預(yù)生成靜態(tài)頁(yè)面或者使用緩存（內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)/nosql）
創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項(xiàng)目包括汝城網(wǎng)站建設(shè)、汝城網(wǎng)站制作、汝城網(wǎng)頁(yè)制作以及汝城網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策劃等。多年來(lái)，我們專(zhuān)注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，汝城網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到汝城省份的部分城市，未來(lái)相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！
靜態(tài)頁(yè)面是根據(jù)業(yè)務(wù)來(lái)確定是否合適使用，例如博客網(wǎng)站，會(huì)對(duì)文章進(jìn)行生產(chǎn)靜態(tài)html，固定時(shí)間更新（例如每天重新生成一次），這種內(nèi)容修改幾率比較小的比較適合，可以有效的避免每次獲取文章內(nèi)容都要交互數(shù)據(jù)庫(kù)，直接訪問(wèn)對(duì)應(yīng)靜態(tài)頁(yè)面（相關(guān)技術(shù)可以查看freemarker等）
緩存是針對(duì)讀取比較頻繁，且數(shù)據(jù)不是很大的情況。nosql類(lèi)似，去掉了數(shù)據(jù)庫(kù)比較復(fù)雜的強(qiáng)制關(guān)系（例如主外鍵等），只是單純的存儲(chǔ)讀取數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)/業(yè)務(wù)邏輯再程序中去具體控制，可以極大的加快訪問(wèn)速度，例如（redis，mongodb）
具體可以搜索nosql或者key-value 數(shù)據(jù)庫(kù)了解。
2. 什么是NoSQL？
2.1 NoSQL 概述
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(kù)。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(kù)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(lèi)型的web2.0純動(dòng)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(wèn)題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類(lèi)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。
（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬(wàn)億比特的數(shù)據(jù)）。這些類(lèi)型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的模式，無(wú)需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL的區(qū)別？
3.1 RDBMS
高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言（SQL）
數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲(chǔ)在單獨(dú)的表中。
數(shù)據(jù)操縱語(yǔ)言，數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言
嚴(yán)格的一致性
基礎(chǔ)事務(wù)
ACID
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)遵循ACID規(guī)則
事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)實(shí)世界中的交易很類(lèi)似，它有如下四個(gè)特性：
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是說(shuō)事務(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個(gè)操作失敗，整個(gè)事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，分為兩個(gè)步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢(qián)會(huì)莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比較容易理解，也就是說(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運(yùn)行不會(huì)改變數(shù)據(jù)庫(kù)原本的一致性約束。
I (Isolation) 獨(dú)立性
所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會(huì)互相影響，如果一個(gè)事務(wù)要訪問(wèn)的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改，只要另外一個(gè)事務(wù)未提交，它所訪問(wèn)的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個(gè)交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，在這個(gè)交易還未完成的情況下，如果此時(shí)B查詢(xún)自己的賬戶，是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事務(wù)提交后，它所做的修改將會(huì)永久的保存在數(shù)據(jù)庫(kù)上，即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會(huì)丟失。
3.2 NoSQL
代表著不僅僅是SQL
沒(méi)有聲明性查詢(xún)語(yǔ)言
沒(méi)有預(yù)定義的模式
鍵 - 值對(duì)存儲(chǔ)，列存儲(chǔ)，文檔存儲(chǔ)，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)
最終一致性，而非ACID屬性
非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)
CAP定理
高性能，高可用性和可伸縮性
分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中的CAP原理(了解)
CAP定理：
Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動(dòng)都是同步的
Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能
Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性
P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會(huì)影響系統(tǒng)的繼續(xù)運(yùn)作。
定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿足二點(diǎn)，沒(méi)法三者兼顧。
CAP理論的核心是：一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)需求，
因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類(lèi)：
