Redis是什么?两句话可以做下概括:1.是一个完全开源免费的key-value内存数据库2.通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构strings、map
Redis是什么?两句话可以做下概括:
1. 是一个完全开源免费的key-value内存数据库
2. 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
Redis不是什么?同样从两个方面来做下对比:
1. 不是sql server、mySQL等关系型数据库,主要原因是:
. redis目前还只能作为小数据量存储(全部数据能够加载在内存中) ,海量数据存储方面并不是redis所擅长的领域
. 设计、实现方法很不一样.关系型数据库通过表来存储数据,通过SQL来查询数据。而Redis通上述五种数据结构来存储数据,通过命令 来查询数据
2. 不是Memcached等缓存系统,美国空间,主要原因有以下几个:
.网络IO模型方面:Memcached是多线程,分为监听线程、worker线程,引入锁,带来了性能损耗。Redis使用单线程的IO复用模型,将速度优势发挥到最大,也提供了较简单的计算功能
.内存管理方面:Memcached使用预分配的内存池的方式,带来一定程度的空间浪费 并且在内存仍然有很大空间时,新的数据也可能会被剔除,而Redis使用现场申请内存的方式来存储数据,不会剔除任何非临时数据 Redis更适合作为存储而不是cache
.数据的一致性方面:Memcached提供了cas命令来保证.而Redis提供了事务的功能,可以保证一串 命令的原子性,中间不会被任何操作打断
. 存储方式方面:Memcached只支持简单的key-value存储,不支持枚举,不支持持久化和复制等功能
一句话小结一下:Redis是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。
Redis有什么用?只有了解了它有哪些特性,我们在用的时候才能扬长避短,为我们所用:
1. 速度快:使用标准C写,所有数据都在内存中完成,读写速度分别达到10万/20万
2. 持久化:对数据的更新采用Copy-on-write技术,可以异步地保存到磁盘上,主要有两种策略,一是根据时间,更新次数的快照(save 300 10 )二是基于语句追加方式(Append-only file,aof)
3. 自动操作:对不同数据类型的操作都是自动的,很安全
4. 快速的主--从复制,官方提供了一个数据,Slave在21秒即完成了对Amazon网站10G key set的复制。
5. Sharding技术: 很容易将数据分布到多个Redis实例中,数据库的扩展是个永恒的话题,在关系型数据库中,主要是以添加硬件、以分区为主要技术形式的纵向扩展解决了很多的应用场景,但随着web2.0、移动互联网、云计算等应用的兴起,这种扩展模式已经不太适合了,所以近年来,像采用主从配置、数据库复制形式的,Sharding这种技术把负载分布到多个特理节点上去的横向扩展方式用处越来越多。
这里对Redis数据库做下小结:
1. 提高了DB的可扩展性,只需要将新加的数据放到新加的服务器上就可以了
2. 提高了DB的可用性,只影响到需要访问的shard服务器上的数据的用户
3. 提高了DB的可维护性,对系统的升级和配置可以按shard一个个来搞,服务器空间,对服务产生的影响较小
4. 小的数据库存的查询压力小,查询更快,性能更好
写到这里,可能就会有人急不可待地想用它了,那怎么用呢?可以直接到官方文档,里面帮我们整理好了各个语言环境下的客户端,主要有Ruby、Python、 PHP、Perl、Lua、Java、C#....有几种语言,我也没见过,所以就不多说了,你懂的....
最后,把我使用过程中的一些 经验与教训,做个小结:
1. 要进行Master-slave配置,出现服务故障时可以支持切换。
2. 在master侧禁用数据持久化,只需在slave上配置数据持久化。
3. 物理内存+虚拟内存不足,这个时候dump一直死着,时间久了机器挂掉。这个情况就是灾难!
4. 当Redis物理内存使用超过内存总容量的3/5时就会开始比较危险了,就开始做swap,内存碎片大
5. 当达到最大内存时,会清空带有过期时间的key,即使key未到过期时间.
6. redis与DB同步写的问题,先写DB,后写redis,因为写内存基本上没有问题
本文出自 “科大讯飞ceecy的专栏” 博客,请务必保留此出处
,美国服务器
INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。


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