redis数据分库，redis 数据库

大数据常用哪些数据库(什么是大数据库)

常用的数据库有很多种，包括但不限于以下几种：关系型数据库，文档型数据库，键值对数据库，列存储数据库，图形数据库。

适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

大数据本质是一种概念，既数据体量大、数据格式复杂、数据来源广。而数据库则是一种具体的计算机技术，用来存储数据，常见的数据库有Mysql数据库、Oracle数据库等，底层还是基于磁盘来进行存储。

在时序数据库类型中，InfluxDB、RRDtool、Graphite等数据库也较为常见。其他类型数据库可参考 http：//db-engines.com/en/ranking网站排名。

相关问答

Q1: 如何对分库后的数据进行分页查询

1、也是在大数据量的前提下，依据概率论，可以假定需要查询的第N页的数据，在子库中都处于第 N/X 页的后面。

2、为了解决这个问题，可以采用以下方法：-使用索引进行分页查询。-使用游标进行分页查询。-使用缓存进行分页查询。

3、使用子查询优化大数据量分页查询 这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。

4、因为在使用select id from table limit 10000，10 查询id数据时，默认是对id进行排序，返回的是排序后的id结果，如果我们想按插入顺序查询结果，这样查询出来的结果就与我们的需求不相符。

5、）如果Limit+pageSizeCount，那么需要从A 表取部分数据从B表取一部分数据。如果limitA表41条 那么需要从B表取数据，如果B数据依然不足，那么重复以上的步骤。

Q2: 高并发三种解决方法

1、：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

2、解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。

3、解决方式二：执行关键读写时添加内部锁软件开发工程师可以在关键读写业务地方添加内部锁方式解决Redis高并发问题。

4、mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。

5、首先vue高并发解决方法是利用路由进行后端模块划分，引入Express搭建服务。其次连接数据库，引入mongoose进行按照模块进行二次封装也可以。最后需要同时调用多个后台接口，用vue-cli命令创建项目即可。

6、负载均衡。负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。最新：CDN加速技术。什么是CDN？CDN的全称是内容分发网络。

Q3: redis分库的实现

（启动服务）切到redis安装目录 .\redis-server.exe .\638conf 638conf为该redis节点服务配置项。

redis 中的每一个数据库，都由一个 redisDb 的结构存储。其中，redisDb.id 存储着 redis 数据库以整数表示的号码。redisDb.dict 存储着该库所有的键值对数据。redisDb.expires 保存着每一个键的过期时间。

Pickle和Marshal可以序列化简单的Python对象，甚至source也可以通过各种自省方法获得。 随便找一个Web框架都可以实现一个ReST风格的服务器作为Worker，eval相关的机制也可以方便地对已有代码进行求值。

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