redis是cp还是ap redis属于ap还是cp

本文目录一览：

1、现在最成熟的开源nosql是什么?分别有什么优缺点
2、(一)Redis-NoSql是什么、能干嘛,与关系型数据库的区别
3、关于redis批量获取数据pipeline
4、分布式系统设计的几种理论

现在最成熟的开源nosql是什么?分别有什么优缺点【redis是cp还是ap redis属于ap还是cp】单就transaction这一点，目前开源NoSQL数据库没有做的比较好的。MongoDB的最大卖点是不需构建非主键索引也能执行很多查询。但是MongoDB的服务器分布设计实在不能让人恭维，可以说是NoSQL数据库中最Ugly的实现。
NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。缺点但是一些人承认，没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的，至少很多管理人员是这样看。
这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。优点：易扩展 NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
分布式nosql ，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。
扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。缺点：1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术，不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。
(一)Redis-NoSql是什么、能干嘛,与关系型数据库的区别NoSQL，泛指非关系型的数据库， NoSQL即Not-Only SQL，它可以作为关系型数据库的良好补充。随着互联网web0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。
数据库应用场景不同：Redis主要用于缓存、队列、计数器等，而关系型数据库主要用于存储关系型数据。数据库的处理方式不同：Redis可以对数据进行持久化，包括RDB快照和AOF日志两种方式，保证数据不丢失。
在NoSQL中，数据可以在任何时候任何地方添加，不需要先定义表。c. SQL中如果需要增加外部关联数据的话，规范化做法是在原表中增加一个外键，关联外部数据表。
NOSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，它旨在为大规模数据存储和处理提供更高的性能和更灵活的数据模型。NOSQL数据库主要分为四类：键值存储数据库、文档型数据库、列存储数据库和图型数据库。
mysql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘中，读取速度较慢。redis是NOSQL，即非关系型数据库，也是缓存数据库，即将数据存储在缓存中，缓存的读取速度快，能够大大的提高运行效率，但是保存时间有限。
关于redis批量获取数据pipeline将需要操作的key计算出对应的solt，得到hostAndPort，分组存放在一个map中。
指令类型必须一致，批量指令依赖于Redis的实现，有些指令如setbit 没有批量实现的，就无法使用这种方案。不能混合指令发送，需要发送的指令必须在一次请求中确定。灵活性比pipeline差。
提高效率的解决方案因此，通过上面我们就可以知道key值存储对应的reids集群的节点，因此我们可以做以下处理：将你所需要的key按照槽的值进行分批，用单点连接的形式连接到某个redis节点上，批量取处于同一个节点上的key 。
获取jedis对象（一般从连接池中获?。?）获取jedis对象的pipeline对象 3）添加、执行指令用pipeline提交所有操作并返回执行结果：为了保证pipeline原子性， redis提供了简单的事务。
使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理。
利用管道插入catdata.txt|redis-cli--pipeShellVSRedispipe下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redispipe之间的效率。测试思路：分别通过shell脚本和Redispipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间。
分布式系统设计的几种理论分区容错性：单台服务器，或多台服务器出问题（主要是网络问题）后，正常服务的服务器依然能正常提供服务，并且满足设计好的一致性或可用性。重点在于：部分服务器因网络问题，业务依然能够继续运行。
CAP理论为分布式系统设计提供了明确的指导原则，使得设计者可以根据实际需求在一致性、可用性和分区容错性之间进行权衡。
是由eBay工程师提出的一种分布式系统设计理论。这一理论是对CAP定理中一致性C和可用性A权衡的结果，其核心思想来源于对大规模互联网系统分布式实践的深入总结。
CAP组织学理论在分布式系统的设计与实现过程中具有非常重要的应用价值。
该定理是基于分布式计算的理论，用于描述分布式系统中节点间的通信和同步行为。以下是对戴维宁定理的详细解释：戴维宁定理的内容戴维宁定理是关于分布式计算系统中节点间通信和同步行为的一个定理。