redismysql(redis mysql 性能)
本篇文章给大家谈谈redismysql,以及redis mysql 性能对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
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redis和mysql区别
1、类型不同
MySQL是关系型数据库;而Redis是非关系型数据库。
2、作用不同
mysql用于持久化的存储数据到硬盘,功能强大,但是速度较慢。
redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中,读取速度快。
3、存储类型不同
redis存储的是key-value格式的数据。时间复杂度是O(1),常数阶,而MySQL引擎的底层实现是B+Tree,时间复杂度是O(logn),对数阶。Redis会比MySQL快一点点。
mysql数据存储是存储在表中,查枯液找数据时要先对表进行全局扫描或者根据索引查找,这涉及到卜芹磁盘没弊物的查找,磁盘查找如果是按条点查找可能会快点,但是顺序查找就比较慢;而Redis不用这么麻烦,本身就是存储在内存中,会根据数据在内存的位置直接取出。
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,并孙唯高且它还支持持久化、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,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,直接山或在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,他是大块的组合在一起。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
这可能是两者之间最大的区别,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则尺服务器来分担负载。
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、集合、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。第一: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 如何保持和 MySQL 数据一致
redis在启动之后,从数据库加载数据。
读请求:
不要求强一致性的读请求,走redis,要求强一致性的直接从mysql读取
写请求:
数据首先都写到数据库,之后更新redis(先写喊尘芹redis再写mysql,如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据)
在并发不高的情况下,读操作优先读取redis,不存在的话就去访问MySQL,并把读到的数据写回Redis中;写操作的话,直接写MySQL,成功后再写入Redis(可以在MySQL端定义CRUD触发器,在触发CRUD操作后写数据到Redis,也可以在Redis端解析binlog,再做相应的操作)
在并发高的情况下,读操作和上面一样,写操作是异步写,写入Redis后直接返回,然后定期写入MySQL
1.当更新数据时,如更新某商品的库存,当前商品的库存是100,现在要更新为99,先更新数据库更改成99,然后删除缓存,发现删除缓存失败了,这意味着数据库存的是99,而缓存是100,这导致数据库和缓存不一致。
解决方法:
这种情况应该是先删除缓存,然后在更新数据库,如果删除缓存失败,那就不要更新数据库,如果说删除缓存成功,而更新数据库失败,那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已,这样就能保持数据库与缓存的一致性。
2.在高并发的情况下,如果当删除完缓存的时候,这时去更新数据库,但还没有更新完,另外一个请求来查询数据,发现缓存里没有,就去数据库里查,还是以上面商品库存为例,如果数据库中产品的库存是100,那么查询到的库存是100,然后插入缓存,插入完缓存后,原来那个更新数据库的线程把数据库更新为了99,导致数据库与缓存不一致的情况
解决方法:
遇到这种情况,可以用队列的去解决这个问,创建几个队列,如20个,根据商品的ID去做hash值,然后郑毕对队列个数取摸,当有数据更新请求时,先把它丢到队列里去,当更新完后在从队列里去除,如果在更新的过程中,遇到以上场景,先去缓存里看下有没有数据,如果没有,可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新,如果有也把查询的请求发送到队列里去,然后同步等待缓存更新完成。
这里有一个优化点,如果发现队列里有一个查询请求了,那么就不要放新的查询操作进去了,用一个while(true)循环去查询缓存,循环个200MS左右,如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据,一般情况下是可以取到的。
1、读请求时长阻塞
由于读请求进行了非常轻度的异步化,所以一定要注意读超时的问题,每个读请求必须在超时间内返回,该解决方案最大的风险在于可能数据更新很频繁,导致队列中挤压了大量的更新操作在里面,然后读请求会发生大量的超时,最后导致大量的请求直接走数据库,像遇到这种情况,一般要做好足够的压力测试,如果压力过大,需要根据实际情况添加机器。
2、请求并发量过高
这里还是要做好压力测试,多模拟真实场景,并兄悄发量在最高的时候QPS多少,扛不住就要多加机器,还有就是做好读写比例是多少
3、多服务实例部署的请求路由
可能这个服务部署了多个实例,那么必须保证说,执行数据更新操作,以及执行缓存更新操作的请求,都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上
4、热点商品的路由问题,导致请求的倾斜
某些商品的读请求特别高,全部打到了相同的机器的相同丢列里了,可能造成某台服务器压力过大,因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存,然后才会导致读写并发,所以更新频率不是太高的话,这个问题的影响并不是很大,但是确实有可能某些服务器的负载会高一些。
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[img]redis和mysql区别是什么?
1、在数据库方面,mysql是关系型数据库主要用于存放旦逗持久化数据,redis是NOSQL,即非关系型数据库,也是缓存数据库,缓存的读取速度快,能够大大的提高运行效率,但是保存时间有限。
2、在运行机制方面,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,伍桥如果反复频繁的访问数据库。
3、在作用方面,mysql是存储数据到硬盘,功能强大,速度较慢,但是读写速度没有Redis快,redis为较为频繁的数据到缓存中,读取速度快,基于内存,读腔迟猛写速度快,也可做持久化,但是内存空间有限,当数据量超过内存空间时,需扩充内存,但内存价格贵。
4、在需求方面,mysql和redis因为需求的不同,一般都是配合使用。需要高性能的地方使用Redis,不需要高性能的地方使用MySQL。存储数据在MySQL和Redis之间做同步。
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