redis学习之介绍NoSQL数据库的四大分类

哈喽大家好啊！今天咱们来聊聊NoSQL数据库，它其实主要可以分为四大类，我给大家简单介绍一下哈：
1 . 键值对数据库： 这种数据库最简单粗暴，就是用“键”来存取“值”，结构特别清晰，读写的速度也贼快。
像Redis、BerkeleyDB、Memcache就是它的代表。
Redis功能超全，什么字符串、哈希、列表都能存，还支持持久化、事务、消息队列这些高级功能，所以缓存、消息队列啥的它都能搞定。
BerkeleyDB呢，更偏向于本地存储。
Memcache则是个内存缓存高手，性能那叫一个顶呱呱。

2 . 文档型数据库： 这种数据库是以“文档”（比如JSON、BSON格式）的形式来存储数据的，支持嵌套结构，特别适合存半结构化数据。
MongoDB和CouchDB就是它的典型代表。
MongoDB基于分布式文件存储，支持动态查询、索引和水平扩展，内容管理系统、日志分析这些场景用得特别多。
它的设计有点像关系型数据库，但又不是完全一样，功能很丰富。

3 . 列存储数据库： 这种数据库跟前面两种不一样，它是按“列”来存储数据的，而不是按“行”。
这样做在大规模数据的高效读写和聚合分析方面表现特别出色。
Cassandra和HBase就是它的代表。
Cassandra支持分布式架构和线性扩展，特别适合高并发写入的场景，比如物联网传感器数据。
HBase呢，是基于Hadoop生态的，适合海量数据的存储和实时查询，在大数据分析平台上用得特别多。

4 . 图关系数据库： 这种数据库以“图结构”来存储数据，通过“节点”和“边”来表示实体及其关系，特别适合处理复杂关联数据。
Neo4 j和InfoGrid就是它的代表。
Neo4 j提供了一个直观的图查询语言（Cypher），在社交网络（比如朋友圈关系）、推荐系统（比如广告精准投放）等领域应用广泛，能够高效地遍历和计算关系图谱。

总的来说，这四大类NoSQL数据库各有各的特色：键值对数据库简单高效，文档型数据库灵活易扩展，列存储数据库擅长大数据分析，图关系数据库则专注于复杂关系处理。
在实际应用中，咱们可以根据业务需求选择合适的类型，或者把几种类型组合起来使用，比如Redis+MongoDB这个组合就很常见。

Redis（一）：Redis中的数据类型

哈喽，小伙伴们！今天咱们来聊聊Redis这个高性能小能手。
它就像一个万能的储物柜，里面藏着五大核心数据结构：String、Hash、List、Set、ZSet，还有几个高级玩家：Bitmaps、HyperLogLog、GEO。
每个都有自己独特的技能，适合不同的场合。

首先，咱们得聊聊最常用的String类型，它就像咱们的记事本，能记录各种文本信息，还能存图片和压缩包。
它背后是SDS（SimpleDynamicString）的魔法，能快速获取长度，还能根据需要伸缩，避免内存浪费。

然后是List，就像一个队列，可以从前头或后头添加或移除元素，非常适合做消息队列。
Redis 3 .2 以后，它用QuickList来提高性能。

Set就像一个无序的标签系统，能自动去重，还能做交集、并集、差集操作。

ZSet有点像排行榜，元素都是独一无二的，还可以根据分值排序。

Hash就像一个迷你版的Redis，可以存储对象，比如用户信息。

还有高级玩家Bitmaps和HyperLogLog，Bitmaps可以看作是位操作，HyperLogLog能帮我们估算唯一元素的数量。

最后，Redis的这些高级数据结构都是基于概率论的，它们在效率和空间上取得了很好的平衡。
比如，HyperLogLog通过分桶优化，用哈希函数将数据转换成二进制，然后统计唯一元素的数量。

所以，要想用好Redis，咱们得了解这些数据结构的底层结构和行为差异，这样才能写出高性能的Redis应用。
快来一起学习吧！

请问数据库有哪些种类呢?

