NoSQL可不是没有SQL

1、单机MySQL的美好年代

在90年代，一个网站的访问量一般不大，用单个数据库完全可以轻松应付！ 在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多。 上述架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？

1. 数据量的总大小，一个机器放不下时

2. 数据的索引（B+ Tree）一个机器的内存放不下时

3. 访问量（读写混合）一个实例不能承受

如果满足了上述 1 or 3个，进化.... DAL：数据库访问层

2、Memcached（缓存）+ MySQL + 垂直拆分

后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web 程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序猿们开始大量使用缓存技术来缓解数据库的压 力，优化数据库的结构和索引，开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续 增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了比较高的IO压力，在这个 时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。

3、MySQL主从读写分离

由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压力，读写集中在一个数据库上让数 据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展 性，MySQL的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。

4、分表分库 + 水平拆分 + Mysql 集群

在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始 出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高 并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM

5、MySQL 的扩展性瓶颈

MySQL数据库也经常存储一些大文本的字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非 常的慢，不容易快速恢复数据库，比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据 从MySQL省去，MySQL将变的非常的小，关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场 景，MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使 用MySQL的开发人员面临的问题。

6.nosql结论

今天我们可以通过第三方平台（如：Google，FaceBook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个 人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加、我们如果要对这些用 户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了，而NoSQL数据库的发展却能很好的处理这些大 的数据！

注：本文有参考自狂神