轻量高效,一站式解决:浅谈Redis数据库的特点 (redis数据库特点)

Redis数据库是一种轻量级、高效能的开源内存数据库管理系统。它最初由Salvatore Sanfilippo创建于2023年,现已广泛应用于Web应用程序中,以解决许多常见的业务问题。本文将介绍Redis数据库的特点,并探讨它如何成为一种一站式解决方案。

一、简介

作为一款非关系型数据库,Redis以其高效性、可扩展性和操作的简易性成为了许多应用程序的首选。它的轻量性使其在大型应用程序开发中成为一个首选,因为它可以轻松应对高并发负荷。 Redis还提供了一个广泛的API,支持多种编程语言,包括Java、C++、PHP和Python等。这为开发人员提供了一个使用多种编程语言开发业务的灵活性。

二、特点

1.高性能

Redis是一个内存数据库,数据存储在内存中,因此,在服务器的内存配置越高时,读写性能越高。相比传统的基于磁盘的数据库,Redis的性能要更高。Redis通过在内存中存储数据来维护持久性,可以定期将数据写入磁盘,确保数据的持久性。因此,Redis可以提供高可靠性和高可用性的服务。

2.可扩展性

Redis支持多种数据结构,包括字符串、列表、、哈希表和有序等,使其非常适合构建高负荷的应用程序。 Redis还提供了父子进程、主从复制和分片等功能,以便开发人员通过负载均衡和数据备份手段实现水平扩展或使用多台服务器来提高性能。

3.简单易用

Redis提供了一个基于内存的键值对存储模型,使得它非常简单易于使用。Redis支持各种CRUD(创建、读取、更新和删除)操作,通常情况下,开发人员可以使用很少的代码完成复杂的业务逻辑。

4.多语言支持

Redis提供的API覆盖了许多编程语言,包括Java、C++、PHP和Python等,使得它能够用于各种不同的业务需求。

三、一站式解决

Redis作为一个轻量高效、多语言支持的内存数据库,可以成为一种一站式解决方案,解决大量的业务问题。 Redis可以用于缓存、分布式锁、会话管理、消息队列等多种场景,解决互联网应用程序中各种技术问题。因此,无论开发人员遇到的问题是什么,他们都可以通过Redis来进行解决。

1.缓存

Redis可以作为缓存存储解决方案的选择,原因是它提供了极快的性能和可扩展性。 Redis的缓存解决方案可以在执行写操作时,通过对内存中数据的更改,在多个读请求中提供准确、高性能的响应。

2.分布式锁

Redis提供了在分布式环境下共享锁的功能,这意味着它可以锁定代码块并保证它们在不同服务器上的唯一执行。此功能对于防止竞态条件和数据不一致问题非常有用。

3.会话管理

使用Redis可以管理用户的会话状态。 Redis提供了多种会话存储方案,其中之一是使用Redis的哈希表存储会话,这提供了高速,可扩展的可靠性,以及使会话状态持续的持久性特性。

4.消息队列

Redis也可以用作分布式消息队列。 Redis的列表和有序数据结构可以用于将关键字连接到消息,以便处理数据并追踪任务状态。当处理业务逻辑和任务的必要时间变长时,这种方案可以更好地处理并发请求。

四、结论

Redis数据库作为一种轻量级、高效能、跨语言支持的内存数据库,以及一种一站式解决方案,已经赢得了广泛的应用,包括缓存、分布式锁、会话管理和消息队列等各种场景。对于开发人员来说,Redis可以减少代码量,提高应用程序的性能,增强应用程序的可靠性和可扩展性。因此,Redis还是解决数据相关问题的首选工具之一。

相关问题拓展阅读:

Redis数据库跟MongoDB数据库有什么区别呢?

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redis和MongoDB比较 转载

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Redis技术陷阱

Redis 基于内存,也可以基于磁盘持久化NoSql数据库,使用 c语言编写,常用端口6379.

