redis数据库有哪些特点?

发布网友 发布时间：2022-04-20 04:55

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懂视网 时间：2022-04-07 20:44

用户登录系统

记录用户登录信息的一个系统， 我们简化业务后只留下一张表。

关系型数据库的设计

mysql> select * from login;
+---------+----------------+-------------+---------------------+
| user_id | name           | login_times | last_login_time     |
+---------+----------------+-------------+---------------------+
|       1 | ken thompson   |           5 | 2011-01-01 00:00:00 |
|       2 | dennis ritchie |           1 | 2011-02-01 00:00:00 |
|       3 | Joe Armstrong  |           2 | 2011-03-01 00:00:00 |
+---------+----------------+-------------+---------------------+

user_id表的主键，name表示用户名，login_times表示该用户的登录次数，每次用户登录后，login_times会自增，而last_login_time更新为当前时间。

REDIS的设计

关系型数据转化为KV数据库，我的方法如下：

key 表名：主键值：列名

value 列值

一般使用冒号做分割符，这是不成文的规矩。比如在php-admin for redis系统里，就是默认以冒号分割，于是user:1 user:2等key会分成一组。于是以上的关系数据转化成kv数据后记录如下：

Set login:1:login_times 5
Set login:2:login_times 1
Set login:3:login_times 2

Set login:1:last_login_time 2011-1-1
Set login:2:last_login_time 2011-2-1
Set login:3:last_login_time 2011-3-1

set login:1:name ”ken thompson“
set login:2:name “dennis ritchie”
set login:3:name ”Joe Armstrong“

这样在已知主键的情况下，通过get、set就可以获得或者修改用户的登录次数和最后登录时间和姓名。

一般用户是无法知道自己的id的，只知道自己的用户名，所以还必须有一个从name到id的映射关系，这里的设计与上面的有所不同。

set "login:ken thompson:id" 1
set "login:dennis ritchie:id" 2
set "login: Joe Armstrong:id" 3

这样每次用户登录的时候业务逻辑如下（python版），r是redis对象，name是已经获知的用户名。

#获得用户的id
uid = r.get("login:%s:id" % name)
#自增用户的登录次数
ret = r.incr("login:%s:login_times" % uid)
#更新该用户的最后登录时间
ret = r.set("login:%s:last_login_time" % uid, datetime.datetime.now())

如果需求仅仅是已知id，更新或者获取某个用户的最后登录时间，登录次数，关系型和kv数据库无啥区别。一个通过btree pk，一个通过hash，效果都很好。

假设有如下需求，查找最近登录的N个用户。开发人员看看，还是比较简单的，一个sql搞定。

select * from login order by last_login_time desc limit N

DBA了解需求后，考虑到以后表如果比较大，所以在last_login_time上建个索引。执行计划从索引leafblock 的最右边开始访问N条记录，再回表N次，效果很好。

过了两天，又来一个需求，需要知道登录次数最多的人是谁。同样的关系型如何处理？DEV说简单

select * from login order by login_times desc limit N

DBA一看，又要在login_time上建立一个索引。有没有觉得有点问题呢，表上每个字段上都有素引。

关系型数据库的数据存储的的不灵活是问题的源头，数据仅有一种储存方法，那就是按行排列的堆表。统一的数据结构意味着你必须使用索引来改变sql的访问路径来快速访问某个列的，而访问路径的增加又意味着你必须使用统计信息来辅助，于是一大堆的问题就出现了。

没有索引，没有统计计划，没有执行计划，这就是kv数据库。

redis里如何满足以上的需求呢？ 对于求最新的N条数据的需求，链表的后进后出的特点非常适合。我们在上面的登录代码之后添加一段代码，维护一个登录的链表，控制他的长度，使得里面永远保存的是最近的N个登录用户。

#把当前登录人添加到链表里
ret = r.lpush("login:last_login_times", uid)
#保持链表只有N位
ret = redis.ltrim("login:last_login_times", 0, N-1)

这样需要获得最新登录人的id，如下的代码即可

last_login_list = r.lrange("login:last_login_times", 0, N-1)

另外，求登录次数最多的人，对于排序，积分榜这类需求，sorted set非常的适合，我们把用户和登录次数统一存储在一个sorted set里。

zadd login:login_times 5 1
zadd login:login_times 1 2
zadd login:login_times 2 3

这样假如某个用户登录，额外维护一个sorted set，代码如此

#对该用户的登录次数自增1
ret = r.zincrby("login:login_times", 1, uid)

那么如何获得登录次数最多的用户呢，逆序排列取的排名第N的用户即可

ret = r.zrevrange("login:login_times", 0, N-1)

