Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)使用場(chǎng)景，首先需要確認(rèn)一個(gè)問(wèn)題，nosql能做什么？在現(xiàn)在的開(kāi)發(fā)領(lǐng)域中nosql可以實(shí)現(xiàn)文檔存儲(chǔ)（BSON、JSON）、緩存存儲(chǔ)、圖像緩存（圖像搜索），但是對(duì)于nosql的具體應(yīng)用場(chǎng)景完全要根據(jù)你實(shí)際的業(yè)務(wù)來(lái)講；
·在傳統(tǒng)的開(kāi)發(fā)之中由于經(jīng)常要使用到多表查詢(xún)，性能很差，所以可以將一些經(jīng)常顯示的數(shù)據(jù)整理到文檔型的nosql數(shù)據(jù)庫(kù)（MongoDB），但是現(xiàn)在這個(gè)文檔型的nosql使用越來(lái)越少，可以忽略了；
·緩存型：例如在進(jìn)行分布開(kāi)發(fā)的時(shí)候session存儲(chǔ)、做一些臨時(shí)的數(shù)據(jù)，例如：購(gòu)物車(chē)、短信驗(yàn)證碼等，現(xiàn)在使用最多的緩存數(shù)據(jù)庫(kù)就是Redis（可以保存在磁盤(pán)，斷電后數(shù)據(jù)可以被保存下來(lái)）；
使用Redis實(shí)現(xiàn)消息隊(duì)列，可以使用更加高級(jí)的RabbitMQ，Kafka實(shí)現(xiàn)更方便。
優(yōu)點(diǎn)：可以實(shí)現(xiàn)每秒近乎10W次的讀寫(xiě)處理。
數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化有很多層次。
1．語(yǔ)句上的優(yōu)化：盡量不要去使用多表查詢(xún)，盡量不要頻繁的使用各種神奇的統(tǒng)計(jì)查詢(xún)、如果需要的時(shí)候建議使用子查詢(xún)來(lái)代替（子查詢(xún)只是一種折中方案也不是最好的，只是相對(duì)的，當(dāng)你的數(shù)據(jù)量暴大的時(shí)候，那么你所有認(rèn)知的規(guī)則就全部都將改變）。
2．?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化只能夠體現(xiàn)在查詢(xún)上，而這個(gè)查詢(xún)還是在認(rèn)知范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)量，例如使用索引，但是一旦使用了索引，就不能夠進(jìn)行頻繁的修改，例如：在主鍵往往會(huì)設(shè)置索引，但是從另外一個(gè)角度，數(shù)據(jù)不應(yīng)該進(jìn)行物理刪除，而要進(jìn)行邏輯刪除，只是為了保證索引不被重新創(chuàng)建；
空間換時(shí)間、時(shí)間換空間：你的數(shù)據(jù)是否需要進(jìn)行同步處理操作。
3．當(dāng)存在有多個(gè)RPC業(yè)務(wù)端的時(shí)候，可以考慮進(jìn)行垂直拆庫(kù)的做法，這個(gè)時(shí)候只能夠按照功能進(jìn)行拆分，這個(gè)是需要強(qiáng)大的接口技術(shù)支持的；
4．當(dāng)分庫(kù)在無(wú)法解決問(wèn)題的時(shí)候就需要考慮數(shù)據(jù)庫(kù)的水平拆分問(wèn)題（認(rèn)知范圍內(nèi)的唯一可以使用的最后方案）；
5．如果需要保證強(qiáng)大的查詢(xún)性能，那么就需要再次引入搜索引擎的概念進(jìn)行分詞處理
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