redis数据库使用

A. 怎样连接Redis数据库

Redis是一个不错的缓存数据库，读取数据速度效率都很不错。今天大家共同研究下redis的用法。结合网上的资料和自己的摸索，先来看下安装与配置把。

咱们主要看在WINDOWS上怎样使用REDIS数据库。

1. 选择一个版本进行下载，压缩包中包括32位和64位的安装工具。我们这里使用32位的。

下载解压后的文件如下图：

3.打开服务器端

通过CMD命令行打开服务器端，首先通过命令行转到d:redis文件夹，

然后输入如下命令 redis-server.exe redis.conf

然后输入 set pwd 123456

get pwd

获取返回值成功，说明服务器端配置成功,

以上是redis的安装与配置，欢迎大家交流

注：更多精彩教程请关注三联网页设计教程 栏目，

B. Redis-Redis可以作为一个数据库使用吗

redis 能不能做数据库，要看你具体的需求了。
1. 像楼上各位大牛提到的，redis的持久化有问题，如果 使用aof模式，并且fsync always，则性能比mysql 还低，如果你喜欢redis 方便的数据结构而对性能要求不高，或者性能要求很高，但允许一定程度的丢失数据，则可以用redis做为数据库。
2. redis 是内存数据库， 内存写满后，数据不会存储到硬盘上（VM 不稳定，diskstore未启用），如果你内存足够大，则可以用redis作为数据库。

C. web应用如何配置连接容器上的redis和数据库

要配置连接容器上的Redis和数据库，可搭迟以按照以下步骤进行操作：
1. 确认容器内的Redis和数据库已经启动并运罩渣行正常。
2. 在web应用的配置文件中添加Redis和数据库的连接信息，包括主机名、端口号、用户名、密码等。
3. 如果Redis和数据库运行在同一容器中，可以使用容器内部的IP地址进行连接。如果Redis和数据库运行在不同的容器中，可以使用Docker网络进行连接。
4. 在web应用中使用相应的Redis和数据库客户端库进行连接物枝悄和操作。
例如，在Java应用中，可以使用Jedis客户端库连接Redis，使用JDBC客户端库连接数据库。以下是一个Java应用连接Redis和MySQL数据库的示例代码：
```
//连接Redis
Jedis jedis = new Jedis("redis_host", 6379);
jedis.auth("redis_password");
//连接MySQL数据库
String url = "jdbc:mysql://mysql_host:3306/db_name";
String user = "db_user";
String password = "db_password";
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
```
需要根据实际情况修改主机名、端口号、用户名、密码等连接信息。

D. 如何连接redis数据库

1、在配置文件redis.conf中把绑定的Ip注释掉

到此就连接成功了。

E. 深入了解Redis操作五大数据类型常用命令

我们知道Redis默认有16个数据库，默认是第0个数据库，那么如果在需要对数据库进行切换的时候，我们就可以使用下面这个命令：

使用如下命令进行切换

如果想要清除指定某一个数据库的数据

清除所有数据库的数据

接下来这个命令应该是最常用的了

平常在开发中，我们还需要经常对key进行判断，判断其是否存在

因为我们设置的缓存数据一般都不能是永久的，这个时候就需要我们在存储数据的时候，就为其设置过期时间。

string类型是Redis中五大基本数据类型之一，这也是最常使用到的一个数据类型，所有很多小伙伴们对Redis的认识和操作就仅仅的停留在了对Redis的操作层面，但是你是否知道string类型中的相关命令，还是有非常多实用的

接下来先看一下对string类型进行基本存储和获取的命令。

如果我们存储的string中的内容是数字的话，我们也可以对其进行增或减操作，Redis可以自动的对字符串进行相关的操作。实现的命令如下：

使用msetnx时，同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key都不存在时才成立。

getset命令从字面意思就可以看出来，他的作用是先get再set。

总结string类似的使用场景：

在使用list类型进行存取的时候，有两个命令需要进行区分：

注意：只有pop和push才分左右，其他的l都是list的意思

总结：

总结set集合一般用于元素的不重复的场景，比如抽奖系统，轮播等场景下

在使用hash集合的时候，要注意，hash其实就是一个Map集合，key-map的时候，值是一个map集合的形式进行存储的，也和Java中的hashmap有一个类似。

