持久化（原理是將Reids在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫記錄定時(shí)dump到磁盤上的RDB持久化），另外一種是AOF（append only file）持久化（原理是將Reids的操作日志以追加的方式寫入文件）。
redis是放在內(nèi)存的~！
數(shù)據(jù)量多少絕對不是選擇redis和mysql的準(zhǔn)則，因?yàn)闊o論是mysql和redis都可以集群擴(kuò)展，約束它們的只是硬件(即你有沒有那么多錢搭建上千個(gè)組成的集群)，我個(gè)人覺得數(shù)據(jù)讀取的快慢可能是選擇的標(biāo)準(zhǔn)之一，另外工作中往往是兩者同是使用，因?yàn)閙ysql存儲(chǔ)在硬盤，做持久化存儲(chǔ)，而redis存儲(chǔ)在內(nèi)存中做緩存提升效率。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是必不可少的，因?yàn)橹挥嘘P(guān)系型數(shù)據(jù)庫才能提供給你各種各樣的查詢方式。如果有一系列的數(shù)據(jù)會(huì)頻繁的查詢，那么就用redis進(jìn)行非持久化的存儲(chǔ)，以供查詢使用，是解決并發(fā)性能問題的其中一個(gè)手段
NoSQL太火，冒出太多產(chǎn)品了，保守估計(jì)也成百上千了。
互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個(gè)比較常見或者應(yīng)用比較成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同時(shí)提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機(jī)恢復(fù)，同時(shí)支持replication提供讀可擴(kuò)展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數(shù)據(jù)量不受限于內(nèi)存大小，數(shù)據(jù)落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優(yōu)化，順序?qū)懕P的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個(gè)庫，需要自己封裝server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具備了區(qū)別mysql的最大亮點(diǎn)：可擴(kuò)展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發(fā)展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超內(nèi)存限制的場景來說，還需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
這個(gè)富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴(kuò)展性方面是最強(qiáng)的，其次坐上了Hadoop的快車，社區(qū)發(fā)展很快，各種基于其上的開源產(chǎn)品不少，來解決諸如join、聚集運(yùn)算等復(fù)雜查詢。
這次的NoSQL專欄系列將先整體介紹NoSQL，然后介紹如何把NoSQL運(yùn)用到自己的項(xiàng)目中合適的場景中，還會(huì)適當(dāng)?shù)胤治鲆恍┏晒Π咐Ｍ谐晒κ褂肗oSQL經(jīng)驗(yàn)的朋友給我提供一些線索和信息。
NoSQL概念隨著web2.0的快速發(fā)展，非關(guān)系型、分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)得到了快速的發(fā)展，它們不保證關(guān)系數(shù)據(jù)的ACID特性。NoSQL概念在2009年被提了出來。NoSQL最常見的解釋是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。（“NoSQL”一詞最早于1998年被用于一個(gè)輕量級(jí)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的名字。）
NoSQL被我們用得最多的當(dāng)數(shù)key-value存儲(chǔ)，當(dāng)然還有其他的文檔型的、列存儲(chǔ)、圖型數(shù)據(jù)庫、xml數(shù)據(jù)庫等。在NoSQL概念提出之前，這些數(shù)據(jù)庫就被用于各種系統(tǒng)當(dāng)中，但是卻很少用于web互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。比如cdb、qdbm、bdb數(shù)據(jù)庫。
傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的瓶頸
傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫具有不錯(cuò)的性能，高穩(wěn)定型，久經(jīng)歷史考驗(yàn)，而且使用簡單，功能強(qiáng)大，同時(shí)也積累了大量的成功案例。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，MySQL成為了絕對靠前的王者，毫不夸張的說，MySQL為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展做出了卓越的貢獻(xiàn)。
在90年代，一個(gè)網(wǎng)站的訪問量一般都不大，用單個(gè)數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應(yīng)付。在那個(gè)時(shí)候，更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁，動(dòng)態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多。
到了最近10年，網(wǎng)站開始快速發(fā)展?；鸨恼搲?、博客、sns、微博逐漸引領(lǐng)web領(lǐng)域的潮流。在初期，論壇的流量其實(shí)也不大，如果你接觸網(wǎng)絡(luò)比較早，你可能還記得那個(gè)時(shí)候還有文本型存儲(chǔ)的論壇程序，可以想象一般的論壇的流量有多大。
Memcached+MySQL
后來，隨著訪問量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫上都開始出現(xiàn)了性能問題，web程序不再僅僅專注在功能上，同時(shí)也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術(shù)來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫壓力，但是當(dāng)訪問量繼續(xù)增大的時(shí)候，多臺(tái)web機(jī)器通過文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個(gè)時(shí)候，Memcached就自然的成為一個(gè)非常時(shí)尚的技術(shù)產(chǎn)品。
