本文将从单机MySQL的场景出发，简述一下随着网站的访问量越来越大，数据库部署的演进过程，到为什么要用MySQL的必要性。
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大数据时代的数据有3V的特点：海量Volume、多样Variety、实时Velocity。
互联网网站需求的3高的特点：高并发、高可扩、高性能。
一、单机MySql
当一个网站的访问量不大时，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......
二、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。程序员们开始大量的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。
Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端
三、MySql主从复制读写分离
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。
四、分库分表+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。
同时，开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术，是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好满足互联网的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保证。
五、Mysql的扩展性瓶颈
MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，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将变得非常的小。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。
六、为什么用Nosql
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, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。下面给大家看一下，web应用数据量的增长图：
七、Nosql是什么
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，
泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括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。
八、Nosql的优势
1.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。
2.大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。
这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
3.多样灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。
九、Nosql数据库的四大分类
键值(Key-Value)存储
列存储
文档存储
图形存储
常见的有：Redis、Memcache、MongoDB，这里就不一 一 介绍了。
NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准，也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。如果以前没有接触过NoSQL，MongoDB是一个比较好的选择，他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的，缺点是索引的成本和文档大小限制。如果是使用Hadoop大数据分析，数据基本上不存在修改，只是插入和查询，并且需要配合Hadoop的MR任务，HBase会是很好的选择。如果要求有很强的扩展能力，高并发读写和维护方便，Casaandra则是不错的选择。当然除了上面三个流行的NoSQL，还有很多优秀的NoSQL数据库，而且他们都有各自擅长领域，所以需要了解你们产品自身的特点然后分析选择哪种才是最适合的，往往在大型系统中不是单一的数据库，而是使用多种数据库组合。
实际上为了更好的描述实体之间的关系，我们要是再继续使用Redis的话，是不是感觉实体之间的关系不够那么的明显，虽然也是属于NoSQL的一种，但是相对来说，Redis，表现实体之间的关系就没有那么清晰了，为了更好的描述实体之间的关系，就会使用图形数据库来进行了，那么今天阿粉介绍的，就是一个图形化的数据可，Neo4J。
Neo4j是一个世界领先的开源的基于图的数据库。 它是使用Java语言完全开发的。那么什么是图数据库呢？图数据库是以图结构的形式存储数据的数据库。 它以节点，关系和属性的形式存储应用程序的数据。正如RDBMS以表的“行，列”的形式存储数据，GDBMS以图的形式存储数据。
RDBMS与图数据库的区别
1.Tables 表Graphs 图表
