NoSQL（非关系型数据库）之Redis

一、关系型数据库与非关系型数据库

1.1 关系型数据库

1.2 非关系型数据库

1.3 区别

1.3.1 数据存储方式不同

1.3.2 扩展方式不同

1.4 非关系型数据库产生背景

二、 Redis简介

2.1 Redis概述

2.2 Redis优点

2.3 Redis为什么这么快？

总结

一数据流向

二各自特点

一、关系型数据库与非关系型数据库

1.1 关系型数据库

关系型数据库是一个结构化的数据库，创建在关系模型(二维表格模型)基础上，一般面向于记录。

SQL语句(标准数据查询语言)就是一种基于关系型数据库的语言，用于执行对关系型数据库中数据的检索和操作。主流的关系型数据库包括0racle、Mvsol、SQLServer、Microsoft Access、DB2、Postgres0L 等。

以上数据库在使用的时候必须先建库建表设计表结构，然后存储数据的时候按表结构去存，如果数据与表结构不匹配就会存储失败。

1.2 非关系型数据库

NOSQL(NoSQL=Not Only SQL)，意思是"不仅仅是 SQL"，是非关系型数据库的总称。

除了主流的关系型数据库外的数据库，都认为是非关系型。

不需要预先建库建表定义数据存储表结构，每条记录可以有不同的数据类型和字段个数(比如微信群聊里的文字、图片、视频、音乐等)。

主流的 NoSQL数据库有Redis、MongBD、Hbase、Memcached。

1.3 区别

1.3.1 数据存储方式不同

关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。

关系型数据库：实例>数据库>表>记录行/数据字段>存储到存储数据

与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

非关系型数据库：实例>数据库>集合>键值对

1.3.2 扩展方式不同

SQL和NOSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上，要支持日益增长的需求当然要扩展。

要支持更多并发量，SOL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多克服。虽然SQ数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限个表，这都需要通过提高计算机性能来。

而NoSQL数据库是横向扩展的。因为非关系型数据存储天然就是分布式的，NSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

关系型数据库：纵向比如说硬件中添加内存

非关系型数据库：横向天然分布式

1.4 非关系型数据库产生背景

可用于应对 Web2.0 纯动态网站类型的三高问题。

（1）High performance——对数据库高并发读写需求

（2）Huge Storage——对海量数据高效存储与访问需求

（3）High Scalability && High Availability——对数据库高可扩展性与高可用性需求

关系型数据库和非关系型数据库都有各自的特点与应用场景，两者的紧密结合将会给Web2.0的数据库发展带来新的思路。让关系数据库关注在关系上，非关系型数据库关注在存储上。例如，在读写分离的MySQL数据库环境中,可以把经常访问的数据存储在非关系型数据库中，提升访问速度。

Mysql 高热数据—>redis

web—>redis—>mysql

CPU—>内存/缓存—>磁盘

二、 Redis简介

Redis基于内存运行并支持持久化，采用key-value（键值对）的存储形式。

2.1 Redis概述

Redis 是一个开源的、使用 C 语言编写的 NoSQL 数据库。

Redis 基于内存运行并支持持久化，采用key-value（键值对）的存储形式，是目前分布式架构中不可或缺的一环。

Redis服务器程序是单进程模型，也就是在一台服务器上可以同时启动多个Redis进程，Redis的实际处理速度则是完全依靠于主进程的执行效率。若在服务器上只运行一个Redis进程，当多个客户端同时访问时，服务器的处理能力是会有一定程度的下降；若在同一台服务器上开启多个Redis进程，Redis在提高并发处理能力的同时会给服务器的CPU造成很大压力。即：在实际生产环境中，需要根据实际的需求来决定开启多少个Redis进程。若对高并发要求更高一些，可能会考虑在同一台服务器上开启多个进程。若 CPU 资源比较紧张，采用单进程即可。