通常來說，當數(shù)據(jù)多、并發(fā)量大的時候，架構(gòu)中可以引入Redis，幫助提升架構(gòu)的整體性能，減少Mysql(或其他數(shù)據(jù)庫)的壓力，但不是使用Redis，就不用MySQL。
成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家網(wǎng)站設(shè)計公司，集創(chuàng)意、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、軟件技術(shù)為一體的創(chuàng)意網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)商，主營產(chǎn)品：響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè)、品牌網(wǎng)站建設(shè)、全網(wǎng)營銷推廣。我們專注企業(yè)品牌在網(wǎng)站中的整體樹立，網(wǎng)絡(luò)互動的體驗，以及在手機等移動端的優(yōu)質(zhì)呈現(xiàn)。成都網(wǎng)站設(shè)計、做網(wǎng)站、移動互聯(lián)產(chǎn)品、網(wǎng)絡(luò)運營、VI設(shè)計、云產(chǎn)品.運維為核心業(yè)務(wù)。為用戶提供一站式解決方案，我們深知市場的競爭激烈，認真對待每位客戶，為客戶提供賞析悅目的作品，網(wǎng)站的價值服務(wù)。
因為Redis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)常用于兩個場景：
緩存
判斷數(shù)據(jù)是否適合緩存到Redis中，可以從幾個方面考慮： 會經(jīng)常查詢么？命中率如何？寫操作多么？數(shù)據(jù)大?。?/p>
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，到了秒殺的時間，通常會在極為短暫的時間內(nèi)，有數(shù)萬級的請求達到服務(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，所以通常會使用Redis（秒殺的場景會比較復(fù)雜，Redis只是其中之一，例如如果請求超過某個數(shù)量的時候，多余的請求就會被限流）。
這種高并發(fā)的場景，是當請求達到服務(wù)器的時候，直接在Redis上讀寫，請求不會訪問到數(shù)據(jù)庫；程序會在合適的時間，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，在必要的時候引入Redis，可以減少MySQL（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、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。
因為Redis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.存儲方式
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是表格式的，因此存儲在表的行和列中。他們之間很容易關(guān)聯(lián)協(xié)作存儲，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。通常存儲在數(shù)據(jù)集中，就像文檔、鍵值對或者圖結(jié)構(gòu)。
2.存儲結(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)庫基于動態(tài)結(jié)構(gòu)，使用與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因為Nosql數(shù)據(jù)庫是動態(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.存儲規(guī)范
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲為了更高的規(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，但是單個操作設(shè)計到多張表的時候，數(shù)據(jù)管理就顯得有點麻煩。而Nosql數(shù)據(jù)存儲在平面數(shù)據(jù)集中，數(shù)據(jù)經(jīng)常可能會重復(fù)。單個數(shù)據(jù)庫很少被分隔開，而是存儲成了一個整體，這樣整塊數(shù)據(jù)更加便于讀寫
4.存儲擴展
這可能是兩者之間最大的區(qū)別，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是縱向擴展，也就是說想要提高處理能力，要使用速度更快的計算機。因為數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個表，需要通過提升計算機性能來克服。雖然有很大的擴展空間，但是最終會達到縱向擴展的上限。而Nosql數(shù)據(jù)庫是橫向擴展的，它的存儲天然就是分布式的，可以通過給資源池添加更多的普通數(shù)據(jù)庫服務(wù)器來分擔負載。
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支持數(shù)據(jù)庫CURD操作的功能非常強大，是業(yè)界的標準用法。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），它是沒有標準的。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表中主鍵的概念對應(yīng)Nosql中存儲文檔的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，因為基于節(jié)點的分布式系統(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。
7.性能
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為了維護數(shù)據(jù)的一致性付出了巨大的代價，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)的時候效率非常低。而Nosql存儲的格式都是key-value類型的，并且存儲在內(nèi)存中，非常容易存儲，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)庫都是付費的并且價格昂貴，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，在實際的應(yīng)用環(huán)境中，我們一般會使用MySQL存儲我們的業(yè)務(wù)過程中的數(shù)據(jù)，因為這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)系比較復(fù)雜，我們常常會需要在查詢一個表的數(shù)據(jù)時候，將其他關(guān)系表的數(shù)據(jù)查詢出來，例如，查詢某個用戶的訂單，那至少是需要用戶表和訂單表的數(shù)據(jù)。
