nosql中CAP,nosql是什么

关于NewSQL数据库对于CAP的再解释

作者 石默研

关于CAP的讨论已经很多，包括作者的另一篇文章“对CAP的初步解释”，基本已经即定思维的理解就是：分布式系统必须遵循CAP，一个分布式系统的设计只能同时满足其中两个，不可能同时满足；传统关系数据库选择A与C，代表了互联网新兴技术的NoSQL数据库则选择A与P（或者C与P，虽然这种情况其实需要详细讨论）。

但是，近年来，新兴的NewSQL数据库（TiDB或者OceanBase），则是一种在分布式环境下，保证的ACID强事务特征的强一致性数据库，并且很显然，它同时也满足了高可用性与优秀的分区可容忍性（很好的可扩展特性便是其一个层面的证明），似乎看起来，C、A、P都同时保证了，这不是违反了已经经过严格证明的CAP理论吗？

这个问题初看起来，似乎是比较神奇，但仔细分析，其实答案是很明显的。

首先，需要读者区分“分布式”与CAP中所提到的分区可容忍性Paritition Tolerance并不是一回事。分区可容忍性P是指以下两种分布式的情况：

. 同一份数据的多个副本的可分布性

. 有相互关联的数据的可分布性（操作中表现为保证ACID的强分布式事务）

即使是分库分表，如果不存在以上两种情况，只是独立数据在同一个节点上的情况，虽然也是分布式，但跟CAP中的P没有半毛钱关系。

那么，还是回到上面的问题，NewSQL数据库，确实也是在保证了同一份数据多副本的强读写一致性、以及强分布式事务特性这样的C的情况下，同时保证了A与P呀！事实确实如此，但这还是要仔细分析：

无论是TiDB，还是OceanBase，其在保证数据多副本的强一致性时，都采用了Paxos协议或者Raft，它们简单来讲就是多数选举的原则，即写不需要全部副本都完成，就能保证读的强一致性，反过来也是一样。因此，其在分布式情况下，保证数据读写强一致性的效率还是很高的，就是说，在同一个数据中心的网络环境下，虽然这种分布可容忍性的满足理论上讲也会比单节点多一点点效率损失，但实际上是可以忽略不计的。但需要指出的是，在跨数据中心、跨城市的分布式情况下，如果要保证数据多副本的强一致性，即保证分区可容忍性，对效率（实际上是可用性A）的影响那还是不可忽略的。因此，在这种情况下，CAP理论依然成立。

再来看相互关联数据的可分布性，这就涉及到了分布式事务。现有的NewSQL数据库，即使在同一数据中心，为了保证强的分布式事务，对效率的折衷都是不可忽略的，所谓的乐观事务，只是因为客观问题本身冲突就少，并不改变冲突很多时效率明显受影响的现实。因此，NewSQL数据库虽然提供强分布式事务的能力，但在现实应用中，都是提倡尽量避免大量的分布式事务出现。如果你所遇到的应用场景是确实需要大量的分布式事务执行，又不做应用优化全交给数据库执行，那么，现有的NewSQL分布式数据库，依然会遇到明显的性能问题，其实就是可用性A降低了。同学仔细去研究应用中的实际情况就会发现，很多互联网应用，当其所需要的QPS很高很高，而对读写一致性与强分布式事务的要求又不那很高时候，其实，NewSQL数据库还是不能满足他们的需求的，他们仍然需要根据自己的情况改造或者选用NoSQL数据库，这也是CAP理论并没有被NewSQL打破的现实证明。

因此，总结来讲，NewSQL数据库，也是遵循CAP理论的，只不过，在同中心数据多副本情况下，保证P的同时对A的影响微乎其微；而在分布式事务的情况下，又采用了与应用特性相关的策略（其实乐观、悲观事务本质上就有根本应用特性区分的意思）来保证性能而已。当然，随着网络与计算机性能的提高，CAP三个特征中，保证其中两个，折衷另外一个，所带来的影响也会逐渐变小，但其理论依然是正确的。

CAP原则的与NoSQL的关系

传统的关系型数据库在功能支持上通常很宽泛，从简单的键值查询，到复杂的多表联合查询再到事务机制的支持。而与之不同的是，NoSQL系统通常注重性能和扩展性，而非事务机制（事务就是强一致性的体现） 。传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制。A代表原子性，即在事务中执行多个操作是原子性的，要么事务中的操作全部执行，要么一个都不执行;C代表一致性，即保证进行事务的过程中整个数据加的状态是一致的，不会出现数据花掉的情况;I代表隔离性，即两个事务不会相互影响，覆盖彼此数据等;D表示持久化，即事务一量完成，那么数据应该是被写到安全的，持久化存储的设备上（比如磁盘）。NoSQL系统仅提供对行级别的原子性保证，也就是说同时对同一个Key下的数据进行的两个操作，在实际执行的时候是会串行的执行，保证了每一个Key-Value对不会被破坏。

