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为什么使用Redis

Redis是 NoSQL(非关系型数据库) 类型数据库,在NoSQL 数据库中数据之间是无联系的,无关系的。数据的结构是松散的,可变的。

非关系型数据库优势:

(1) 大数据量,高性能

NoSQL 数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。关系型数据库(例如 MySQL)使用查询缓存。这种查询缓存在更新数据后,缓存就是失效了。在频繁的数据读写交互应用中。 缓存的性能不高。NoSQL 的缓存性能要高的多。

(2) 灵活的数据模型

NoSQL 无需事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里,增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表,增加字段简直就是一个噩梦。尤其在快速变化的市场环境中,用户的需求总是在不断变化的。

(3) 高可用

NoSQL 在不太影响性能的情况,就可以方便的实现高可用的架构。

NoSQL 能很好的解决关系型数据库扩展性差的问题。弥补了关系数据(比如 MySQL) 在某些方面的不足,在某些方面能极大的节省开发成本和维护成本。

MySQL 和 NoSQL 都有各自的特点和使用的应用场景,两者结合使用。让关系数据库关注在关系上,NoSQL 关注在存储上。

(4) 低成本

这是大多数分布式数据库共有的特点,因为主要都是开源软件,没有昂贵的 License 成本

非关系型数据库劣势:
(1) 无关系,数据之间是无联系的。

(2) 不支持标准的 SQL,没有公认的 NoSQL 标准

(3) 没有关系型数据库的约束,大多数也没有索引的概念

(4) 没有事务,不能依靠事务实现 ACID.

(5) 没有丰富的数据类型(数值,日期,字符,二进制,大文本等)

关系型数据库的瓶颈:

(1)无法应对每秒上万次的读写请求,无法处理大量集中的高并发操作。关系型数据的是 IO密集的应用。硬盘 IO 也变为性能瓶颈

(2)表中存储记录数量有限,横向可扩展能力有限,一张表最大二百多列。纵向数据可承受能力也是有限的,一张表的数据到达百万级,读写的速度就会逐渐的下降。面对海量数据, 必须使用主从复制,分库分表。这样的系统架构是难以维护的。

大数据查询 SQL 效率极低,数据量到达一定程度时,查询时间会呈指数级别增长

(3)无法简单地通过增加硬件、服务节点来提高系统性能。数据整个存储在一个数据库中的。多个服务器没有很好的解决办法,来复制这些数据。

(4)关系型数据库大多是收费的,对硬件的要求较高。软件和硬件的成本花费比重较大。

综上所述,目前在互联网领域海量数据的项目中NoSQL应用非常广泛。

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