说到数据库，它们其实也分好几种类型，各有各的特色，我来给你简单介绍下哈。

首先，最常见的肯定是关系型数据库了，就像咱们平时用的Excel表格一样，数据都是规规矩矩地存放在一个个表格里，而且这些表格之间还会通过一些关联来建立联系。
像MySQL、MariaDB、PostgreSQL这些都是非常典型的关系型数据库。

其次就是非关系型数据库了，它专门设计用来处理那些没有固定结构或者半结构化的海量数据，特别适合用在那些需要大规模分布式处理的应用场景。
像BigTable、Cassandra、MongoDB这些都属于非关系型数据库。

另外还有键值数据库，这种数据库就是把数据存成一个个键值对的形式，非常注重扩展性和性能。
像Apache Cassandra、LevelDB这些都是比较知名的键值数据库。

当然，数据库的模型还远远不止这几种，像对象模型、层次模型、网状模型、面向对象模型、半结构化模型和平面模型等等，它们提供了不同的数据组织和存储方式，可以满足不同应用场景的需求。

哪个属于NoSQL数据库

好嘞，咱们来聊聊这NoSQL数据库的不同种类，保证让你一听就明白，又不失专业度。

要说数据库啊，现在花样可多了，不像以前只有那种老掉牙的关系型数据库（SQL）。
NoSQL这个概念就是指非关系型数据库，它为了适应咱们现在这些大数据、高并发的互联网场景，发展出了好几种不同类型的数据库。

1 . 键值（Key-Value）存储：这是最简单粗暴的一种。
你可以把它想象成一个巨大的字典，里面每个词条（键）都对应着一个指向具体内容的指针（值）。
查找东西的时候，你只要知道键，就能快速定位到值。
这种模型最大的好处就是简单、容易上手、部署起来也方便。
但它的缺点也很明显，如果你只想修改或者查找字典里某个词条对应的“意思”（值），但还得遍历整个字典或者很多词条，那就效率低下了。
像Redis、TokyoCabinet、Voldemort这些都是这个类型的代表。

2 . 列存储数据库：这种数据库呢，更擅长处理那些分布在很多台服务器上的海量数据。
它的设计思路是，一个键可以关联到很多列，而且这些列会被分门别类地放到不同的“列族”（Column Family）里。
这样组织数据，特别适合做一些数据分析或者需要按列进行高效读写操作的场景。
像Cassandra、HBase、Riak就是这类数据库的典型例子。

3 . 文档型数据库：这种数据库的灵感可能来源于早期的Lotus Notes软件，它和键值存储有点像，但更进了一步。
你可以把它看作是键值存储的豪华升级版。
它存储的是类似网页那种半结构化或者完全结构化的文档，通常用JSON、BSON这样的格式。
最关键的是，这些文档内部可以包含嵌套的键值对，结构更灵活。
处理像用户信息、网页内容这种复杂且结构可能变化的文档时，它比简单的键值存储查询起来要方便、高效得多。
CouchDB、MongoDB都是很知名的文档数据库，咱们国内也有像SequoiaDB这样的开源选择。

4 . 图形（Graph）数据库：这种数据库跟咱们平时用的那种用行列表示数据的、结构硬邦邦的SQL数据库完全不一样。
它用的是一种类似社交网络的“图”模型，由节点（Node）、边（Edge）和属性（Property）组成，节点之间通过边连接，边可以带有属性。
这种模型特别适合处理那些关系复杂、需要不断扩展节点和边的数据。
而且它可以很方便地扩展到多台服务器上。
因为NoSQL数据库没有统一的SQL查询语言，所以在用它查询数据前，通常需要先设计好数据模型。
很多图形数据库都提供了类似RESTful的API或者专门的查询语言（比如Cypher）。
Neo4 J、InfoGrid、InfiniteGraph就是图形数据库的一些例子。

额外说说NoSQL数据库适合用什么样的场景呢？
总的来说，NoSQL数据库特别适合那些对速度、可扩展性要求高，而且业务需求经常变化的应用。
它处理非结构化数据或者半结构化数据（比如文章、用户评论、日志等）时表现非常好。
想想看，这种数据往往量很大，而且未来的增长趋势也很难精确预测，NoSQL数据库那近乎无限的扩展能力就派上大用场了。
它可以通过键值对的方式，快速地存取大量的这类数据。
但是呢，如果你需要处理的是那种关系严谨、需要精确查询的结构化数据，比如按复杂的条件精确查找用户信息，NoSQL数据库可能就不如传统的关系型数据库那么得心应手了。