Nosql
NoSQL：即Not-OnlySQL（泛指非关系型的数据库），作为关系型数据库的补充
作用：应对基于海量用户和海量数据前提下的数据处理问题
特性：
1.可扩容，可伸缩
2.大数据量下高性能
3.灵活的数据模型
4.高可用
常见Nosql数据库：
1.Redis
2.Memcache
3.Hbase
4.MongoDB
解决方案：
商品基本信息：
名称、价格、厂商—mysql
商品附加信息：
描述、详情、评论—MongoDB
图片信息 ---分布式文件系统
搜索关键字 ES、Lucene、solr
热点信息 –高频、波段性---Redis、Memcache、tair
Redis
概念：
Redis是C语言开发的开源高性能键值对（key-value）数据库
特征：
1.数据间没有必然的关联关系
2.内部采用单线程机制进行工作
3.高性能：50个并发执行100000个请求，读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s
4.多数据类型支持
字符串类型 String
列表类型 list
散列类型 hash
集合类型 set
有序集合类型 sorted_set
5.持久化支持。可以进行数据灾难恢复
Redis的应用
为热点数据加速查询（主要场景），如热点商品、热点新闻、热点资讯、推广类等高访问量信息等
任务队列：如秒杀、抢购、购票排队等
即时信息查询，如各位排行榜、各类网站访问统计、公交到站信息、在线人数信息（聊天室、网站）、设备信号等
时效性信息控制，如验证码控制、投票控制等
分布式数据共享，如分布式集群架构中的session分离
消息队列
分布式锁
Redis的下载与安装
Linux（适用于企业级开发）
Redis高级开始使用
以4.0版本为主版本
Windows版本（零基础学习）
Redis入门
以3.2版本为主版本
下载地址：https://github.com/MSOpenTech/redis/tags
PID:就相当于Redis的对象ID
命令行模式工具使用思考
功能性命令
清除屏幕信息
帮助信息查阅
退出指令
信息添加：
功能：设置key、value数据
命令：set key value
范例：set name itheima
信息查询:
功能：根据key查询对应的value，如果不存在，返回空（nil）
命令：get key
范例：get name
获取帮助：
功能：获取命令帮助信息
命令：
help 命令名
help @组名
以下就是Redis的帮助信息
退出客户端命令行模式
功能：退出客户端
命令：quit exit <ESC>
数据存储类型介绍：
业务数据的特殊性：
作为缓存使用：
1.原始业务功能设计：
秒杀、618、双11活动、排队购票
2.运营平台监控到的突发高频访问数据
突发时政要闻，被强势关注围观
3.高频、复杂的统计数据
在线人数、投票排行榜
业务数据的特殊性
附加功能：
系统功能优化或升级
单服务器升级集群、Session管理、Token管理
和java的数据类型对比：
String
Redis数据存储格式
1.redis自身是一个Map，其中所有的数据都是采用key：value的形式存储
2.数据类型指的是存储的数据的类型，也就是value部分的类型，key部分永远都是字符串
String类型：
1.存储的数据：单个数据，最简单的数据存储类型，也是最常用的数据存储类型
2.存储数据的格式：一个存储空间保存一个数据
3.存储内容：通常使用字符串，如果字符串以整数的形式展示，可以作为数字操作使用
string类型数据的基本操作
1.添加/修改数据
set key value
2.获取数据
get key
3.删除数据
del key
4.添加/修改多个数据
mset key1 value1 key2 value2 (Multiple:)
5.获取多个数据
mget key1 key2
6.获取数据字符个数（字符串长度）
strlen key
7.追加信息到原始信息后部（如果原始信息存在就追加，否则新建）
append(追加) key value
#这里我们对单数据与多数据操作的选择问题
String类型数据的扩张操作
业务场景：
在大型企业级应用当中，分表操作是基本操作，使用多张表存储同类型数据，但是对应的主键id必须保证统一性
不能重复。在Orcle当中有sequence设定，可以保证多表id不重复，但是MysSQL数据库并不具有类似的机制，如何解决？
解决方案：
1.设置数值数据增加指定范围的值