可以看出，DEV需要添加2行代码，而DBA不需要考虑索引什么的。

TAG系统

tag在互联网应用里尤其多见，如果以传统的关系型数据库来设计有点不伦不类。我们以查找书的例子来看看redis在这方面的优势。

关系型数据库的设计

两张表，一张book的明细，一张tag表，表示每本的tag，一本书存在多个tag。

mysql> select * from book;
+------+-------------------------------+----------------+
| id | name    | author  |
+------+-------------------------------+----------------+
| 1 | The Ruby Programming Language | Mark Pilgrim |
| 1 | Ruby on rail   | David Flanagan |
| 1 | Programming Erlang  | Joe Armstrong |
+------+-------------------------------+----------------+

mysql> select * from tag;
+---------+---------+
| tagname | book_id |
+---------+---------+
| ruby | 1 |
| ruby | 2 |
| web | 2 |
| erlang | 3 |
+---------+---------+

假如有如此需求，查找即是ruby又是web方面的书籍，如果以关系型数据库会怎么处理？

select b.name, b.author from tag t1, tag t2, book b
where t1.tagname = ‘web‘ and t2.tagname = ‘ruby‘ and t1.book_id = t2.book_id and b.id = t1.book_id

tag表自关联2次再与book关联，这个sql还是比较复杂的，如果要求即ruby，但不是web方面的书籍呢？

关系型数据其实并不太适合这些集合操作。

REDIS的设计

首先book的数据肯定要存储的，和上面一样。

set book:1:name ”The Ruby Programming Language”
Set book:2:name ”Ruby on rail”
Set book:3:name ”Programming Erlang”

set book:1:author ”Mark Pilgrim”
Set book:2:author ”David Flanagan”
Set book:3:author ”Joe Armstrong”

tag表我们使用集合来存储数据，因为集合擅长求交集、并集

sadd tag:ruby 1
sadd tag:ruby 2
sadd tag:web 2
sadd tag:erlang 3

那么，即属于ruby又属于web的书？

inter_list = redis.sinter("tag.web", "tag:ruby")

即属于ruby，但不属于web的书？

inter_list = redis.sdiff("tag.ruby", "tag:web")

属于ruby和属于web的书的合集？

inter_list = redis.sunion("tag.ruby", "tag:web")

简单到不行阿。

从以上2个例子可以看出在某些场景里，关系型数据库是不太适合的，你可能能够设计出满足需求的系统，但总是感觉的怪怪的，有种生搬硬套的感觉。

尤其登录系统这个例子，频繁的为业务建立索引。放在一个复杂的系统里，ddl（创建索引）有可能改变执行计划。导致其它的sql采用不同的执行计划，业务复杂的老系统，这个问题是很难预估的，sql千奇百怪。要求DBA对这个系统里所有的sql都了解，这点太难了。这个问题在oracle里尤其严重，每个DBA估计都碰到过。对于MySQL这类系统，ddl又不方便（虽然现在有online ddl的方法）。碰到大表，DBA凌晨爬起来在业务低峰期操作，这事我没少干过。而这种需求放到redis里就很好处理，DBA仅仅对容量进行预估即可。

未来的OLTP系统应该是kv和关系型的紧密结合。

浅谈REDIS数据库的键值设计（转）

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热心网友 时间：2022-04-07 17:52

redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。是NoSQL(非关系型数据库)的典型代表，也是时下是最流行的键值对存储数据库。它支持字符串、哈希、链表、集合、有序集合五种数据存储类型。由于其基于内存运行的特性，相较于基于硬盘的数据库系统，从执行效率上讲有非常大的优势。但其本身的读与写的速度没有太大的差别。如果对这部分内容感兴趣，可以从黑马程序员获取测试相关课程了解一下。也有免费的公开课，官网对话框问一下就给

热心网友 时间：2022-04-07 19:10

性能极高–Redis读的速度是11W次/s,写的速度是81K次/s
支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
丰富的数据类型，Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供Strings,Lists,Hashes,Sets及Ordered
Sets等数据结构的存储。
支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

热心网友 时间：2022-04-07 20:45

Redis是一个高性能的key-value数据库。
Redis的三个主要特点：
1、Redis将数据库完全保存在内存中，仅使用磁盘进行持久化。
2、相比于其他键值数据库，Redis有相对丰富的数据结构。
3、Redis可以将数据复制到任意数量的从机中。

Redis的优点：
1、快。每秒可以执行大约110000次设置(set)操作，每秒大约可执行81000次读取(get)操作。
2、支持丰富的数据类型。Redis有5种数据类型。
3、操作具有原子性。所有Redis操作都是原子操作，这确保了两个客户端并发访问，Redis服务器能接收更新的值。
4、多实用工具。Redis可用于多种用例，如：缓存，消息队列(支持发布和订阅)，应用程序中的任何短期数据，如：session等。

Redis的5种数据类型：
1、字符串——String
2、双向链表——List
3、无序集合——Set
4、排序集合——SortedSet
5、哈希类型(类似java中的map)——Hash