图片是nosql,图片是jpg吗
【软件架构篇】互联网架构模板
架构图如下图所示。这张图基本涵盖了互联网技术公司的大部分技术点,不同公司只是在具体的技术实现上稍有差异,但不会跳出这个框架的范畴。
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SQL: 常用的有mysql,用于存储业务数据。互联网发展初期,各个业务一般都会独立运营mysql集群,但随着业务越来越多,mysql集群规模越来越大,那就有必要做成SQL平台。
NoSQL: 翻译为Not Only SQL,作为mysql的一种补充。Nosql一般本身就提供集群,且使用起来很方便,公司业务发展初期没有必要。一般Nosql集群的数量越来越多,那就有必要做成Nosql平台。
小文件: 互联网中有很多小文件,比如商品图片,Facebook的图片。这类小文件具有数据小、数量巨大、访问大的特点。如果每个业务都去考虑小文件存储的话,就会出现重复造轮子现象,那就有必要做成小文件平台了。
大文件: 互联网的大文件主要分为两类:一类是业务上的大数据,例如Youtube的视频、电影网站的电影;另一类是海量的日志数据,例如各种访问日志。实力雄厚的一些大公司会基于开源方案做成大数据平台。
开发框架: 比如常见的Spring框架。
Web服务器: 常见的有tomcat、jetty等。
容器: Docker可以极大降低运维成本,以及在实现动态扩容上非常方便。
配置中心: 故名思义,配置中心就是集中管理各个系统的配置。
服务中心: 解决跨系统依赖的配置和调度问题。比如有10个系统依赖A系统的x接口,此时A系统实现了一个y接口可以更好地支持x接口,那么如果直接更新10个系统依赖的配置将会很麻烦。
消息队列: 支持系统解耦。
负载均衡: 充当任务分配器的职责。
CDN: 可以对一些常用文件进行就近缓存,来提高访问速度。
多机房: 多机房的主要目的是备灾,当机房故障时可以快速地将业务切换到另外一个机房,这种切换操作允许一定时间的中断,比如10分钟,1个小时。
多中心: 多中心的要求就更高了,要求同时对外提供服务,且业务能够自动在多中心之间切换,故障后不需人工干预或者很少的人工干预就能自动恢复。
用户管理: 对各个系统的用户进行统一管理。
消息推送: 根据不同途径分为短信、邮件、站内信、App推送。
存储云: 实现是CDN+小文件存储。
图片云: 实现也是CDN+小文件存储。为何不与存储云统一一套系统呢?这是因为图片业务的复杂性导致的。图片涉及的业务会更多,包括裁剪、压缩、美化、审核、水印等。
业务千差万别,各个互联网业务面对的主要问题是复杂度越来越高。此时就要用到拆和合的技术。拆即将一个大系统拆分为多个子系统,降低复杂度。当子系统越来越多,有可能就需要采用合的技术。
测试平台的核心目的是提升测试效率。
运维平台的核心职责分为四大块:配置、部署、监控、应急。
数据平台的核心职责主要包含三部分:数据管理、数据分析和数据应用。
管理平台的核心职责就是权限管理。
nosql是否可以画ER图
nosql 大多数以key-value的形式存储,比如redis,并不是关系型数据库的二位结构,也就没有所谓的实体关系。所以基本上是没法画的。
什么是图数据库?
图数据库(Graph database) 并非指存储图片的数据库,而是以“图”这种数据结构存储和查询数据。目前比较典型的代表产品是Neo4j。
关系型和非关系型数据库的区别
当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。
非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。
nosql和关系型数据库比较?
优点:
1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜。
2)查询速度:nosql数据库将数据存储于缓存之中,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及nosql数据库。
3)存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式,而数据库则只支持基础类型。
4)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。
2)不提供对sql的支持,如果不支持sql这样的工业标准,将产生一定用户的学习和使用成本。
3)不提供关系型数据库对事物的处理。
java面试中redis,mongodb类的,会问哪些问题,怎么回答
1、可能会问nosql和关系型数据库的区别:
优点:
1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用Oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜
2)查询速度:nosql数据库将数据存储于缓存之中,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及nosql数据库
3)存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式,而数据库则只支持基础类型
4)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。
2)不提供对sql的支持,如果不支持sql这样的工业标准,将产生一定用户的学习和使用成本
3)不提供关系型数据库对事物的处理
2、介绍下redis和mongodb:
自行google。
3、应用场景:
redis:
a.主要是做热点数据缓存。
b.数据过期处理。
c.消息队列等功能。
d.计数,例如投票等。
mongodb:
mongodb的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。mongo适用于以下场景:
a.网站数据:mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
b.缓存:由于性能很高,mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由mongo搭建的持久化缓存可以避免下层的数据源过载。
c.大尺寸、低价值的数据:使用传统的关系数据库存储一些数据时可能会比较贵,在此之前,很多程序员往往会选择传统的文件进行存储。
d.高伸缩性的场景:mongo非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。
e.用于对象及JSON数据的存储:mongo的BSON数据格式非常适合文档格式化的存储及查询。
4、支持的数据类型:
内容比较多,自行将网上的信息整理一下。
文章题目:图片是nosql,图片是jpg吗
文章链接:http://myzitong.com/article/hdscsj.html