Redis对内存依赖性很强的NoSql数据库,在内存足够的情况下性能出色,但是一般情况下,服务器内存并没有那么多。

一般情况下,Redis会索取大量服务器内存进行存储数据,以达到快速读取查询的效果。当对Redis插入数据后,redis会异步将数据dump到硬盘中,

比如服务器内存是20G,Redi会fork一个进程,并且会占用同样的大小内存,他需要的内存空间瞬间变为20+20=40G,这是内存超过了物理内存的限制,马上会启动虚拟内存,虽然服务器会有虚拟内存,但是那是服务器的虚拟内存,并不是redis自己的虚拟内存。

Linux虚拟内存page很大,IO剧增,dump速度非常慢,整个服务器的性能降到冰点,服务请求会堵塞,严重到服务器崩溃。

对于单台机子,更好是降低redis虚拟内存设置,page可以根据配置进行修改,这个虚拟内存比Linux虚拟内存好多,因为page小很多。

如果Redis既要读又要写,那么更好不要用redis占用大半的内存。

可以设置它的虚拟内存到8G,但是要根据key值大小去衡量,因为key必须在内存中,这样一来就算是启用了虚拟内存,redis占用的实际内存也会超出设想。

官方建议对key小,value很大的数据设置虚拟内存。

另外master/slave不是很成熟,目前只支持主从,Redis在master是非阻塞模式,也就是说在slave执行数据同步的时候,master是可以接受客户端的请求的,并不影响同步数据的一致性,然而在slave端是阻塞模式的,slave在同步master数据时,并不能响应客户端的查询。

可以根据master/slave 的特点,master不dump,只负责写数据,让slaver去dump

Redis如何持久化:持久化就是将内存中的数据写入到硬盘中。

(1):RDB:是将数据写入到临时文件(dump.rdb),持久化之后用这个临时文件替换上次持久化文件,达到数据恢复的目的。RDB是间隔异地短时间进行持久化,如果持久化之间redis发生故障,会发生数据丢失,所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候,默认开启。

(2):Redis内存淘汰策略:指的是用户存储的一些键可以被redis主动从实例中删除,从而产生miss的情况,内存淘汰是为了更好地使用内存,颂渗用一定的缓存miss来换野孙脊取内存的使用率凯凳。①. noeviction:默认策略,不删除任意数据,但是内存不够时,会直接返回错误

②. Allkeys-lru:从数据集中(包括设置过期时间和未设置过期时间的数据集),优先移除最近未使用的key

③. Volatile-lru:在设置了过期时间的数据集中,优先移除最近未使用的key

④. Allkeys-random:从数据集中(包括设置过期时间和未设置过期时间的数据集),随机移除某个key

⑤. Volatile-random:在设置了过期时间的数据集中,随机移除某个key

Volatile-ttl:在设置了过期时间的数据集中,具有更早过期时间的key优先移除。

Redis有些数据类型:String Hash List Sets ZSets(存放多个值,不可有重复,有顺序,不同的是每个元素都会关联Double类型的分数,redis正是通过分数来为中的成员进行从小到大排序),

Redis使用场景:

缓存热数据使用,热数据就是在项目中经常会被查询,但不经常会被修改和删除的数据。

计数器,诸如统计点击数等应用。

队列

位操作(大数据处理),比如统计QQ用户在线。

最新列表

排行榜,使用zadd添加有序

Linux虚拟内存:

为了运行比实际物理内存容量还要大的程序,包括Linux在内的所有现代操作系统几乎毫无里外都采用了虚拟内存技术。虚拟内存技术,可让系统看上去具有比实际意义内存大得多的内存空间,并为实现多道程序的执行创造条件。

虚拟内存概念:总所周知,为了对内存中的存储单元进行识别,内存中的每一个存储单元都必须有一个确切的地址。而一台计算机的处理器能访问多大的内存空间就取决于处理器的程序计数器,该计数器字长越长,能访问的空间越大。

