内容简介:Nosql数据库使用场景首先需要确认一个问题,nosql能做什么?在现在的开发领域中nosql可以实现文档存储(BSON、JSON)、缓存存储、图像缓存(图像搜索),但是对于nosql的具体应用场景完全要根据你实际的业务来讲;使用Redis实现消息队列,可以使用更加高级的RabbitMQ,Kafka实现更方便。
Nosql数据库使用场景
首先需要确认一个问题,nosql能做什么?在现在的开发领域中nosql可以实现文档存储(BSON、JSON)、缓存存储、图像缓存(图像搜索),但是对于nosql的具体应用场景完全要根据你实际的业务来讲;
- 在传统的开发之中由于经常要使用到多表查询,性能很差,所以可以将一些经常显示的数据整理到文档型的nosql数据库(MongoDB),但是现在这个文档型的nosql使用越来越少,可以忽略了;
- 缓存型:例如在进行分布开发的时候session存储、做一些临时的数据,例如:购物车、短信验证码等,现在使用最多的缓存数据库就是Redis(可以保存在磁盘,断电后数据可以被保存下来);
使用 Redis 实现消息队列,可以使用更加高级的RabbitMQ,Kafka实现更方便。
优点:可以实现每秒近乎10W次的读写处理。
数据库优化有很多层次。
1. 语句上的优化:尽量不要去使用多表查询,尽量不要频繁的使用各种神奇的统计查询、如果需要的时候建议使用子查询来代替(子查询只是一种折中方案也不是最好的,只是相对的,当你的数据量暴大的时候,那么你所有认知的规则就全部都将改变)。
2. 数据库的优化只能够体现在查询上,而这个查询还是在认知范围内的数据量,例如使用索引,但是一旦使用了索引,就不能够进行频繁的修改,例如:在主键往往会设置索引,但是从另外一个角度,数据不应该进行物理删除,而要进行逻辑删除,只是为了保证索引不被重新创建;
空间换时间、时间换空间:你的数据是否需要进行同步处理操作。
3. 当存在有多个RPC业务端的时候,可以考虑进行垂直拆库的做法,这个时候只能够按照功能进行拆分,这个是需要强大的接口技术支持的;
4. 当分库在无法解决问题的时候就需要考虑数据库的水平拆分问题(认知范围内的唯一可以使用的最后方案);
5. 如果需要保证强大的查询性能,那么就需要再次引入搜索引擎的概念进行分词处理;
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