Nosql數據庫使用場景
首先需要確認一個問題，nosql能做什么？在現在的開發領域中nosql可以實現文檔存儲（BSON、JSON）、緩存存儲、圖像緩存（圖像搜索），但是對於nosql的具體應用場景完全要根據你實際的業務來講；
· 在傳統的開發之中由於經常要使用到多表查詢，性能很差，所以可以將一些經常顯示的數據整理到文檔型的nosql數據庫（MongoDB），但是現在這個文檔型的nosql使用越來越少，可以忽略了；
·緩存型：例如在進行分布開發的時候session存儲、做一些臨時的數據，例如：購物車、短信驗證碼等，現在使用最多的緩存數據庫就是Redis（可以保存在磁盤，斷電后數據可以被保存下來）；
使用Redis實現消息隊列，可以使用更加高級的RabbitMQ，Kafka實現更方便。
優點：可以實現每秒近乎10W次的讀寫處理。
數據庫優化有很多層次。
1． 語句上的優化：盡量不要去使用多表查詢，盡量不要頻繁的使用各種神奇的統計查詢、如果需要的時候建議使用子查詢來代替（子查詢只是一種折中方案也不是最好的，只是相對的，當你的數據量暴大的時候，那么你所有認知的規則就全部都將改變）。
2． 數據庫的優化只能夠體現在查詢上，而這個查詢還是在認知范圍內的數據量，例如使用索引，但是一旦使用了索引，就不能夠進行頻繁的修改，例如：在主鍵往往會設置索引，但是從另外一個角度，數據不應該進行物理刪除，而要進行邏輯刪除，只是為了保證索引不被重新創建；
空間換時間、時間換空間：你的數據是否需要進行同步處理操作。
3． 當存在有多個RPC業務端的時候，可以考慮進行垂直拆庫的做法，這個時候只能夠按照功能進行拆分，這個是需要強大的接口技術支持的；
4． 當分庫在無法解決問題的時候就需要考慮數據庫的水平拆分問題（認知范圍內的唯一可以使用的最后方案）；
5． 如果需要保證強大的查詢性能，那么就需要再次引入搜索引擎的概念進行分詞處理；
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