查詢某個商品的銷售數(shù)據(jù)，那可能就會需要用戶表，訂單表，訂單明細表，商品表等等。
而在這樣的使用場景中，我們使用Redis來存儲的話，也就是KeyValue形式存儲的話，其實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，因為使用這樣會導(dǎo)致我的商品表或者庫存表IO非常高，從而影響整個體統(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？
因為redis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，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來作為其會話緩存。
總之，沒有見過哪個大公司數(shù)據(jù)量大了，換掉mysql用redis的。
題主你錯了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis來優(yōu)化。
BAT里越來越多的項目組已經(jīng)采用了redis+MySQL的架構(gòu)來開發(fā)平臺工具。
如題主所說，當數(shù)據(jù)多的時候，MySQL的查詢效率會大打折扣。我們通常默認如果查詢的字段包含索引的話，返回是毫秒級別的。但是在實際工作中，我曾經(jīng)遇到過一張包含10個字段的表，1800萬+條數(shù)據(jù)，當某種場景下，我們不得不根據(jù)一個未加索引的字段進行精確查詢的時候，單條sql語句的執(zhí)行時長有時能夠達到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，但是面對千萬級別的數(shù)據(jù)量，我們也不敢貿(mào)然加索引，因為一旦數(shù)據(jù)庫hang住，期間的所有數(shù)據(jù)庫寫入請求都會被放到等待隊列中，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)生分鐘級別的超時不響應(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具有運行效率高，數(shù)據(jù)查詢速度快，支持多種存儲類型以及事務(wù)等優(yōu)勢，我們把經(jīng)常讀取，而不經(jīng)常改動的數(shù)據(jù)放入redis中，服務(wù)器讀取這類數(shù)據(jù)的時候時候，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的，即每隔制定的時間，redis就要去進行數(shù)據(jù)備份/落盤，這對于單線程的它來說，勢必會因“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。下面就詳細說下Redis的相比MySQL優(yōu)點。（ 關(guān)于Redis詳細了解參見我近期文章： ）
讀寫異?？?/p>
Redis非?？?，每秒可執(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，因為我們知道哪些問題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，這確保如果兩個客戶端并發(fā)訪問，Redis服務(wù)器能接收更新的值。
豐富實用工具 支持異機主從復(fù)制
Redis支持主從復(fù)制的配置，它可以實現(xiàn)主服務(wù)器的完全拷貝。
以上為開發(fā)者青睞Redis的主要幾個可取之處。但是，請注意實際生產(chǎn)環(huán)境中企業(yè)都是結(jié)合Redis和MySQL的特定進行不同應(yīng)用場景的取舍。 如緩存——熱數(shù)據(jù)、計數(shù)器、消息隊列（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?？墒菍τ趪乐?shù)臄?shù)據(jù)準確度和復(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存儲在磁盤里，redis存儲在內(nèi)存里，redis既可以用來做持久存儲，也可以做緩存，而目前大多數(shù)公司的存儲都是mysql + redis，mysql作為主存儲，redis作為輔助存儲被用作緩存，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，可以實現(xiàn)一些關(guān)聯(lián)的查詢以及統(tǒng)計；
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的運行機制
mysql作為持久化存儲的關(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，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：會在反復(fù)鏈接數(shù)據(jù)庫上花費大量時間，從而導(dǎo)致運行效率過慢；第二：反復(fù)地訪問數(shù)據(jù)庫也會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫的負載過高，那么此時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的準則，因為無論是mysql和redis都可以集群擴展，約束它們的只是硬件(即你有沒有那么多錢搭建上千個組成的集群)，我個人覺得數(shù)據(jù)讀取的快慢可能是選擇的標準之一，另外工作中往往是兩者同是使用，因為mysql存儲在硬盤，做持久化存儲，而redis存儲在內(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，因為只有關(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)會頻繁的查詢，那么就用redis進行非持久化的存儲，以供查詢使用，是解決并發(fā)性能問題的其中一個手段
NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。
雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫，也有少數(shù)人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：
不需要預(yù)定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數(shù)據(jù)時，并不需要預(yù)先定義它們的模式。
