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Redis可以用来做数据库吗?

1、结论：Redis 不能当数据用。原因：我们理解的数据库，无论是 SQL、NoSQL、NewSQL，至少要是读写一致的。

2、但是它并不通用，使用场景是有限的。知乎日报的基础数据和统计信息是用 Redis 存储的，这使得请求的平均响应时间能在 10ms 以下。其他数据仍然需要存放在另外的地方，其实完全用 Redis 也是可行的，主要的考量是内存占用。

3、redis 是内存数据库， 内存写满后，数据不会存储到硬盘上（VM 不稳定，diskstore未启用），如果你内存足够大，则可以用redis作为数据库。

4、Redis本来就是内存数据库，用来当做计数器，队列等的确很不错，性能高效。但是，但是，但是架构不靠谱下可能使你提心吊胆。

5、redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis。

NewSQL为何使传统关系数据库黯然失色(试述newsql数据库与传统的关系数据...

分布式NewSQL数据库近年来蓬勃兴起，其原因显而易见：切中了业务与数据量不断增长的用户对关系型数据库RDBMS需求，这在传统RDBMS到大数据的发展阶段中，有相当一段时间是空白。

NewSQL是对一类现代关系型数据库的统称，这类数据库对于一般的OLTP读写请求提供可横向扩展的性能，同时支持事务的ACID保证。这些系统既拥有NoSQL数据库的扩展性，又保持传统数据库的事务特性。

不同的newsql数据库内部结构不是基本相同，因为它们采用不同的架构和设计。newsql数据库的架构通常包括分布式存储、分布式计算和事务处理等方面，以支持高性能和可扩展性。

所以 NoSQL 是分布式+无关系，传统SQL 是 有关系+无分布式， Distributed SQL 是 分布式 + 有关系 + 性能取舍。

NewSQL数据库一般并不支持存储过程、视图、外键等功能，而中间件模式底层就是传统关系数据库，这些功能如果只是涉及单库是比较容易支持的。

如何使用HBase构建NewSQL

第二步，将HFile加载到HBase集群，假设这个步骤使用的账号为：u_load。

步骤如下：1：从HBase集群中复制一份Hbase部署文件，放置在开发端某一目录下（如在/app/hadoop/hbase096目录下）。

首先通过JDBC将原本关系型数据库中的数据读出到内存中，然后在使用HBase自带的客户端API将数据put到相应的表中。这种方法通用性强，只要写好接口就可以用，但是效率并不高。

因为Hbase本身就是使用Java语言编写的。

其他注意点：对于使用Increment操作的业务，WAL可以设置关闭，也可以设置异步写入，方法同Put类似。

因此可以分析存储在HDFS，HBase或者Holodesk分布式缓存中的数据，可以处理的数据量从GB到数十TB，即使数据源或者中间结果的大小远大于内存，也可高效处理。

分库分表技术及技术方案

range根据范围进行划分，如日期，大小。此方案不存在数据迁移，但存在热点问题。分库分表的技术选型 技术选型 解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。

如何分库分表？两种解决方案：垂直拆分、水平拆分垂直拆分：根据业务进行拆分，比如可以将一张表中的多个字段拆成两张表，一张是不经常更改的，一张是经常改的。

)编写entity Insert select 以上顺利实现mysql分库，同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。

SQL语法支持多，没有太多的限制，从0版本开始支持分库分表、读写分离、分布式id生成、柔性事务(最大努力送达型事务、TCC事务)。而且现在使用较多。

分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。 表分区相对于分表，操作方便，不需要创建子表。

大数据正在如何改变数据库格局

对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据库相当重叠而在高并发联机交易场景，在Hadoop中除了HBase能够勉强沾边以外，分布式数据库则占据绝对的优势。

大数据将重构信息技术体系和产业格局 新一代信息技术与经济社会各领域的深度融合引发了数据量的爆发式增长，使得数据资源成为国家重要的战略资源和核心创新要素。据统计，全球所掌握的数据每18个月就会翻倍。

语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。数据质量和数据管理。

大数据概念提出之后，市场终于看到了云计算的获利方向：各地的一级系统集成商与当地政府合作，建云数据中心；各大行业巨头在搭建各自行业的云平台；IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。大数据促成了云计算从概念到落地。

让我们看看神奇的大数据如何改变世界：数据化身致命武器：信息作为大数据时代最有效最具杀伤力的武器同时也正在被大量用于该时代的军备竞赛，但现今的军事技术数据来源正受限于卫星，无人飞行旗以及更多传统方式得到的数据。

NewSQL为何使传统关系数据库黯然失色?

分布式NewSQL数据库近年来蓬勃兴起，其原因显而易见：切中了业务与数据量不断增长的用户对关系型数据库RDBMS需求，这在传统RDBMS到大数据的发展阶段中，有相当一段时间是空白。

NoSQL数据库没有使用关系数据模型，并且它们通常不具有SQL接口。尽管许多的NoSQL存储折中支持速度等其他因素，MarkLogic为企业定身量做，提供更为周全的选择。

面对这类应用需求，传统数据库无论在技术上还是功能上都难以为继。 因此，近几年出现了oldSQL、NoSQL 与NewSQL 并存的局面。总体上，按数据类型的不同，大数据的存储和管理采用不同的技术路线，大致可以分为3类。

PingCAP创始人兼CEO刘奇在大会上表示，分布式数据库是一个高度复杂的系统，与云的结合进一步提升了复杂性。分布式数据库能否生存取决于复杂性能否得到控制。所以TiDB分而治之的开放架构可以管理复杂，所以可以成为更多用户的选择。

NewSQL数据库就更不合理，用的SQL并非什么“New“的新东西。所以专业上用关系型和非关系型数据库来划分，分布式数据库主要都是非关系型数据库。

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