Redis等缓存数据库为什么访问会比较快

对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、File System等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。

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但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。

所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。而这种需求目前还没有看到有特别成熟的解决方案或工具，因此采用Gearman+PHP+MySQL UDF的组合异步实现MySQL到Redis的数据复制。

MySQL到Redis数据复制方案

无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。

那么理论上也可以用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的。

因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易操作。

nosql数据库有哪些

Membase

Membase 是 NoSQL 家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目，源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上，可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成，其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师，这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。

Membase容易安装、操作，可以从单节点方便的扩展到集群，而且为memcached（有线协议的兼容性）实现了即插即用功能，在应用方面为开发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案，Memcached已经在不同类型的领域（特别是大容量的Web应用）有了广泛的使用，其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。

通过兼容多种编程语言和框架，Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面，Membase提供了有效的图形化界面和编程接口，包括可配置 的告警信息。

Membase的目标是提供对外的线性扩展能力，包括为了增加集群容量，可以针对统一的节点进行复制。 另外，对存储的数据进行再分配仍然是必要的。

这方面的一个有趣的特性是NoSQL解决方案所承诺的可预测的性能，类准确性的延迟和吞吐量。通过如下方式可以获得上面提到的特性：

◆ 自动将在线数据迁移到低延迟的存储介质的技术（内存，固态硬盘，磁盘）

◆ 可选的写操作一一异步，同步（基于复制，持久化）

◆ 反向通道再平衡[未来考虑支持]

◆ 多线程低锁争用

◆ 尽可能使用异步处理

◆ 自动实现重复数据删除

◆ 动态再平衡现有集群

◆ 通过把数据复制到多个集群单元和支持快速失败转移来提供系统的高可用性。

MongoDB

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。

主要功能特性：

◆ 面向集合存储，易存储对象类型的数据

“面向集合”（Collenction-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema)。

◆ 模式自由

模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

◆支持动态查询

◆支持完全索引，包含内部对象

◆支持查询

◆支持复制和故障恢复

◆使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）

◆自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性

◆支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言

◆文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）

BSON（Binary Serialized document Format）存储形式是指：存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。

◆可通过网络访问

MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。

MongoDB把数据存储在文件中（默认路径为：/data/db），为提高效率使用内存映射文件进行管理。

Hypertable

Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库，它采用与Google的Bigtable相似的模型。在过去数年中，Google为在PC集群 上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System（GFS），这是一个高可用的文件系统，提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器（和跨机架）的文件数据复制来达到高可用性，并因此免受传统 文件存储系统无法避免的许多失败的影响，比如电源、内存和网络端口等失败。第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架，它与GFS紧密协作，帮 助处理收集到的海量数据。第三个基础设施是Bigtable，它是传统数据库的替代。Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据，并实现高效的 查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现，并且根据我们的想法进行了一些改进。

Apache Cassandra

Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发，用于储存特别大的数据。Facebook在使用此系统。

主要特性：

◆ 分布式

◆ 基于column的结构化

◆ 高伸展性

Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库，而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对Cassandra 的一个写操作，会被复制到其他节点上去，对Cassandra的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说，扩展性能 是比较简单的事情，只管在群集里面添加节点就可以了。

Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分布式的Key-Value存 储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库 的。Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。

CouchDB

所用语言： Erlang

特点：DB一致性，易于使用

使用许可： Apache

协议： HTTP/REST

双向数据复制，持续进行或临时处理，处理时带冲突检查，因此，采用的是master-master复制

MVCC – 写操作不阻塞读操作

可保存文件之前的版本

Crash-only（可靠的）设计

需要不时地进行数据压缩

视图：嵌入式 映射/减少

格式化视图：列表显示

支持进行服务器端文档验证

支持认证

根据变化实时更新

支持附件处理

因此， CouchApps（独立的 js应用程序）

需要 jQuery程序库

最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。

例如：CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。

和其他数据库比较，其突出特点是：

◆ 模式灵活 ：使用Cassandra，像文档存储，你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升，特别是在大型部 署上。

◆ 真正的可扩展性 ：Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量，可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程，改变应用查询，或手动迁移任何数据。

◆ 多数据中心识别 ：你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火，一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。

