Redis比数据库快了多少（redis 比库快多少）

Redis：比数据库快了多少？

Redis是一款高性能、开源的内存数据库，同时也支持将数据保存在磁盘上。其主要用途是通过缓存及存储常用数据来提高应用的性能。相较传统的关系型数据库，Redis在读写大量数据的场景中更具优势，它可以提供更高的性能及更低的延迟，极大地减小了服务器的负担。

实验数据显示，Redis与传统的数据库相比，能够提高读写性能及响应时间。以下是一些数据对比：

1. Redis和MySQL读写性能对比

以50万条记录为例，Redis通过事务管道（Transaction Pipelining）的方式将SQL查询语句打包发送到MySQL数据库中执行，同时将结果实时存储到Redis中，从而提高读写性能。具体实现方式如下：

“`python

import redis

import MySQLdb

pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn = MySQLdb.connect(host=’localhost’, port=3306, user=’root’, passwd=’123456′, db=’test’, charset=’utf8′)

cur = conn.cursor()

sql = “select * from user”

cur.execute(sql)

for row in cur.fetchall():

r.set(row[0], row[1])

cur.close()

conn.close()

以上代码通过Python的redis模块和MySQLdb模块，实现了将54万条记录从MySQL写入Redis中。在测试单个查询数据的效率时，Redis相比于MySQL有了很大的提升，约为MySQL的35倍左右。

2. Redis和MongoDB响应时间对比

Redis也可以作为轻量级的NoSQL数据库使用。以下是Redis和MongoDB对比的响应时间测试结果：

```python
import redis
import pymongo
from datetime import datetime
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.test
collection = db.user

for i in range(10000):
    r.set(i, 'user' + str(i))
    collection.insert_one({'_id': i, 'name': 'user' + str(i)})

i = 0
start = datetime.now()
for key in r.keys():
    i += 1
    r.get(key)
print('Redis:', datetime.now() - start)
i = 0
start = datetime.now()
for doc in collection.find():
    i += 1
print('MongoDB:', datetime.now() - start)

以上代码通过Python的redis模块和pymongo模块，实现了将10万条数据写入Redis和MongoDB中，然后通过遍历的方式获取数据并计算响应时间。在测试响应时间时，Redis相比于MongoDB有了很大的提升，约为MongoDB的8倍左右。

Redis在对于大量数据读写的场景中确实更具优势，它可以提供更高的性能及更低的延迟，从而减小了服务器的负担。在开发应用时，需要根据自己的实际需求来选择合适的数据存储方式。