例如对于程序计数器位数为32位的处理器来说,他的地址发生器所能发出的地址数目2^32=4G个,于是这个处理器所能访问的更大内存空间就是4G。载计算机技术中,这个值就是处理器的寻址空间或寻址能力。

MongoDB

文档结构的存储方式。能够快捷获取数据

支持GridFS 支持大容量存储,海量数据存储

海量数据下,性能优越

动态查询

全索引支持,拓展到内部对象和内嵌数组

查询记录分析

快速,就地更新

高效存储二进制大对象

复制和支持自动恢复故障

内置Auto-Sharding 自动分片支持云级别拓展性。分片简单

MapReduce 支持复杂聚合

缺点:不支持事务操作,占用硬盘空间大,没有Mysql成熟的维护工具,无法进行关联表查询,不适用于关系多的数据,复杂句和操作通过mapreduce创建,速度慢,模式自由,自由灵活的文件存储格式带来的数据错误,MongoDB在你删除记录后不会在文件系统回收空间,除非删掉数据库,但是空间没有浪费。

分布式文件存储数据库,介于NoSql和关系型数据库之间的一款产品,基于C++编写,具有查询语言、索引、key-value存储结构,MongoDB存储数据是以BSON类型(二进制json)。

Redis(读写快) —àMongoDB (数据量大、查询统计、缺乏事务支持)àOracle(数据量大、查询统计方便、事务强)

MongoDB适用于表单数据操作、完整性要求不高的系统使用,高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。MongoDB :库-> ON对象记录

区别联系:

(1):性能方面:Redis大于MongoDB、MongoDB支持丰富的数据表达,索引,最类似于关系型数据库,支持查询的语言非常丰富,redis数据结构方面更加丰富,可以存储List/set/Hash/sort Set等。

(2):内存空间和数据量大小: MongoDB适合大量数据存储

(3):数据一致性 Redis事务支持比较弱,MongoDB不支持事务.

(4):Redis用在数据量较小的操作和运算上,Mongodb主要解决海量数据访问效率问题。

(5)MemCachd 不支持数据持久化,断电或者重启后数据消失,但其稳定性是有保证的,redis支持数据持久化和数据恢复,允许单点故障

1.Memcached单个key-value大小有限,一个value更大只支持1MB,而Redis更大支持512MB

2.Memcached只是个内存缓存,对可靠性无要求;而Redis更倾向于内存数据库,因此对对可靠性方面要求比较高

3.从本质上讲,Memcached只是一个单一key-value内存Cache;而Redis则是一个数据结构内存数据库,支持五种数据类型,因此Redis除单纯缓存作用外,还可以处理一些简单的逻辑运算,Redis不仅可以缓存,而且还可以作为数据库用

4.新版本(3.0)的Redis是指集群分布式,也就是说集群本身均衡客户端请求,各个节点可以交流,可拓展行、可维护性更强大。

关于其原因,在官方的FAQ中,提到有如下几个方面:

1、空间的预分配:为避免形成过多的硬盘碎片,mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间,而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增,直到2G为单个文件的更大体积。随着数据量的增加,你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。

2、字段名所占用的空间:为了保持每个记录内的结构信息用于查询,mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储,如果 value域相对于key域并不大,比如存放数值型的数据,则数据的overhead是更大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些,这样占用 空间就小了,但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。

3、删除记录不释放空间:这很容易理解,为避免记录删除后的数据的大规模挪动,原记录空间不删除,只标记“已删除”即可,以后还可以重复利用。

4、可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录,但这个过程会比较缓慢

MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具,这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方。

你好

redis是缓存数据库,很多电商用来秒厅做陪杀系统中扮蠢

mongoDB的话,文档数据库

望采纳胡吵

数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?

通常来说,当数据多、并发量大的时候,架构中可以引入Redis,帮助提升架构的整体性能,减少Mysql(或其他数据库)的压力,但不是使用Redis,就不用MySQL。

因为Redis的性能十分优越,可以支持每秒十几万此的读/写操作,并且它还支持持久化、集群部署、分布式、主从同步等,Redis在高并发的场景下数据的安全和一致性,所以它经常用于两个场景:

缓存

判断数据是否适合缓存到Redis中,可以从几个方面考虑: 会经常查询么?命中率如何?写操作多么?数据大小?