無共享架構(gòu)：相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務(wù)器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。
彈性可擴展：可以在系統(tǒng)運行的時候，動態(tài)增加或者刪除結(jié)點。不需要停機維護，數(shù)據(jù)可以自動遷移。
分區(qū)：相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點，NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進行分區(qū)，將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點失效的問題。
異步復(fù)制：和RAID存儲系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復(fù)制，往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點，而不會被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候，可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE：相對于事務(wù)嚴格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同，甚至遠遠超過兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不同。可以說，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應(yīng)用，在這些場合中會遠遠勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。
本質(zhì)是因為：隨著互聯(lián)網(wǎng)的進一步發(fā)展與各行業(yè)信息化建設(shè)進程加快、參與者的增多，人們對軟件有了更多更新的要求，需要軟件不僅能實現(xiàn)功能，而且要求保證許多人可以共同參與使用，因而軟件所需承載的數(shù)據(jù)量和吞吐量必須達到相應(yīng)的需求。而目前的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在某些方面有一些缺點，導(dǎo)致不能滿足需要。
具體則需要對比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與Nosql之間的區(qū)別可以得出
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫把所有的數(shù)據(jù)都通過行和列的二元表現(xiàn)形式表示出來。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢：
1.?保持數(shù)據(jù)的一致性（事務(wù)處理）
2.由于以標準化為前提，數(shù)據(jù)更新的開銷很小（相同的字段基本上都只有一處）
3.?可以進行Join等復(fù)雜查詢
其中能夠保持數(shù)據(jù)的一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足：
不擅長的處理
1.?大量數(shù)據(jù)的寫入處理（這點尤為重要）
2.?為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)（schema）變更
3.?字段不固定時應(yīng)用
4.?對簡單查詢需要快速返回結(jié)果的處理
--大量數(shù)據(jù)的寫入處理
讀寫集中在一個數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負，大部分網(wǎng)站已使用主從復(fù)制技術(shù)實現(xiàn)讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。
所以在進行大量數(shù)據(jù)操作時，會使用數(shù)據(jù)庫主從模式。數(shù)據(jù)的寫入由主數(shù)據(jù)庫負責，數(shù)據(jù)的讀入由從數(shù)據(jù)庫負責，可以比較簡單地通過增加從數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)規(guī)?；菙?shù)據(jù)的寫入?yún)s完全沒有簡單的方法來解決規(guī)?；瘑栴}。
第一，要想將數(shù)據(jù)的寫入規(guī)模化，可以考慮把主數(shù)據(jù)庫從一臺增加到兩臺，作為互相關(guān)聯(lián)復(fù)制的二元主數(shù)據(jù)庫使用，確實這樣可以把每臺主數(shù)據(jù)庫的負荷減少一半，但是更新處理會發(fā)生沖突，可能會造成數(shù)據(jù)的不一致，為了避免這樣的問題，需要把對每個表的請求分別分配給合適的主數(shù)據(jù)庫來處理。
第二，可以考慮把數(shù)據(jù)庫分割開來，分別放在不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，比如將不同的表放在不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，數(shù)據(jù)庫分割可以減少每臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，以便減少硬盤IO的輸入、輸出處理，實現(xiàn)內(nèi)存上的高速處理。但是由于分別存儲字不同服務(wù)器上的表之間無法進行Join處理，數(shù)據(jù)庫分割的時候就需要預(yù)先考慮這些問題，數(shù)據(jù)庫分割之后，如果一定要進行Join處理，就必須要在程序中進行關(guān)聯(lián)，這是非常困難的。
--為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)變更
在使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫時，為了加快查詢速度需要創(chuàng)建索引，為了增加必要的字段就一定要改變表結(jié)構(gòu)，為了進行這些處理，需要對表進行共享鎖定，這期間數(shù)據(jù)變更、更新、插入、刪除等都是無法進行的。如果需要進行一些耗時操作，例如為數(shù)據(jù)量比較大的表創(chuàng)建索引或是變更其表結(jié)構(gòu)，就需要特別注意，長時間內(nèi)數(shù)據(jù)可能無法進行更新。
--字段不固定時的應(yīng)用
