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。