我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中:查询的请求过来,现在Redis中查询则尺,如果查询不到,就查询数据库拿到数据,再放到缓存中,这样第二次相同的查询请求过来,就可以直接在Redis中拿到数据;不过要注意【缓存穿透】的问题。

缓存的刷新会比较复杂,通常是修改完数据库之后,还需要对Redis中的数据进行操作;代码很简单,但是需要保证这两步为同一事务,或最终的事务一致性。

高速读写

常见的就是

计数器

,比如一篇文章的阅读量,不可能每一次阅读就在数据库里面update一次。

高并发的场景很适合使用Redis,比如

双11

秒杀,库存一共就一千件,到了秒杀的时间,通常会在极为短暂的时间内,有数万级的请求达到服务器,如果使用数据库的话,很可能在这一瞬间造成数据库的崩溃,所以通常会使用Redis(秒杀的场景会比较复杂,Redis只是其中之一,例如如果请求超过某个数量的时候,多余的请求就会被限流)。

这种高并发的场景,是当请求达到服务器的时候,直接在Redis上读写,请求不会访问到数据库;程序会在合适的时间,比如一千件库存都被秒杀,再将数据批量写到数据库中。

所以通常来说,在必要的时候引入Redis,可以减少MySQL(或其他)数据库的压力,两者不是替代的关系 。

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解,希望能得到你的关注。

Redis和MySQL的应用场景是不同的。

通常来说,没有说用Redis就不用MySQL的这种情况。

因为Redis是一种

非关系型数据库

(NoSQL),而MySQL是一种关系型数据库。

和Redis同类的数据库还有MongoDB和Memchache(其实并没有持久化数据)

那关系型数据库现在常用的一般有MySQL,SQL Server,Oracle。

我们先来了解一下关系型数据库和非关系型数据库的区别吧。

1.存储方式

关系型数据库是表格式的,因此存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储,提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反,他孙唯高是大块的组合在山或一起。通常存储在数据集中,就像文档、键值对或者图结构。

2.存储结构

关系型数据库对应的是结构化数据,数据表都预先定义了结构(列的定义),结构描述了数据的形式和内容。这一点对

数据建模

至关重要,虽然预定义结构带来了可靠性和稳定性,但是修改这些数据比较困难。而Nosql数据库基于动态结构,使用与

非结构化数据

。因为Nosql数据库是动态结构,可以很容易适应

数据类型

和结构的变化。

3.存储规范

关系型数据库的数据存储为了更高的规范性,把数据分割为最小的

关系表

以避免重复,获得精简的空间利用。虽然管理起来很清晰,但是单个操作设计到多张表的时候,

数据管理

就显得有点麻烦。而Nosql数据存储在平面数据集中,数据经常可能会重复。单个数据库很少被分隔开,而是存储成了一个整体,这样整块数据更加便于读写

4.存储扩展

这可能是两者之间更大的区别,关系型数据库是纵向扩展,也就是说想要提高处理能力,要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中,操作的性能瓶颈可能涉及到多个表,需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间,但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的,它的存储天然就是分布式的,可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。

5.查询方式

关系型数据库通过

结构化查询语言

来操作数据库(就是我们通常说的SQL)。SQL支持数据库CURD操作的功能非常强大,是业界的标准用法。而Nosql查询以块为单元操作数据,使用的是非结构化查询语言(UnQl),它是没有标准的。关系型数据库表中

主键

的概念对应Nosql中存储文档的ID。关系型数据库使用预定义优化方式(比如索引)来加快查询操作,而Nosql更简单更精确的数据访问模式。

6.事务

关系型数据库遵循ACID规则(

原子性

(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)),而Nosql数据库遵循BASE原则(基本可用(Basically Availble)、软/柔性事务(Soft-state )、最终一致性(Eventual Consistency))。由于关系型数据库的数据强一致性,所以对事务的支持很好。关系型数据库支持对事务原子性细粒度控制,并且易于回滚事务。而Nosql数据库是在CAP(一致性、可用性、分区容忍度)中任选两项,因为基于节点的