如果字段不固定，利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個字段就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復(fù)的表結(jié)構(gòu)變更是非常痛苦的。你也可以預(yù)先設(shè)定大量的預(yù)備字段，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除字段和數(shù)據(jù)的對應(yīng)狀態(tài)，即哪個字段保存有哪些數(shù)據(jù)。
--對簡單查詢需要快速返回結(jié)果的處理? （這里的“簡單”指的是沒有復(fù)雜的查詢條件）
這一點稱不上是缺點，但不管怎樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長對簡單的查詢快速返回結(jié)果，因為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是使用專門的sql語言進行數(shù)據(jù)讀取的，它需要對sql與越南進行解析，同時還有對表的鎖定和解鎖等這樣的額外開銷，這里并不是說關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的速度太慢，而只是想告訴大家若希望對簡單查詢進行高速處理，則沒有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可。
NoSQL數(shù)據(jù)庫
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛，能進行事務(wù)處理和表連接等復(fù)雜查詢。相對地，NoSQL數(shù)據(jù)庫只應(yīng)用在特定領(lǐng)域，基本上不進行復(fù)雜的處理，但它恰恰彌補了之前所列舉的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足之處。
優(yōu)點：
易于數(shù)據(jù)的分散
各個數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得名的主要原因，為了進行join處理，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不得不把數(shù)據(jù)存儲在同一個服務(wù)器內(nèi)，這不利于數(shù)據(jù)的分散，這也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長大數(shù)據(jù)量的寫入處理的原因。相反NoSQL數(shù)據(jù)庫原本就不支持Join處理，各個數(shù)據(jù)都是獨立設(shè)計的，很容易把數(shù)據(jù)分散在多個服務(wù)器上，故減少了每個服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，即使要處理大量數(shù)據(jù)的寫入，也變得更加容易，數(shù)據(jù)的讀入操作當然也同樣容易。
典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫
臨時性鍵值存儲（memcached、Redis）、永久性鍵值存儲（ROMA、Redis）、面向文檔的數(shù)據(jù)庫（MongoDB、CouchDB）、面向列的數(shù)據(jù)庫（Cassandra、HBase）
一、 鍵值存儲
它的數(shù)據(jù)是以鍵值的形式存儲的，雖然它的速度非常快，但基本上只能通過鍵的完全一致查詢獲取數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具 三種。
（1）臨時性
所謂臨時性就是數(shù)據(jù)有可能丟失，memcached把所有數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中，這樣保存和讀取的速度非?？?，但是當memcached停止時，數(shù)據(jù)就不存在了。由于數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，所以無法操作超出內(nèi)存容量的數(shù)據(jù)，舊數(shù)據(jù)會丟失。總結(jié)來說：
。在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)
?？梢赃M行非?？焖俚谋４婧妥x取處理
。數(shù)據(jù)有可能丟失
（2）永久性
所謂永久性就是數(shù)據(jù)不會丟失，這里的鍵值存儲是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上，與臨時性比起來，由于必然要發(fā)生對硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的，但數(shù)據(jù)不會丟失是它最大的優(yōu)勢?？偨Y(jié)來說：
。在硬盤上保存數(shù)據(jù)
?？梢赃M行非常快速的保存和讀取處理（但無法與memcached相比）
。數(shù)據(jù)不會丟失
（3） 兩者兼?zhèn)?/p>
Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具。Redis首先把數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，在滿足特定條件（默認是?15分鐘一次以上，5分鐘內(nèi)10個以上，1分鐘內(nèi)10000個以上的鍵發(fā)生變更）的時候?qū)?shù)據(jù)寫入到硬盤中，這樣既確保了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的處理速度，又可以通過寫入硬盤來保證數(shù)據(jù)的永久性，這種類型的數(shù)據(jù)庫特別適合處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)。總結(jié)來說：
。同時在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)
?？梢赃M行非常快速的保存和讀取處理
。保存在硬盤上的數(shù)據(jù)不會消失（可以恢復(fù)）
。適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)
二、面向文檔的數(shù)據(jù)庫
MongoDB、CouchDB屬于這種類型，它們屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫，但與鍵值存儲相異。
（1）不定義表結(jié)構(gòu)
即使不定義表結(jié)構(gòu)，也可以像定義了表結(jié)構(gòu)一樣使用，還省去了變更表結(jié)構(gòu)的麻煩。
（2）可以使用復(fù)雜的查詢條件
跟鍵值存儲不同的是，面向文檔的數(shù)據(jù)庫可以通過復(fù)雜的查詢條件來獲取數(shù)據(jù)，雖然不具備事務(wù)處理和Join這些關(guān)系型數(shù)據(jù)庫所具有的處理能力，但初次以外的其他處理基本上都能實現(xiàn)。
