Redis系列笔记跟着B站up狂神说学习，所有笔记照着敲了一遍，记录下来供后续忘了参考。
一、NoSQL简介 二、Redis入门–配置安装等 三、Redis数据类型（重要） 四、Redis事务 五、Jedis使用 六、SpringBoot整合Redis 七、Redis持久化
1、MySQL单机时代
1、数据量如果太大、一个机器放不下了！
2、数据的索引（B+Tree），一个机器内存也放不下
3、访问量（读写混合），一个服务器承受不了
2、Memchached（缓存）+MySQL+垂直拆分（读写分离）
网站80%的情况都是在读，每次都要去查询数据库的话就十分的麻烦！所以说我们希望减轻数据的压力，我们可以使用缓存来保证效率！
发展过程：优化数据结构和索引–> 文件IO --> Memchached
3、分库分表+水平拆分+MySQL集群
数据库本质：读+写
早些年：MyIASM–表锁，十分影响效率，高并发出现十分严重的锁问题
然后：Innodb–行锁
慢慢使用分库分表解决写的压力，MySQL推出了表分区，但是用的人不多
MySQL的集群，很好的满足了当时的需求。
4、如今
MySQL等关系型数据库不够用了，数据量很多，变化快
为什么要用NOSQL
用户的个人信息，社交网络，地理位置。用户自己产生的数据，用户日志等等爆发式增长！ 这时候我们就需要使用NoSQL数据库的，Nosql可以很好的处理以上的情况！
NoSQL=Not Only SQL（不仅仅仅是SQL） 关系型数据库：表格，行，列 泛指非关系型数据库的，随着web2.0互联网的诞生！传统的关系型数据库很难对付web2.0时代！尤其是超大规模的高并发的社区！暴露出来很多难以克服的问题，NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅速，Redis是发展最快的，而且是我们当下必须要掌握的一个技术！
NoSQL特点
解耦！ 1、方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展！） 2、大数据量高性能（Redis一秒写8万次，读取11万，NoSQL的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性能会比较高！） 3、数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库！随取随用！如果是数据量十分大的表，很多人就无法设计了！） 4、传统RDBMS和NoSQL
传统的RDBMS - 结构化组织 - SQL - 数据和关系都存在单独的表中 - 操作操作，数据定义语言 - 严格的一致性 - 基础的事务 - ··· Nosq1 - 不仅仅是数据 - 没有固定的查询语言 - 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库（社交关系） - 最终一致性， - CAP定理和BASE（异地多活）初级架构师！ - 高性能，高可用，高可扩 - ···3V+3高
大数据时代的3V：主要是描述问题的 1. 海量Volume 2. 多样Variety 3. 实时Velocity 大数据时代的3高：主要是对程序的要求 1. 高并发 2. 高可扩 3. 高性能kv键值对
新浪：Redis美团：Redis + Tair阿里、百度：Redis+Memchache文档型数据库（Bson格式和Json一样）
MongoDB MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，C++编写，主要用来处理大量的文档！MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系型数据中中间的产品！MongoDB是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系型数据库的！列存储数据库
HBase分布式文件系统图关系数据库
Neo4J 社交网络，广告推荐，关系图谱等不是存图片的，而是存关系的