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  • redis和mongodb比较

      Redis是一个开源的使用ANSI C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。

      Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便。 [1] 
    Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步树时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

      redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,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。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

      MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
      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。
    下面从几个方便对他们进行比较。

    <!--详情请见https://blog.csdn.net/weixin_43160039/article/details/83544228-->

    1、性能

    都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈

    总体来讲,TPS方面redis要大于mongodb

    2、操作的便利性

    redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数

    mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富

    3、内存空间的大小和数据量的大小

    redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突破物理内存的限制;可以对key value设置过期时间(类似memcache)

    mongoDB适合大数据量的存储,依赖操作系统VM做内存管理,吃内存也比较厉害,服务不要和别的服务在一起

    4、可用性(单点问题)

    对于单点问题,

    redis,依赖客户端来实现分布式读写;主从复制时,每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制,因性能和效率问题,所以单点问题比较复杂;不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。

    一种替代方案是,不用redis本身的复制机制,采用自己做主动复制(多份存储),或者改成增量复制的方式(需要自己实现),一致性问题和性能的权衡

    mongoDB支持master-slave,replicaset(内部采用paxos选举算法,自动故障恢复),auto sharding机制,对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。

    5、可靠性(持久化)

    对于数据持久化和数据恢复,

    redis支持(快照、AOF):依赖快照进行持久化,aof增强了可靠性的同时,对性能有所影响

    MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性

    6、数据一致性(事务支持)

    redis事务支持比较弱,只能保证事务中的每个操作连续执行

    mongoDB不支持事务

    7、数据分析

    mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持

    8、应用场景

    redis:数据量较小的更性能操作和运算上

    MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/duowenjia/p/11048858.html
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