10g的数据放到redis，redis存储大量数据

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数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?

mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用。

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。

类型不同 MySQL是关系型数据库；而Redis是非关系型数据库。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。

Linux里面可以用redis代替mysql吗？redis可以作为存储的扩展部分，但是不能直接替换掉mysql。redis对事务的支持还是比较简单的。但是redis的性能和扩展性比较好，使用起来比较方便。不会的。只能是一种互补。

不会的。只能是一种互补。redis把数据存在内存里读的速度快，但内存空间小。mysql是存放在硬盘上的。数据大。但是读硬盘肯定比读内存慢。

那么为什么要使用类似redis这样的Nosql数据库呢？1）当数据量的总大小一个机器放不下时；2）数据索引一个机器的内存放不下时；3）访问量（读写混合）一个实例放不下时。

在下面的讲述中，Redis并没有table的概念，所以像SELECT username from users WHERE user_id=123；这种简单任务都只能换种方式实现，为了达到这种目的，在Redis上，一种方式是通过key user：123：username来获取结果value。

读：读缓存redis，没有，读mysql，并将mysql的值写入到redis。写：写mysql，成功后，更新或者失效掉缓存redis中的值。对于一致性要求高的，从数据库中读，比如金融，交易等数据。其他的从Redis读。

从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中。当然，最直接的做法就是遍历MySQL数据，一条一条写入到Redis中。这样没什么错，但是速度会非常慢。

选择要迁移的数据库对象。配置映射关系，将源实例的多个数据库（0~15）映射到目标实例的指定1个或多个数据库。进行预检查，通过完善的检查项确保迁移任务的稳定性。

可以使用SELECT 命令来切换数据库，例如使用SELECT 1来切换到数据库1。因此，在Redis中存储数据时，可以通过指定键值对对应的数据，将数据存储到对应的数据库中。如果不指定，则默认存储在当前选中的数据库中。

同一个Master可以拥有多个Slaves。

1、不适合引子：在大数据时代，总希望存在一个Key-value存储机制，像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度。

2、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。

3、会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中. 由于redis是一个内存数据库，所以读取写入的速度是非常快的，所以经常被用来做数据，页面等的缓存。

4、G。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下。控制在20G。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。

5、redis集群模式整体缓存的数据量应控制在20G以下。根据查询相关信息显示，服务端有1000多个Redis实例，100加个实例的内存控制在20G以下。所以控制在20G以下。

新建一个文本文件，包含redis命令 SET Key0 Value0 SET Key1 Value1 ...SET KeyN ValueN 如果有了原始数据，其实构造这个文件并不难，譬如shell，python都可以将这些命令转化成Redis Protocol。

将需要操作的key计算出对应的solt，得到hostAndPort，分组存放在一个map中。

方法介绍：多个连续命令可以通过RBatch对象在一次网络会话请求里合并发送，这样省去了产生多个请求消耗的时间和资源。这在Redis中叫做管道。RBatch管道功能就是REDIS的批量发送，实际上是客户端的功能，与服务端无关。

使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理。

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