分布式系统

中,很难全部满足,所以对事务的支持不是很好,虽然也可以使用事务,但是并不是Nosql的闪光点。

7.性能

关系型数据库为了维护数据的一致性付出了巨大的代价,读写性能比较差。在面对高并发读写性能非常差,面对

海量数据

的时候效率非常低。而Nosql存储的格式都是key-value类型的,并且存储在内存中,非常容易存储,而且对于数据的 一致性是 弱要求。Nosql无需sql的解析,提高了读写性能。

8.授权方式

大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵,成本较大(MySQL是开源的,所以应用的场景最多),而Nosql数据库通常都是开源的。

所以,在实际的应用环境中,我们一般会使用MySQL存储我们的业务过程中的数据,因为这些数据之间的关系比较复杂,我们常常会需要在查询一个表的数据时候,将其他关系表的数据查询出来,例如,查询某个用户的订单,那至少是需要用户表和订单表的数据。

查询某个商品的销售数据,那可能就会需要用户表,订单表,订单明细表,商品表等等。

而在这样的使用场景中,我们使用Redis来存储的话,也就是KeyValue形式存储的话,其实并不能满足我们的需要。

即使Redis的读取效率再高,我们也没法用。

但,对于某些没有关联少,且需要高频率读写,我们使用Redis就能够很好的提高整个体统的并发能力。

例如商品的库存信息,我们虽然在MySQL中会有这样的字段,但是我们并不想MySQL的数据库被高频的读写,因为使用这样会导致我的商品表或者库存表IO非常高,从而影响整个体统的效率。

所以,对于这样的数据,且有没有什么复杂逻辑关系(就只是隶属于SKU)的数据,我们就可以放在Redis里面,下单直接在Redis中减掉库存,这样,我们的订单的并发能力就能够提高了。

个人觉得应该站出来更正一下,相反的数据量大,更不应该用redis。

为什么?

因为redis是内存型数据库啊,是放在内存里的。

设想一下,假如你的电脑100G的资料,都用redis来存储,那么你需要100G以上的内存!

使用场景

Redis最明显的

用例

之一是将其用作缓存。只是保存热数据,或者具有过期的cache。

例如facebook,使用Memcached来作为其会话缓存。

总之,没有见过哪个大公司数据量大了,换掉mysql用redis的。

题主你错了,不是用redis代替MySQL,而是引入redis来优化。

BAT里越来越多的项目组已经采用了redis+MySQL的架构来开发平台工具。

如题主所说,当数据多的时候,MySQL的查询效率会大打折扣。我们通常默认如果查询的字段包含索引的话,返回是毫秒级别的。但是在实际工作中,我曾经遇到过一张包含10个字段的表,1800万+条数据,当某种场景下,我们不得不根据一个未加索引的字段进行精确查询的时候,单条

sql语句

的执行时长有时能够达到2min以上,就更别提如果用like这种模糊查询的话,其效率将会多么低下。

我们最开始是希望能够通过增加索引的方式解决,但是面对千万级别的数据量,我们也不敢贸然加索引,因为一旦数据库hang住,期间的所有数据库写入请求都会被放到等待队列中,如果请求是通过http请求发过来的,很有可能导致服务发生分钟级别的超时不响应。

经过一番调研,最终敲定的解决方案是引入redis作为缓存。redis具有运行效率高,数据查询速度快,支持多种存储类型以及事务等优势,我们把经常读取,而不经常改动的数据放入redis中,服务器读取这类数据的时候时候,直接与redis通信,极大的缓解了MySQL的压力。