incr key（可以对数字做增加的操作）
incrby key increment（对指定数字加值的操作，对整数的操作）
incrbyfloat key increment（对浮点型操作的）
2.设置数值数据减少指定范围的值
decr key （可以对数字做减少的操作）
decrby key increment（对指定数字减值的操作）
String作为数值操作
1.String在redis内部存储默认就是一个字符串，当遇到增减类操作incr，decr时会转成数值型进行计算
2.reids所有的操作都是原子性的，采用单线程处理所有的业务，命令是一个一个执行的，因此无需考虑并发带来的数据影响
3.注意：按数值进行操作的数据，如果原始数据不能转成数值，或超越了redis数值上限范围，将报错。
9223372036854775807（java中long型数据最大值，Long.MAX_VALUE）
Tips1
1.redis用于控制数据库表主键id，为数据库表主键提供生成策略，保证数据库表的主键唯一性
2.此方案适用于所有数据库，且支持数据库集群
扩展操作
业务场景例子：
1.“最强女生”启动海选投票，只能通过微信投票，每个微信号每4小时只能投1票
2.电商商家开启热门商品推荐，热门商品不能一直处于热门期，每种商品热门期维持3天，3天后自动取消热门
3.新闻网站会出现热点新闻，热点新闻最大的特征是时效性，如何自动控制热点新闻的时效性
解决方案：
在投票的时候，我们会给投票的人加一个新的id：例：news_id:HB314790725 加一个实效时间：4小时
等倒计时结束以后，我们将这个id进行删除，就可以重新投票
数据具有指定的生命周期
命令：
setex key seconds value（以秒为单位）
psetax key milliseconds value（以毫秒为单位）
解决方案2
redis控制数据的生命周期，通过数据是否实效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作
注意事项：
1、数据操作不成功的反馈与数据正常操作之间的差异
①表示运行结果是否成功
（1）（integer）0 –false 失败
（2）（integer）1 –true 成功
②表示运行结果值
（1）（integer）3 – 3 3个
（2）（integer）1- 1 1个
数据为获取到
（nil）等同于null
数据最大储存量：512MB
数据计算最大范围（java中long的最大值）：9223372036854775807
案例：业务场景
业务高频访问信息显示控制，例如新浪微博大V主页显示粉丝数与微博数量
解决方案：
（1）在redis中为大V用户设定用户信息，以用户主键和属性值作为key，后台设定定时刷新策略即可
粉丝数：set user:id:3506728370:fans – 12210917
微博数：set user:id:3506728370:blogs – 6164
关注数：set user:id:3506728370:focuss – 83
（2）在redis中以json格式存储大V用户信息，定时刷新（也可以使用hash类型）
eg：user:id:3506728370—{id: 3506728370，name:春晚，fans：12210862，blogs：6164，focus：83}
（3）redis应用于各种结构型和非机构型高热度数据访问加速
热点数据key命名惯例
表名：主键名：主键值：字段名 Eg1: order: id ：29437595：name Eg2： equip：id ：390472345：type Eg3： news：id ：202004150：title |
hash类型：
首先说一下存储方式的问题：
我们采取如下的存储方式，在对数据有频繁的更新需求操作的时候，会显的十分的笨重
这里如果采取hash存储方式：
特征：
1.新的储存需求：对一系列储存的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息
2.需要的存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据
3.hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储
这里需要注意的地方：hash存储结构优化
1.如果field（即hash表中小的键）数量较少，存储结构优化为类数组结构
2.如果field数量较多，储存结构使用HashMap结构