如何正确理解CAP理论

常见的理解及分析

目前流行的、对CAP理论解释的情形是从同一数据在网络环境中的多个副本出发的。为了保证数据不会丢失，在企业级的数据管理方案中，一般必须考虑数据的冗余存储问题，而这应该是通过在网络上的其他独立物理存储节点上保留另一份、或多份数据副本来实现的（如附图所示）。因为在同一个存储节点上的数据冗余明显不能解决单点故障问题，这与通过多节点集群来提供更好的计算可用性的道理是相同的。

附图 CAP理论示意图

其实，不用做严格的证明也可以想见，如附图的情况，数据在节点A、B、C上保留了三份，如果对节点A上的数据进行了修改，然后再让客户端通过网络对该数据进行读取。那么，客户端的读取操作什么时候返回呢？

有这样两种情况：一种情况是要求节点A、B、C的三份数据完全一致后返回。也就是说，这时从任何一个网络节点读取的数据都是一样的，这就是所谓的强一致性读。很明显，这时数据读取的Latency要高一些（因为要等数据在网络中的复制），同时A、B、C三个节点中任何一个宕机，都会导致数据不可用。也就是说，要保证强一致性，网络中的副本越多，数据的可用性就越差；

另一种情况是，允许读操作立即返回，容忍B节点的读取与A节点的读取不一致的情况发生。这样一来，可用性显然得到了提高，网络中的副本也可以多一些，唯一得不到保证的是数据一致性。当然，对写操作同样也有多个节点一致性的情况，在此不再赘述。

可以看出，上述对CAP理论的解释主要是从网络上多个节点之间的读写一致性出发考虑问题的。而这一点，对于关系型数据库意味着什么呢？当然主要是指通常所说的Standby（关于分布式事务，涉及到更多考虑，随后讨论）情况。对此，在实践中我们大多已经采取了弱一致性的异步延时同步方案，以提高可用性。这种情况并不存在关系型数据库为保证C、A而放弃P的情况；而对海量数据管理的需求，关系型数据库扩展过程中所遇到的性能瓶颈，似乎也并不是CAP理论中所描述的那种原因造成的。那么，上述流行的说法中所描述的关系型数据库为保证C、A而牺牲P到底是在指什么呢？

因此，如果根据现有的大多数资料对CAP理论的如上解释，即只将其当作分布式系统中多个数据副本之间的读写一致性问题的通用理论对待，那么就可以得出结论：CAP既适用于NoSQL数据库，也适用于关系型数据库。它是NoSQL数据库、关系型数据库，乃至一切分布式系统在设计数据多个副本之间读写一致性问题时需要遵循的共同原则。

更深入的探究：两种重要的分布式场景

在本文中我们要说的重点与核心是：关于对CAP理论中一致性C的理解，除了上述数据副本之间的读写一致性以外，分布式环境中还有两种非常重要的场景，如果不对它们进行认识与讨论，就永远无法全面地理解CAP，当然也就无法根据CAP做出正确的解释。但可惜的是，目前为止却很少有人提及这两种场景：那就是事务与关联。

先来看看分布式环境中的事务场景。我们知道，在关系型数据库的事务操作遵循ACID原则，其中的一致性C，主要是指一个事务中相关联的数据在事务操作结束后是一致的。所谓ACID原则，是指在写入/异动资料的过程中，为保证交易正确可靠所必须具备的四个特性：即原子性（Atomicity，或称不可分割性）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）和持久性（Durability）。

例如银行的一个存款交易事务，将导致交易流水表增加一条记录。同时，必须导致账户表余额发生变化，这两个操作必须是一个事务中全部完成，保证相关数据的一致性。而前文解释的CAP理论中的C是指对一个数据多个备份的读写一致性。表面上看，这两者不是一回事，但实际上，却是本质基本相同的事物：数据请求会等待多个相关数据操作全部完成才返回。对分布式系统来讲，这就是我们通常所说的分布式事务问题。

众所周知，分布式事务一般采用两阶段提交策略来实现，这是一个非常耗时的复杂过程，会严重影响系统效率，在实践中我们尽量避免使用它。在实践过程中，如果我们为了扩展数据容量将数据分布式存储，而事务的要求又完全不能降低。那么，系统的可用性一定会大大降低，在现实中我们一般都采用对这些数据不分散存储的策略。

当然，我们也可以说，最常使用的关系型数据库，因为这个原因，扩展性（分区可容忍性P）受到了限制，这是完全符合CAP理论的。但同时我们应该意识到，这对NoSQL数据库也是一样的。如果NoSQL数据库也要求严格的分布式事务功能，情况并不会比关系型数据库好多少。只是在NoSQL的设计中，我们往往会弱化甚至去除事务的功能，该问题才表现得不那么明显而已。