Memcached作為一個(gè)獨(dú)立的分布式的緩存服務(wù)器，為多個(gè)web服務(wù)器提供了一個(gè)共享的高性能緩存服務(wù)，在Memcached服務(wù)器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來進(jìn)行多臺(tái)Memcached緩存服務(wù)的擴(kuò)展，然后又出現(xiàn)了一致性hash來解決增加或減少緩存服務(wù)器導(dǎo)致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端。當(dāng)時(shí)，如果你去面試，你說你有Memcached經(jīng)驗(yàn)，肯定會(huì)加分的。
Mysql主從讀寫分離
由于數(shù)據(jù)庫的寫入壓力增加，Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫的讀取壓力。讀寫集中在一個(gè)數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負(fù)，大部分網(wǎng)站開始使用主從復(fù)制技術(shù)來達(dá)到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴(kuò)展性。Mysql的master-slave模式成為這個(gè)時(shí)候的網(wǎng)站標(biāo)配了。
分表分庫隨著web2.0的繼續(xù)高速發(fā)展，在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復(fù)制，讀寫分離的基礎(chǔ)之上，這時(shí)MySQL主庫的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸，而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的鎖問題，大量的高并發(fā)MySQL應(yīng)用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同時(shí)，開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長的擴(kuò)展問題。這個(gè)時(shí)候，分表分庫成了一個(gè)熱門技術(shù)，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)問題。也就在這個(gè)時(shí)候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術(shù)實(shí)力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但是由于在互聯(lián)網(wǎng)幾乎沒有成功案例，性能也不能滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。
MySQL的擴(kuò)展性瓶頸
在互聯(lián)網(wǎng)，大部分的MySQL都應(yīng)該是IO密集型的，事實(shí)上，如果你的MySQL是個(gè)CPU密集型的話，那么很可能你的MySQL設(shè)計(jì)得有性能問題，需要優(yōu)化了。大數(shù)據(jù)量高并發(fā)環(huán)境下的MySQL應(yīng)用開發(fā)越來越復(fù)雜，也越來越具有技術(shù)挑戰(zhàn)性。分表分庫的規(guī)則把握都是需要經(jīng)驗(yàn)的。雖然有像淘寶這樣技術(shù)實(shí)力強(qiáng)大的公司開發(fā)了透明的中間件層來屏蔽開發(fā)者的復(fù)雜性，但是避免不了整個(gè)架構(gòu)的復(fù)雜性。分庫分表的子庫到一定階段又面臨擴(kuò)展問題。還有就是需求的變更，可能又需要一種新的分庫方式。
MySQL數(shù)據(jù)庫也經(jīng)常存儲(chǔ)一些大文本字段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫恢復(fù)的時(shí)候就導(dǎo)致非常的慢，不容易快速恢復(fù)數(shù)據(jù)庫。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫很強(qiáng)大，但是它并不能很好的應(yīng)付所有的應(yīng)用場景。MySQL的擴(kuò)展性差（需要復(fù)雜的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結(jié)構(gòu)更改困難，正是當(dāng)前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。
NOSQL的優(yōu)勢易擴(kuò)展NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)展的能力。
大數(shù)據(jù)量，高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)層面上來說就要性能高很多了。
靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無需事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)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(gè)噩夢。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時(shí)代尤其明顯。
高可用NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。
總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，彌補(bǔ)了關(guān)系數(shù)據(jù)（比如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能極大的節(jié)省開發(fā)成本和維護(hù)成本。
MySQL和NoSQL都有各自的特點(diǎn)和使用的應(yīng)用場景，兩者的緊密結(jié)合將會(huì)給web2.0的數(shù)據(jù)庫發(fā)展帶來新的思路。
因?yàn)樗俣瓤?。你上億級(jí)數(shù)據(jù)的情況下NOSQL是比普通SQL效率更高，哪怕有索引。畢竟NOSQL的存儲(chǔ)空間使用是普通SQL三倍多?；径加迷谒饕矫媪恕?/p>
如果是全文搜索關(guān)鍵字，左右模糊等就更甩SQL幾條街了
重慶分公司
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