◆ 范围查询 ：如果你不喜欢全部的键值查询，则可以设置键的范围来查询。

◆ 列表数据结构 ：在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引，这是非常方便的。

◆ 分布式写操作 ：有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。

问度娘，啥都有。

程序员高级深入应该学习哪些知识？

安博志远课程设置 1、C++ / Java 和面向对象我个人以为学好C++，Java也就是举手之劳。但是C++的学习曲线相当的陡。不过，我觉得C++是最需要学好的语言了。参看两篇趣文“C++学习信心图” 和“21天学好C++”学习（麻省理工免费课程）C++面向对象编程读我的 “如何学好C++”中所推荐的那些书至少两遍以上（如果你对C++的理解能够深入到像我所写的《C++虚函数表解析》或是《C++对象内存存局（上）（下）》，或是《C/C++返回内部静态成员的陷阱》那就非常不错了）然后反思为什么C++要干成这样，Java则不是？你一定要学会对比C++和Java的不同。比如，Java中的初始化，垃圾回收，接口，异常，虚函数，等等。实践任务：用C++实现一个BigInt，支持128位的整形的加减乘除的操作。用C++封装一个数据结构的容量，比如hash table。用C++封装并实现一个智能指针（一定要使用模板）。《设计模式》必需一读，两遍以上，思考一下，这23个模式的应用场景。主要是两点：1）钟爱组合而不是继承，2）钟爱接口而不是实现。（也推荐《深入浅出设计模式》）实践任务：使用工厂模式实现一个内存池。使用策略模式制做一个类其可以把文本文件进行左对齐，右对齐和中对齐。使用命令模式实现一个命令行计算器，并支持undo和redo。使用修饰模式实现一个酒店的房间价格订价策略——旺季，服务，VIP、旅行团、等影响价格的因素。学习STL的用法和其设计概念 - 容器，算法，迭代器，函数子。如果可能，请读一下其源码。实践任务： 尝试使用面向对象、STL，设计模式、和WindowsSDK图形编程的各种技能 做一个贪吃蛇或是俄罗斯方块的游戏。支持不同的级别和难度。做一个文件浏览器，可以浏览目录下的文件，并可以对不同的文件有不同的操作，文本文件可以打开编辑，执行文件则执行之，mp3或avi文件可以播放，图片文件可以展示图片。学习C++的一些类库的设计，如： MFC（看看候捷老师的《深入浅出MFC》），Boost, ACE, CPPUnit，STL （STL可能会太难了，但是如果你能了解其中的设计模式和设计那就太好了，如果你能深入到我写的《STL string类的写时拷贝技术》那就非常不错了，ACE需要很强在的系统知识，参见后面的“加强对系统的了解”）Java是真正的面向对象的语言，Java的设计模式多得不能再多，也是用来学习面向对象的设计模式的最佳语言了（参看Java中的设计模式）。推荐阅读《Effective Java》 and 《Java解惑》学习Java的框架，Java的框架也是多，如Spring, Hibernate，Struts 等等，主要是学习Java的设计，如IoC等。Java的技术也是烂多，重点学习J2EE架构以及JMS， RMI, 等消息传递和远程调用的技术。学习使用Java做Web Service （官方教程在这里）实践任务： 尝试在Spring或Hibernate框架下构建一个有网络的Web Service的远程调用程序，并可以在两个Service中通过JMS传递消息。C++和Java都不是能在短时间内能学好的，C++玩是的深，Java玩的是广，我建议两者选一个。我个人的学习经历是：深究C++（我深究C/C++了十来年了）学习Java的各种设计模式。2、加强系统了解重要阅读下面的几本书：《Unix编程艺术》了解Unix系统领域中的设计和开发哲学、思想文化体系、原则与经验。你一定会有一种醍醐灌顶的感觉。《Unix网络编程卷1，套接字》这是一本看完你就明白网络编程的书。重要注意TCP、UDP，以及多路复用的系统调用select/poll/epoll的差别。《TCP/IP详解 卷1:协议》- 这是一本看完后你就可以当网络黑客的书。了解以太网的的运作原理，了解TCP/IP的协议，运作原理以及如何TCP的调优。实践任务：理解什么是阻塞（同步IO），非阻塞（异步IO），多路复用（select, poll, epoll）的IO技术。写一个网络聊天程序，有聊天服务器和多个聊天客户端（服务端用UDP对部分或所有的的聊天客户端进Multicast或Broadcast）。写一个简易的HTTP服务器。《Unix网络编程卷2，进程间通信》信号量，管道，共享内存，消息等各种IPC…… 这些技术好像有点老掉牙了，不过还是值得了解。实践任务：主要实践各种IPC进程序通信的方法。尝试写一个管道程序，父子进程通过管道交换数据。尝试写一个共享内存的程序，两个进程通过共享内存交换一个C的结构体数组。学习《Windows核心编程》一书。把CreateProcess，Windows线程、线程调度、线程同步（Event, 信号量，互斥量）、异步I/O，内存管理，DLL，这几大块搞精通。实践任务： 使用CreateProcess启动一个记事本或IE，并监控该程序的运行。把前面写过的那个简易的HTTP服务用线程池实现一下。写一个DLL的钩子程序监控指定窗口的关闭事件，或是记录某个窗口的按键。有了多线程、多进程通信，TCP/IP，套接字，C++和设计模式的基本，你可以研究一下ACE了。使用ACE重写上述的聊天程序和HTTP服务器（带线程池）实践任务： 通过以上的所有知识，尝试 写一个服务端给客户端传大文件，要求把100M的带宽用到80%以上。（注意，磁盘I/O和网络I/O可能会很有问题，想一想怎么解决，另外，请注意网络传输最大单元MTU）了解BT下载的工作原理，用多进程的方式模拟BT下载的原理。3、系统架构负载均衡。HASH式的，纯动态式的。（可以到Google学术里搜一些关于负载均衡的文章读读）多层分布式系统 – 客户端服务结点层、计算结点层、数据cache层，数据层。J2EE是经典的多层结构。CDN系统– 就近访问，内容边缘化。P2P式系统，研究一下BT和电驴的算法。比如：DHT算法。服务器备份，双机备份系统（Live-Standby和Live-Live系统），两台机器如何通过心跳监测对方？集群主结点备份。虚拟化技术，使用这个技术，可以把操作系统当应用程序一下切换或重新配置和部署。学习Thrift，二进制的高性能的通讯中间件，支持数据(对象)序列化和多种类型的RPC服务。学习Hadoop。Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。了解NoSQL数据库（有人说可能是一个过渡炒作的技术），不过因为超大规模以及高并发的纯动态型网站日渐成为主流，而SNS类网站在数据存取过程中有着实时性等刚性需求，这使得目前NoSQL数据库慢慢成了人们所关注的焦点，并大有成为取代关系型数据库而成为未来主流数据存储模式的趋势。当前NoSQL数据库很多，大部分都是开源的，其中比较知名的有：MemcacheDB、Redis、Tokyo Cabinet(升级版为Kyoto Cabinet)、Flare、MongoDB、CouchDB、Cassandra、Voldemort等。写了那么多，回顾一下，觉得自己相当的有成就感。希望大家不要吓着，我自己这十来年也在不断地学习，今天我也在学习中，人生本来就是一个不断学习和练级的过程。不过，一定有漏的，也有不对的，还希望大家补充和更正。 关键字： 程序员高级深入

