存储分享A(存储介绍).doc

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1、存储探讨1.什么是存储？1.1.存储的历史1.2.故事存储的鼻祖2222年前......1.1.存储的定义存储就是建一座粮仓，确保粮食不会馊掉，也就是我们常说一个成语：推陈出新。关系数据库VS非关系数据库1.1.关系数据库关系数据库言必称E-R，理论有范式。1.1.1.关于ERE：实体（Entity）实体是指客观存在的、对于建立数据库有意义的、能够被清晰地辨识的事物或概念。R：关系（Relationship）关系是指实体类型之间的联系。1.1.2.四大范式：第一范式（1NF）：属性不可分。第二范式（2NF）

2、：符合1NF，并且，非主属性完全依赖于码。第三范式（3NF）：符合2NF，并且，消除传递依赖。BC范式（BCNF）：符合3NF，并且，主属性不依赖于主属性。第四范式：要求把同一表内的多对多关系删除。第五范式：从最终结构重新建立原始结构。1.1.3.如何理解关系数据库关系数据库理论是建立在集合代数理论基础上的，有着坚实的数学基础。IBM的高级研究员E.F.Codd于70年代初提出关系数据理论，他因此获得1981年的ACM图灵奖。从关系数据库来看：世界是由一组称作实体的基本对象和这些对象之间的联系构成的。也就是

3、说，关系数据更擅长于描述客观存在，只要数据模型设计合理，就能够清晰地描述任何业务逻辑。1.2.目前关系数据库面临的问题随着互联网技术的发展，尤其是web2.0技术使用，更注重用户和服务器以及用户和用户之间的交互作用，用户成为既是网站内容的浏览者，也是网站内容的制造者。例如：博客（BLOG）、社会网络（SNS）、以及现在比较热的微博等。对于在使用web2.0技术并且访问量比较大网站，使用传统关系数据库就会遇到一些问题，主要表现在以下几点：1.2.1.对数据库高并发读写的需求　　Web2.0网站要根据用户个性化

4、信息来实时生成动态页面和提供动态信息，无法使用动态页面静态化技术，因此数据库的并发负载非常高，往往要达到每秒上万次的的读写请求，此时服务器上的磁盘根本无法承受如此之多的读写请求。 1.2.2.对海量数据的高效率存储和访问的需求对于大型的社交网站网站，每天用户产生海量的用户动态，随着用户的不断增减，一个数据表中的记录可能有几亿条，对于关系型数据库来说，在一个有上亿条记录的表里面进行SQL询，效率是极其低下的。一些大型Web网站的用户登录系统也是如此，如腾讯、163邮箱都有数亿的帐号。 1.2.3.对数据库的高

5、扩展性和高可用性的需求在基于Web的架构中，数据库是最难进行横向扩展的，当用户量和访问量增加时，数据库没有办法像WebServer那样简单的通过添加更多的硬件和服务结点来扩展性能和负载能力，对于很多需要24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统的升级和扩展往往需要停机维护。1.MongoDB介绍1.1.MongoDB主要功能1.2.MongoDB数据组织简介mongoDB的最外层结构，和关系型数据库一样，是存放多个Collections的容器。可以把mongoDB看成一个文件储藏柜，每个document就如

6、同一页纸；成千上万张纸被存放在文件夹里，这些文件夹就可以看做是Collection；多个文件夹存放在一个储藏柜里，也就是Database1.2.1.MongoDB与Mysql数据库比较mongocollectiondocumentRowDBtableDB组成组成组成组成MySQL管理管理1.1.1.表结构VS文档结构关系数据库的表结构（学生、地址、成绩、科目）MongoDB的存储结构（学生、地址、成绩、科目）Students_id:007name:"Jane"address:address:"123Main

7、St."city:"NewYork"state:"NY"postalcode:"10014"scores:Biolgy:4.0English:3.01.1.MongoDB3.0VSMongoDB2.61.1.1.MongoDB2.61.1.2.MongoDB3.0