2.Rows 行Nodes 节点
3.Columns and Data 列和数据 Properties and its values属性及其值
4.Constraints 约束Relationships 关系
5.Joins 加入Traversal 遍历
说完了图形数据库，我们就来看看这个 Neo4J 数据库吧
neo4j是用Java语言编写的图形数据库，运行时需要启动JVM进程，因此，需安装JAVA SE的JDK。关于 Java 怎么安装，我就不用再多废话了吧，到时候别忘了检测一下 Java 的版本就好了， java -version
接下来我们就是要进行一个安装了，我们先去官网，下载社区版，企业版要收费的，注意哈。
官网地址
下载完成，直接开始安装，傻瓜式操作即可。
Neo4j应用程序有如下主要的目录结构：
注意，如果你使用的是Zip的压缩包来进行的使用的话，那么你就需要注意一些地方，比如你如果是用 Zip 的包解压之后，并且想要通过 bat 的命令启动，直接在目录下进行 cmd ，然后 neo4j.bat ,这时候可能会出现一个问题，就是版本可能会出现问题，你如果下载使用的是最新版的 Neo4J ,那么就可能会让你使用 JDK 11 ，而阿粉就是踩过了这个大坑之后，才发现，bat 闪退的原因。
这样就是说明我们的 JDk 的版本对应的和 Neo4J 需要的 JDK 是不匹配的，我们就需要换一下我们的 JDK 了。把他换成 JDK 11 就好了，再次启动。
这时候，我们就直接访问 localhost：7474 的端口，直接就能看到如下的画面， 1.jpg
刚进入的时候可能需要大家输入帐号密码，默认的帐号密码就是，neo4j 修改成你想要的就行了。
这样登录进去我们就能开始正式学习 Neo4J 的所有内容了。
Neo4j - CQL语法
我们在讲语法之前首先我们先得看看 Neo4J 的构建模块，不然之后的查询都是无意义的。
Neo4j图数据库主要有以下构建块 -
节点是图表的基本单位。 它包含具有键值对的属性，如下所示
属性是用于描述图节点和关系的键值对
关系是图形数据库的另一个主要构建块。 它连接两个节点，如下所示。
Label将一个公共名称与一组节点或关系相关联。 节点或关系可以包含一个或多个标签。 我们可以为现有节点或关系创建新标签。 我们可以从现有节点或关系中删除现有标签。
Neo4j数据浏览器 一旦我们安装Neo4j，我们可以访问Neo4j数据浏览器使用以下URL
http：// localhost：7474 / browser /
CREATE 语法
CREATE ( : )
它是我们要创建的节点名称。
它是一个节点标签名称
我们可以创建一个节点，然后给他安排上一个标签
CREATE (emp:Employee)
当我们看到
Added 1 label, created 1 node, completed after 74 ms.
这就创建成功了，
那么怎么查看呢？
MATCH语法
MATCH ( : ) return xxx
是这个样子的
但是看到里面竟然没有东西，就相当于是一个空的对象，那是不是就应该给里面放入属性的操作呢？没错，肯定有
CREATE (emp:Employee{ id : 1001 ,name :"lucy", age : 10})
Added 1 label, created 1 node, set 3 properties, completed after 163 ms. 创建成功。
我们再次查看就能看到
如果我们想只要其中的一些对象的属性，而不是全部属性，那应该怎么操作呢？
RETURN语法
RETURN 可以返回的是一个对象，也可以是对象中的属性，比如：
结果就是下面这个样子的，大家看一下，是不是感觉还是挺好用的。
** WHERE语法**
WHERE
为什么在前面的位置阿粉说，CQL 是和 SQL 类型的，这完全是因为很多东西和 SQL 是类似的。
结果如下：
相同的还有
布尔运算符 描述 AND 和 OR 或者 NOT 非 XOR 异或
比较运算符 描述 = “等于”运算符 “不等于”运算符 “小于”运算符 “大于”运算符 = “小于或等于”运算符。 = “大于或等于”运算符。
DELETE语法
删除语法必然是有的，因为有创建，肯定有删除。
DELETE
但是这个命令也不是单独使用的哈，
MATCH (e: Employee) DELETE e
直接删除成功。
基础的东西讲完了，阿粉就得说说这个比较重要的内容了，关系，
我们之前创建节点的时候，那叫一个简单舒适加愉快，但是创建关系就比较复杂了，因为需要考虑如何匹配到有关系的两个节点，以及关系本身的属性如何设置。这里我们就简单学一下如何建立节点之间的关系。
由于Neo4j CQL语法是以人类可读的格式。 Neo4j CQL也使用类似的箭头标记来创建两个节点之间的关系。
每个关系（ ）包含两个节点
在Neo4j中，两个节点之间的关系是有方向性的。 它们是单向或双向的。
如果我们尝试创建一个没有任何方向的关系，那么就会报错。
关系创建语法
CREATE ( )-[ ]-( )
我们这里直接使用创建新的节点来创建关系。
提示创建成功
这里关系名称是“CONTAINS”
关系标签是“contains”。
这么看是看不出有啥关系的，但是，我们可以从另外的一个位置
这样看下来，这个 Neo4J 简单操作是不是就学会了，阿粉接下来的文章中讲怎么使用 Java 来操作 Neo4J 数据库。欢迎大家来观看。