NoSQL如何实现数据的增删改查？

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 {

// 获得数据库驱动

//由于长时间不写，驱动名和URL都忘记了，不知道对不对，你应该知道的，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");

// 创建连接

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,

password);

// 新建发送sql语句的对象

Statement st = conn.createStatement();

// 执行sql

String sql = "select * from users";

ResultSet rs = st.executeQuery(sql);

// 处理结果

while(rs.next()){

//这个地方就是给你的封装类属性赋值

System.out.println("UserName："+rs.getString(0));

}

// 关闭连接

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 {

//步骤还是那六个步骤，前边的两步是一样的

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);

//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象，因为按条件删除是需要不定值的

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("删除成功！");

}

// 关闭连接

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();

}

}

}

数据库的英文缩写

DB（Database）数据库，另外，还有常见的DBMS表示数据库管理系统（Database Management System）。

数据库是以某种规则储存在一起、能够与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、且与应用程序彼此独立的数据集合，可以视为电子化的文件柜，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。

扩展资料：

数据库类型：

1、关系数据库

关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。

常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。

2、非关系型数据库（NoSQL）

指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。

NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势，如数据库结构相对简单，在大数据量下的读写性能好；能满足随时存储自定义数据格式需求，非常适用于大数据处理工作。

参考资料来源：百度百科-数据库