因此，在扩展性问题上，如果要说关系型数据库是为了保证C、A而牺牲P，在尽量避免分布式事务这一点上来看，应该是正确的。也就是说：关系型数据库应该具有强大的事务功能，如果分区扩展，可用性就会降低；而NoSQL数据库干脆弱化甚至去除了事务功能，因此，分区的可扩展性就大大增加了。

再来看看分布式环境中的关联场景。初看起来，关系型数据库中常用的多表关联操作与CAP理论就更加不沾边了。但仔细考虑，也可以用它来解释数据库分区扩展对关联所带来的影响。对一个数据库来讲，采用了分区扩展策略来扩充容量，数据分散存储了，很显然多表关联的性能就会下降，因为我们必须在网络上进行大量的数据迁移操作，这与CAP理论中数据副本之间的同步操作本质上也是相同的。

因此，如果要保证系统的高可用性，需要同时实现强大的多表关系操作的关系型数据库在分区可扩展性上就遇到了极大的限制（即使是那些采用了各种优秀解决方案的MPP架构的关系型数据库，如TeraData，Netezza等，其水平可扩展性也是远远不如NoSQL数据库的），而NoSQL数据库则干脆在设计上弱化甚至去除了多表关联操作。那么，从这一点上来理解“NoSQL数据库是为了保证A与P，而牺牲C”的说法，也是可以讲得通的。当然，我们应该理解，关联问题在很多情况下不是并行处理的优点所在，这在很大程度上与Amdahl定律相符合。

所以，从事务与关联的角度来关系型数据库的分区可扩展性为什么受限的原因是最为清楚的。而NoSQL数据库也正是因为弱化，甚至去除了像事务与关联（全面地讲，其实还有索引等特性）等在分布式环境中会严重影响系统可用性的功能，才获得了更好的水平可扩展性。

那么，如果将事务与关联也纳入CAP理论中一致性C的范畴的话，问题就很清楚了：关于“关系型数据库为了保证一致性C与可用性A，而不得不牺牲分区可容忍性P”的说法便是正确的了。但关于“NoSQL选择了C与P，或者A与P”的说法则是错误的，所有的NoSQL数据库在设计策略的大方向上都是选择了A与P（虽然对同一数据多个副本的读写一致性问题的设计各有不同），从来没有完全选择C与P的情况存在。

结论

现在看来，如果理解CAP理论只是指多个数据副本之间读写一致性的问题，那么它对关系型数据库与NoSQL数据库来讲是完全一样的，它只是运行在分布式环境中的数据管理设施在设计读写一致性问题时需要遵循的一个原则而已，却并不是NoSQL数据库具有优秀的水平可扩展性的真正原因。而如果将CAP理论中的一致性C理解为读写一致性、事务与关联操作的综合，则可以认为关系型数据库选择了C与A，而NoSQL数据库则全都是选择了A与P，但并没有选择C与P的情况存在。这才是用CAP理论来支持NoSQL数据库设计正确认识。

其实，这种认识正好与被广泛认同的NoSQL的另一个理论基础相吻合，即与ACID对着干的BASE（基本可用性、软状态与最终一致性）。因为BASE的含义正好是指“NoSQL数据库设计可以通过牺牲一定的数据一致性和容错性来换取高性能的保持甚至提高”，即NoSQL数据库都应该是牺牲C来换取P，而不是牺牲A。可用性A正好是所有NoSQL数据库都普遍追求的特性。

CAP原则的简介

CAP原则是NOSQL数据库的基石。Consistency（一致性）。 Availability（可用性）。Partition tolerance（分区容错性） 。

什么是NoSQL数据库？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，

泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。

（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 关系型数据库与NoSQL的区别？

3.1 RDBMS

高度组织化结构化数据

结构化查询语言（SQL）

数据和关系都存储在单独的表中。

数据操纵语言，数据定义语言

严格的一致性

基础事务

ACID

关系型数据库遵循ACID规则

事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。

I (Isolation) 独立性

所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。

3.2 NoSQL

代表着不仅仅是SQL

没有声明性查询语言

没有预定义的模式

键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库

最终一致性，而非ACID属性

非结构化和不可预知的数据

CAP定理

高性能，高可用性和可伸缩性

分布式数据库中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的

Availability(可用性), 好的响应性能

Partition tolerance(分区容错性) 可靠性

P: 系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。

定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。

CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，

因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：

CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。

CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。

AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。

CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。

而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。

所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。

说明：C：强一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

举例：

CA：传统Oracle数据库

AP：大多数网站架构的选择

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架构的时候必须做出取舍。

一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。

因此牺牲C换取P，这是目前分布式数据库产品的方向。

4. 当下NoSQL的经典应用

当下的应用是 SQL 与 NoSQL 一起使用的。

代表项目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型机，很贵的，好像好几万一台；O 是指 Oracle 数据库，也很贵的，好几万呢；M 是指 EMC 的存储设备，也很贵的。

难点：

数据类型多样性。

数据源多样性和变化重构。

数据源改造而服务平台不需要大面积重构。

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