Hash类型数据的基本操作：
1.增加数据
hset key （field value）
2.获取数据
hget key field（获取单个value）
hgetall key（获取key的所有hash值）
3.删除数据
hdel key field1[field2]
多数据操作：
1.添加/修改多个数据
hmset key field1 value1 field2 value2…
2.获取多个数据
hmget key field1 field2…
3.获取哈希表中字段的数量（判断有几个field）
hlen key
4.获取哈希表中是否存在指定的字段
hexists key field
*hash拓展操作
1.获取哈希表中所有字段名或字段值
hkeys key（获取所有的field）
hvals key（获取所有的value）
2.设置指定字段的数值数据增加指定范围的值
hincrby key field increment
hincrbyfloat key field increment
注意事项：
hash类型下的value只能存储字符串，不允许存储其他数据类型，不存在嵌套现象（禁止套娃：就是hash里面再存hash表的现象），如果数据未获取到，对应的值为（nil）
每个hash可以存储-1个键值对
hash类型十分贴近对象的数据存储形式，并且可以灵活添加删除对象属性。但hash设计初衷不是为了存储大量对象而设计的，不可以“滥用”，更不可以将hash作为对象列表使用
hgetall操作可以获取全部属性，如果内部field过多，遍历整体数据效率就会很低，很有可以成为数据访问瓶颈。
业务场景：（1）购物车：
电商网站购物车设计与实现：
如图所示：
购物车相应的命令结构
这里我们做业务分析：
仅分析购物车的redis存储模型，添加、浏览、更改数量、删除、清空
购物车和数据库间持久化同步（不讨论）
购物车和订单间关系（不讨论）
提交购物车：读取数据生成订单
商家临时价格调整：隶属于订单级别
4. 未登录用户购物车信息存储（不讨论）
cookie存储
解决方案：
以客户id作为key，每位客户创建一个hash存储结构存储对应的购物车信息
以商品编号作为field，购买数量作为value进行存储
添加商品：追加全新的field与value
浏览：遍历hash
更改数量：自增/自减，设置value值
删除商品：删除field
清空：删除key
问题:当前的设计购物车时候存在问题，是否加速了购物车的呈现
当前仅仅是将数据存储到redis当中，并没有起到加速的作用，商品信息还需要二次查询数据库。
每条购物车中的商品记录保存成两条field
field1专门用于保存购买数量：
命名格式：商品id：nums
保存数据：数值
field2专门用于保存购物车中显示的信息，包含文字描述，图片地址，所属商家信息等
命名格式：商品id：info---
保存数据：json------ 可以独立出一个单独的hash—
（这里我们就可以在redis当中，独立出来一个商品，因为redis为key value数据库，这样可以加快查询速度）
如下图所示：（这样我们的购物车中，只保存商品数量，这里的商品信息走公共区域）
这里可能会出现一个问题，就是，有一个用户我们添加一下，有一个添加一个，会显得特别麻烦，这里我们使用
hsetnx key field value 做一个检查，如果有这个商品，那么我们就不用再次进行条件操作。
Tips4：
redis应用于购物车数据存储设计
（2）业务场景2
双11活动日，销售手机充值卡的商家对移动、联通、电信的30元、50元、100元商品推出抢购活动，每种商品抢购上限1000张
解决方案：
以商家id作为key
将参与抢购的商品id作为field
将参与抢购的商品数量作为对应的value
抢购时使用降值的方式控制产品数量
#实际业务中还有超卖等实际问题，这里就不做讨论了，具体解决方案，可以参考一下方案：
秒杀业务场景中如何实现不超卖的问题（文章还没发，先等等，嘻嘻）
原则：redis只提供数据的保存，不要把业务压到redis当中，最好是放到编程语言当中
redis应用于抢购、限购类、限量发放优惠券、激活码等业务的数据存储设计
String存储对象（json）与hash存储对象---不同和相同点
String类型更讲究一种整体性，更讲究一种读操作
Hash更倾向于更新操作
学习来源：（p1-p15）笔记
https://www.bilibili.com/video/BV1CJ411m7Gc?p=16