CA - 單點(diǎn)集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)大。
CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。
AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常可能對(duì)一致性要求低一些。
CAP理論就是說(shuō)在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中，最多只能實(shí)現(xiàn)上面的兩點(diǎn)。
而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會(huì)出現(xiàn)延遲丟包等問(wèn)題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實(shí)現(xiàn)的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡，沒(méi)有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。
說(shuō)明：C：強(qiáng)一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
舉例：
CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)
AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架構(gòu)的時(shí)候必須做出取舍。
一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用，其實(shí)并不需要強(qiáng)一致性。
因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的方向。
4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用
當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。
代表項(xiàng)目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型機(jī)，很貴的，好像好幾萬(wàn)一臺(tái)；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)，也很貴的，好幾萬(wàn)呢；M 是指 EMC 的存儲(chǔ)設(shè)備，也很貴的。
難點(diǎn)：
數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣性。
數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。
數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺(tái)不需要大面積重構(gòu)。
package basic;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBC {
public void findAll() {
try {
// 獲得數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)
//由于長(zhǎng)時(shí)間不寫(xiě)，驅(qū)動(dòng)名和URL都忘記了，不知道對(duì)不對(duì)，你應(yīng)該知道的，自己改一下的哈
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
// 創(chuàng)建連接
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,
password);
// 新建發(fā)送sql語(yǔ)句的對(duì)象
Statement st = conn.createStatement();
// 執(zhí)行sql
String sql = "select * from users";
ResultSet rs = st.executeQuery(sql);
// 處理結(jié)果
while(rs.next()){
//這個(gè)地方就是給你的封裝類(lèi)屬性賦值
System.out.println("UserName："+rs.getString(0));
}
// 關(guān)閉連接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public void delete(){
try {
//步驟還是那六個(gè)步驟，前邊的兩步是一樣的
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);
//這里的發(fā)送sql語(yǔ)句的對(duì)象是PreparedStatement,成為預(yù)處理sql對(duì)象，因?yàn)榘礂l件刪除是需要不定值的
String sql = "delete from users where id = ?";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
ps.setInt(0, 1);
int row = ps.executeUpdate();
if(row!=0){
System.out.println("刪除成功！");
}
// 關(guān)閉連接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
處理大量數(shù)據(jù)并發(fā)操作可以采用如下幾種方法:
1.使用緩存：使用程序直接保存到內(nèi)存中?；蛘呤褂镁彺婵蚣? 用一個(gè)特定的類(lèi)型值來(lái)保存，以區(qū)別空數(shù)據(jù)和未緩存的兩種狀態(tài)。
2.數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化：表結(jié)構(gòu)優(yōu)化;SQL語(yǔ)句優(yōu)化，語(yǔ)法優(yōu)化和處理邏輯優(yōu)化;分區(qū);分表;索引優(yōu)化;使用存儲(chǔ)過(guò)程代替直接操作。
3.分離活躍數(shù)據(jù):可以分為活躍用戶和不活躍用戶。
4.批量讀取和延遲修改: 高并發(fā)情況可以將多個(gè)查詢(xún)請(qǐng)求合并到一個(gè)。高并發(fā)且頻繁修改的可以暫存緩存中。
5.讀寫(xiě)分離: 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器配置多個(gè)，配置主從數(shù)據(jù)庫(kù)。寫(xiě)用主數(shù)據(jù)庫(kù)，讀用從數(shù)據(jù)庫(kù)。
6.分布式數(shù)據(jù)庫(kù): 將不同的表存放到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后再放到不同的服務(wù)器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。沒(méi)有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)那么多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個(gè)表中的數(shù)據(jù)分層多塊，保存到多個(gè)節(jié)點(diǎn)（分布式）。每一塊數(shù)據(jù)都有多個(gè)節(jié)點(diǎn)保存（集群）。集群可以并行處理相同的數(shù)據(jù)，還可以保證數(shù)據(jù)的完整性。
拓展資料:
大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。
參考資料:網(wǎng)頁(yè)鏈接
重慶分公司
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