redis跟nosql,了解redis

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Linux安装NoSql数据库：Redis

首先需要Linux相关知识，推荐Linux实战教程：

解压成功之后，便可以看到一个redis-6.2.5的文件夹，文件夹中有如下文件：

成功安装如下

redis默认安装的路径为 /usr/loacl/bin ,进入文件夹则发现redis文件：

首先必须在 /usr/local/bin 这个目录下，启动redis服务。启动服务的命令 redis-server northconfig/redis.conf

redis是关系型数据库吗

不是。

redis是一个key-value的nosql数据库(非关系型数据库)。支持存储的value类型包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。

这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。为了保证效率，数据都是缓存在内存中。

MySQL是关系型数据库,主要用于存放持久化数据,将数据存储在硬盘中,读取速度较慢。

Redis是NOSQL,即非关系型数据库,也是缓存数据库,即将数据存储在缓存中,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。

Redis和MySQL的区别：

1、类型上

从类型上来说,MySQL是关系型数据库,Redis是缓存数据库。

2、作用上

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、需求上

MySQL和Redis因为需求的不同,一般都是配合使用。

4、场景选型上

Redis和MySQL要根据具体业务场景去选型。

5、存放位置

数据存放位置MySQL:数据放在磁盘。

Redis:数据放在内存。

6、适合存放数据类型

Redis适合放一些频繁使用,比较热的数据,因为是放在内存中,读写速度都非常快,一般会应用在下面一些场景:排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。

nosql 和redis的区别

1.在DB和Memcached之间如何保证数据的一致性。

2.Memcached数据命中率低或down机，应用直接访问DB，形成雪崩效应，数据库压力瞬间暴增，直接导致数据库响应慢，或者crash掉。

3.跨机房cache同步问题。

redis是什么类型的nosql数据库

内存数据库，也叫缓存，可以存储访问频次很高的数据

redis是一个nosql(not only sql不仅仅只有sql)数据库，翻译成中文叫做非关系型型数据库

哪个属于Nosql数据库

NoSQL，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处理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，出现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。

常见的Nosql数据库有：

一、Redis数据库

Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key－Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。

二、MongoDB数据库

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

扩展资料：

对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：

一、易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

二、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。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。

三、灵活的数据模型

NoSQL无须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——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。

四、高可用