三、?面向列的數(shù)據(jù)庫
Cassandra、HBae、HyperTable屬于這種類型，由于近年來數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆發(fā)性增長，這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫尤其引入注目。
普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是以行為單位來存儲數(shù)據(jù)的，擅長以行為單位的讀入處理，比如特定條件數(shù)據(jù)的獲取。因此，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也被成為面向行的數(shù)據(jù)庫。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫是以列為單位來存儲數(shù)據(jù)的，擅長以列為單位讀入數(shù)據(jù)。
面向列的數(shù)據(jù)庫具有搞擴展性，即使數(shù)據(jù)增加也不會降低相應(yīng)的處理速度（特別是寫入速度），所以它主要應(yīng)用于需要處理大量數(shù)據(jù)的情況。另外，把它作為批處理程序的存儲器來對大量數(shù)據(jù)進行更新也是非常有用的。但由于面向列的數(shù)據(jù)庫跟現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫存儲的思維方式有很大不同，故應(yīng)用起來十分困難。
總結(jié)：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫并非對立而是互補的關(guān)系，即通常情況下使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，在適合使用NoSQL的時候使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，讓NoSQL數(shù)據(jù)庫對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足進行彌補。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟，但同時也存在不足：
表結(jié)構(gòu)是強約束的，業(yè)務(wù)變更時擴充很麻煩。
如果對大數(shù)據(jù)量的表進行統(tǒng)計運算，I/O會很高，因為即使只針對某列進行運算，也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。
全文搜索只能使用 Like 進行整表掃描，性能非常低。
針對這些不足，產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢，但同時也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應(yīng)將其作為 SQL 的有利補充。
NoSQL != No SQL，而是：
NoSQL = Not Only SQL
典型的 NoSQL 方案分為4類：
Redis 是典型，其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。
以 list 為例：
LPOP key 是移除并返回隊列左邊的第一個元素。
如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了，需要操作：
Redis 的缺點主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù)，只能保證隔離性和一致性，無法保證原子性和持久性。
最大的特點是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個不存在的字段也不會導(dǎo)致語法錯誤。
特點：
以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中會有很大的麻煩，而使用文檔數(shù)據(jù)庫則非常方便。
文檔數(shù)據(jù)庫的主要缺點：
關(guān)系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲的，列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲數(shù)據(jù)。
按行存儲的優(yōu)勢：
在某些場景下，這些優(yōu)勢就成為劣勢了，例如，計算超重人員的數(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進行統(tǒng)計即可，但行式存儲會將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，很浪費。
而列式存儲中，只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可，I/O 將大大減少。
除了節(jié)省I/O，列式存儲還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲空間。普通行式數(shù)據(jù)庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數(shù)據(jù)庫在 8:1 到 30:1，因為單個列的數(shù)據(jù)相似度更高。
列式存儲的隨機寫效率遠低于行式存儲，因為行式存儲時同一行多個列都存儲在連續(xù)空間中，而列式存儲將不同列存儲在不連續(xù)的空間。
一般將列式存儲應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計場景，因為這時主要針對部分列進行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫通過索引進行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因為：
假設(shè)有一個交友網(wǎng)站，信息表如下：
需要匹配性別、地點、語言列。
需要匹配性別、地點、愛好列。
實際搜索中，各種排列組合非常多，關(guān)系數(shù)據(jù)庫很難支持。
全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù)，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：
所以特別適合根據(jù)關(guān)鍵詞來查詢文檔內(nèi)容。
上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場景和特點，您可以根據(jù)實際需求進行選擇。
