nosql点赞,noSQL数据库

Redis的主要功能？

缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。

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共享Session：对于一些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集群的话，可以选择 redis 来统一管理 session。消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。

分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。 当然还有诸如排行榜、点赞功能都可以使用 Redis 来实现，但是 Redis 也不是什么都可以做，比如数据量特别大时，不适合 Redis，我们知道 Redis 是基于内存的，虽然内存很便宜，但是如果你每天的数据量特别大，比如几亿条的用户行为日志数据，用 Redis 来存储的话，成本相当的高。

新浪微博「点赞功能」数据库如何设计的？

对于第一个问题，设计一个schema-(messageID，likedCount)，记录每条微博的点赞数。messageID是微博的编号，likedCount是该微博的点赞人数。但是这里有两个问题需要解决，第一是并发，第二是数据量。

每条微博都有可能有很多人同时点赞，为了保证点赞人数精确就需要保证likedCount++是原子操作，这个可以由应用程序来实现，也可以用redis的事务来实现(如果redis有事务机制或者自增功能的话)，但是我觉得为了性能考虑，也可以不用实现原子操作，具体原因就不展开了。

每天都上亿可能更多的微博内容产生，这样就会有上亿个新的(messageID，likedCount)生成，这样的数据量是比较大的，单机数据库比较难提供高效的服务，所以需要采取sharding的功能(有时候也叫分表分库)，可能根据messageID把这些schema分散到十个或者更多的shards上(据说，sina微博有600个节点，如何三个节点组成一个shard，就有200个shards)，这样每个shard处理的请求就只有原来的十分之一，从而就能提高服务的性能。

关于点赞人列表的设计，一般来说，可能想到的schema是(messageID，userID)，但是这样的设计有一个小问题，就是有些大发的微博可能会得到几十万的点赞，这样就会产生几十万个条数据，这样数据有点多，读取起来可能也慢。所以可以用这样一个schema(messageID，partID，userIDs)，让一个messageID对于多个userID，同时比对应太多的userID，所以加入一个新的partID，一个part存1000个userID，这样几十万个点赞，只需要存几百条数据。这样做还有一个好处，用户点击查看点赞人时的，一般都不是完全显示所有点赞人，而是一批一批显示，这样可以一次只读一条数据，就可显示一批点赞用户信息。

redis数据类型和应用场景

Redis是当前比较热门的NOSQL系统之一，它是一个开源的使用ANSI c语言编写的key-value存储系统（区别于MySQL的二维表格的形式存储。），Redis数据都是缓存在计算机内存中并且它会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，实现数据的持久化。谈到存储数据，那么必然要涉及到相关的数据类型，redis主要有以下数据类型：

描述：string 是 redis 最基本的类型，你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型，一个 key 对应一个 value。value其实不仅是String，也可以是数字。string 类型是二进制安全的。意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。string 类型是 Redis 最基本的数据类型，string 类型的值最大能存储 512MB。

常用命令：get、set、incr、decr、mget等。

应用场景：规key-value缓存应用。常规计数: 点赞数, 粉丝数。

描述： hash 是一个键值(key = value)对集合。Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。

常用命令：hget,hset,hgetall 等。

应用场景：存储部分变更数据，如商品信息等。

描述：list 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。列表最多可存储 232 - 1 元素 (4294967295, 每个列表可存储40多亿)。

常用命令：lpush（添加左边元素）,rpush,lpop（移除左边第一个元素）,rpop,lrange（获取列表片段，LRANGE key start stop）等。

应用场景：消息队列，关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。

描述： set是string类型的无序集合。集合是通过hashtable实现的，概念和数学中个的集合基本类似，可以交集，并集，差集等等，set中的元素是没有顺序的。所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

常用命令：sadd,spop,smembers,sunion 等。

应用场景：交集，并集，差集（微博中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能，对上面的所有集合操作，你还可以使用不同的命令选择将结果返回给客户端还是存集到一个新的集合中）

描述：zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同是可以打分（排序）

常用命令：zadd,zrange,zrem,zcard等

应用场景：排行榜，带权重的消息队列

描述：Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。 把数据结构加上引号主要因为：

Bitmaps本身不是一种数据结构， 实际上它就是字符串 ， 但是它可以对字符串的位进行操作。

Bitmaps单独提供了一套命令， 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储0和1， 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。其实大多数Bitmaps的应用场景可以用其他数据类型来实现，用Bitmaps主要是存储空间占用特别少

常用命令：getbit key offset；setbit key offset value

应用场景：统计用户访问，统计电影某天的的播放量

描述：Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。这类数据结构的基本大的思路就是使用统计概率上的算法，牺牲数据的精准性来节省内存的占用空间及提升相关操作的性能

常用命令：pfadd， pfcount，pfmerge

应用场景：统计网站的每日UV

描述：GEO功能在Redis3.2版本提供，支持存储地理位置信息用来实现诸如附近位置、摇一摇这类依赖于地理位置信息的功能.geo的数据类型为zset.

常用命令：geoadd，geopos， geodist

应用场景：附近位置、摇一摇

参考列表：

Redis五种数据类型及应用场景