谈传统数据库和非关系型数据的差异

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【NoSQL及Redis广泛应用于中国互联网企业】

·行业技术的进步，尤其互联网技术的发展，促进了分布式计算和应用的极速发展，技术架构演进促进了数据类型的演化
·大数据类型的多元化急剧增长，传统关系型SQL不满足技术架构的适用性，NoSQL应运而生

NoSQL= Not Only SQL

非关系型、简单数据类型、处理快速、易于扩展、可用性高

Redis
·The newest NoSQL for KVS(Key-Value Store)
·The fastest data srore(served entirely from RAM)
·Among the top 3 DBs chosen by developers
·The most requested add-on in Heroku
·Much more than a simple key/value - Strings,Hashes,Lists,Sets,Sorted Set,LUA,transations,Bits operations
·Strong use cases,dynamic community,large eco-system

Redis应用案例：
新浪微博

系统举例：
京东交易平台-实时价格
微信数据平台-表的分类
百度贴吧3.0技术架构
滴滴打车系统架构

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【Redis 键值数据库在分布式架构的应用场景】

业务增长快/压力大->提升设备能力(提高单机的性能：SSD、IODrive、Cachecade、Flashcache)->业务拆分-库->业务拆分-表

但是，DB的延时越来越不可以接受，进行了并发复制的开发，降低响应时间还是没有解决

这时候引入缓存->DB前端加载Cache层->MemCached依然有缺陷

这时候...

Redis登场，快速，简单，Value类型多，能定制，能复制

·高负载OLTP数据库的应用前端配置Redis服务器，来配合高响应，简单数据关系，较低实时性和准确性要求的工作负载：
-广泛应用于Web 2.0领域：社交、网页、视频等等
-电商及搜索领域也有应用
-延伸应用到移动互联的应用

·Redis服务器可以作为OLTP数据库的前端，承载高响应的压力
-读：Redis处理海量的读请求，未命中再流转到后台数据库。
-写：直接写到后台数据库，异步更新到Redis
-适用于“读多写少且数据实时性要求不高的数据应用场景

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【CAPI(Coherent Accelerator Processor Interface)】
虚拟寻址
·加速器可以与处理器一样直接对内存进行寻址
·与处理器运行程序一样使用指针
·消除操作系统和设备驱动程序的额外开销

硬件管理的缓存一致性
·使得加速器能作为正常线程参与“Locks”，降低IO通信模型中的延迟
可自定义的硬件应用程序加速器
·特定的系统软件、中间件或用户应用程序
·写入PSL提供的持久接口

Processor Service Layer(PSL)
·向应用程序提供成熟的、稳定的接口
·降低CAPP的复杂性和工作负载

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【DataBase is evolving!】
√Relational-SQL
关系型数据库 Oracle/DB2/MySQL

√NO-SQL
非关系型数据库，一般不提供事务处理能力

√New-SQL
新式的关系型数据库管理系统，针对OLTP(读-写)工作负载，追求提供和NoSQL系统相同的扩展性能，切依然保持ACID和SQL等特性(scalable and ACID and [relational and/or sql - access])

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【NO-SQL特点】

√开源
√大数据量
√高并发
√弱事务
√易扩展
√灵活的数据模型
√解决特定问题

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【从传统数据处理到大数据处理，技术的变革】

TB级别-OldSQL
·内存关系数据库 TimesTen/Altibase
·传统事务处理 Oracle/DB2/SQL Server
·内存数据分析 DB2 BLU/HANA
·数据仓库/MPP DB2 DPF/GreenPlum/GBase

PB级别-NewSQL
·海量数据管理 MongoDB/SequoiaDB/Impala/HBase
·内存KV数据库 Memcache/Redis

EB级别-NoSQL
·海量数据批处理 Hadoop M-R/Spark
·流计算/内存计算 Stream/Storm/Spark
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