Web1.0的時代，數(shù)據(jù)訪問量很有限，用一夫當關(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)進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。
HBase的目標就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過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)量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規(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)
這次的NoSQL專欄系列將先整體介紹NoSQL，然后介紹如何把NoSQL運用到自己的項目中合適的場景中，還會適當?shù)胤治鲆恍┏晒Π咐Ｍ谐晒κ褂肗oSQL經(jīng)驗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年被用于一個輕量級的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的名字。）
NoSQL被我們用得最多的當數(shù)key-value存儲，當然還有其他的文檔型的、列存儲、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)庫具有不錯的性能，高穩(wěn)定型，久經(jīng)歷史考驗，而且使用簡單，功能強大，同時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。
在90年代，一個網(wǎng)站的訪問量一般都不大，用單個數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應(yīng)付。在那個時候，更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁，動態(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⒉┛?、sns、微博逐漸引領(lǐng)web領(lǐng)域的潮流。在初期，論壇的流量其實也不大，如果你接觸網(wǎng)絡(luò)比較早，你可能還記得那個時候還有文本型存儲的論壇程序，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，但是當訪問量繼續(xù)增大的時候，多臺web機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。在這個時候，Memcached就自然的成為一個非常時尚的技術(shù)產(chǎn)品。
Memcached作為一個獨立的分布式的緩存服務(wù)器，為多個web服務(wù)器提供了一個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算法來進行多臺Memcached緩存服務(wù)的擴展，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。當時，如果你去面試，你說你有Memcached經(jīng)驗，肯定會加分的。
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。讀寫集中在一個數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負，大部分網(wǎng)站開始使用主從復(fù)制技術(shù)來達到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。Mysql的master-slave模式成為這個時候的網(wǎng)站標配了。
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)下會出現(xiàn)嚴重的鎖問題，大量的高并發(fā)MySQL應(yīng)用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同時，開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長的擴展問題。這個時候，分表分庫成了一個熱門技術(shù)，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)問題。也就在這個時候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術(shù)實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，事實上，如果你的MySQL是個CPU密集型的話，那么很可能你的MySQL設(shè)計得有性能問題，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)驗的。雖然有像淘寶這樣技術(shù)實力強大的公司開發(fā)了透明的中間件層來屏蔽開發(fā)者的復(fù)雜性，但是避免不了整個架構(gòu)的復(fù)雜性。分庫分表的子庫到一定階段又面臨擴展問題。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)庫很強大，但是它并不能很好的應(yīng)付所有的應(yīng)用場景。MySQL的擴展性差（需要復(fù)雜的技術(shù)來實現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結(jié)構(gòu)更改困難，正是當前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。
NOSQL的優(yōu)勢易擴展NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴展的能力。
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是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個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。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。
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)制模型也能實現(xiàn)高可用。
總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，彌補了關(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)成本和維護成本。
MySQL和NoSQL都有各自的特點和使用的應(yīng)用場景，兩者的緊密結(jié)合將會給web2.0的數(shù)據(jù)庫發(fā)展帶來新的思路。
重慶分公司
重慶分公司