然而,我在上面也说了,是redis+MySQL结合的方式,而不是替代。原因就是redis虽然读写很快,但是不适合做数据持久层,主要原因是使用redis做数据落盘是要以效率作为代价的,即每隔制定的时间,redis就要去进行数据备份/落盘,这对于单线程的它来说,势必会因“分心”而影响效率,结果得不偿失。

楼主你好,首先纠正下,数据多并不是一定就用Redis,Redis归属于NoSQL数据库中,其特点拥有高性能读写数据速度,主要解决业务效率瓶颈。下面就详细说下Redis的相比MySQL优点。( 关于Redis详细了解参见我近期文章: )

读写异常快

Redis非常快,每秒可执行大约10万次的读写速度。

丰富的数据类型

Redis支持丰富的数据类型,有二进制字符串、列表、、排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题,因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。

原子性

Redis的所有操作都是原子操作,这确保如果两个客户端并发访问,Redis服务器能接收更新的值。

丰富实用工具 支持异机主从复制

Redis支持主从复制的配置,它可以实现主服务器的完全拷贝。

以上为开发者青睐Redis的主要几个可取之处。但是,请注意实际生产环境中企业都是结合Redis和MySQL的特定进行不同应用场景的取舍。 如缓存——热数据、计数器、消息队列(与ActiveMQ,RocketMQ等工具类似)、位操作(大数据处理)、分布式锁与单线程机制、最新列表(如新闻列表页面最新的新闻列表)以及排行榜等等 可以看见Redis大显身手的场景。可是对于严谨的数据准确度和复杂的关系型应用MySQL等关系型数据库依然不可替。

web应用中一般采用MySQL+Redis的方式,web应用每次先访问Redis,如果没有找到数据,才去访问MySQL。

本质区别

1、mysql:数据放在磁盘 redis:数据放在内存。

首先要知道mysql存储在磁盘里,redis存储在内存里,redis既可以用来做持久存储,也可以做缓存,而目前大多数公司的存储都是mysql + redis,mysql作为主存储,redis作为辅助存储被用作缓存,加快访问读取的速度,提高性能。

使用场景区别

1、mysql支持sql查询,可以实现一些关联的查询以及统计;

2、redis对内存要求比较高,在有限的条件下不能把所有数据都放在redis;

3、mysql偏向于存数据,redis偏向于快速取数据,但redis查询复杂的表关系时不如mysql,所以可以把热门的数据放redis,mysql存基本数据。

mysql的运行机制

mysql作为持久化存储的关系型数据库,相对薄弱的地方在于每次请求访问数据库时,都存在着I/O操作,如果反复频繁的访问数据库。之一:会在反复链接数据库上花费大量时间,从而导致运行效率过慢;第二:反复地访问数据库也会导致数据库的负载过高,那么此时缓存的概念就衍生了出来。

Redis持久化

由于Redis的数据都存放在内存中,如果没有配置持久化,redis重启后数据就全丢失了,于是需要开启redis的持久化功能,将数据保存到磁盘上,当redis重启后,可以从磁盘中恢复数据。redis提供两种方式进行持久化,一种是RDB持久化(原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化),另外一种是AOF(append only file)持久化(原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件)。

redis是放在内存的~!

数据量多少绝对不是选择redis和mysql的准则,因为无论是mysql和redis都可以集群扩展,约束它们的只是硬件(即你有没有那么多钱搭建上千个组成的集群),我个人觉得数据读取的快慢可能是选择的标准之一,另外工作中往往是两者同是使用,因为mysql存储在硬盘,做持久化存储,而redis存储在内存中做缓存提升效率。

关系型数据库是必不可少的,因为只有关系型数据库才能提供给你各种各样的查询方式。如果有一系列的数据会频繁的查询,那么就用redis进行非持久化的存储,以供查询使用,是解决并发性能问题的其中一个手段

redis数据库特点的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于redis数据库特点,轻量高效,一站式解决:浅谈Redis数据库的特点,Redis数据库跟MongoDB数据库有什么区别呢?,数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?的信息别忘了在本站进行查找喔。


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