HVALS获取所有的value，HKEYS获取所有的key，HGETALL获取所有的键值

总结：

hash可以用于存储变更的数据，比如user，name，age等，尤其是用户信息之类的，hash更加适合用于对象的存储，string更加适合用于字符串的存储。

在set集合的基础上增加一个序列号，来进行排序

ZRANGEBYSCORE使用语法

总结

以上是在对五种数据类型进行存取时的一些常用命令操作。关于其他的命令使用，小伙伴们在用到的时候可以直接入官网查看就可以了。

F. Redis是什么有什么用_redis是什么东西

1.什么是Redis

Redis是由意大利人SalvatoreSanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库。Redis全称为：RemoteDictionaryServer（远程数据服务），该软件使用C语言编写，Redis是一个key-value存储系统，它支持丰富的数据类型，如：string、list、set、zset(sortedset)、hash。

2.Redis特点

Redis以内存作为数据存储介质，所以读写数据的效率极高，远远超过数据库。以设置和获取一个256字节字符串为例，它的读取速度可高达110000次/s，写速差基度高达81000次/s。

Redis跟memcache不同的是，储存在Redis中的数据是持久化的，断电或重启后，数据也不会丢失。因为Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后，Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中，这些可以通过配置文件对其进行配置，正因为这样，Redis才能实现持久化。

Redis支持主从模式，可以配置集群，这样更利于支撑起大型的项目，这也是Redis的一大亮点。

3.Redis应用场景，它能做什么

众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度。

拿大型网站来举个例子，比如a网站首页一天有100万人访问，其中有一个板块为推荐新闻。要是直接从数据库查询，那么一天就要多消耗100万次数据库请求。上面已经说过，Redis支持丰富的数据类型历燃，所以这完全可以用Redis来完成，将这种热点数据存到Redis（内存）中，要用的时候，直接从内存取，极大的提高了速度和节约了服务器的开销。

总之，Redis的应用是非常广泛的，而且极有价值，真是服务器中的一件利器，所以从现在开始，我们就来一步虚烂谨步学好它。

G. Redis可以用来做数据库吗

Redis本来就是内存数据库，用来当做计数器，队列等的确很不错，性能高效。但是，但是，但是架构不靠谱下可能使你庆前仿提心吊胆。

只用Redis作为数据库时，使用时确实很爽，突然来个新需求、数据突然暴增、数据架构迁移的时候就给跪了。

Redis是key-value数据库，面对key的内存搜索，优势明显。

大部分还是要和其他持久化数据库合作使用悔陪，就只来说几个注意的场景：

1、Redis-RDB半持久化模式下，非实时，如果一旦断电，丢失一些数据，程序能不能接受、兼容？

2、Redis主要是Key的查询，对于复杂的数据结构，需要其他sql是不是更爽？需要其他关联查询？

3、Redis吃的是纯内存，跟磁盘相比，成本也要计算在内？

4、是否需要支持像银行存取款级别的事务？

5、数据总有“冷”、“热”之分，10亿的冷数据都放Redis显然浪费资源。

性能、成本、可靠性，最终是一个权衡的问题。

Redis 已经发展了 2 年多，很多团队已经验证了它是一个靠谱的数据库。 但是它并不通用，使用场景是有限的。

知乎日报的基础数据和统计信息是用 Redis 存储的，这使得请求的平均响应时间能在 10ms 以下。 其他数据仍然需要存放在另外的地方，其实完誉纤全用 Redis 也是可行的，主要的考量是内存占用。 就使用经验而言，Redis 的数据结构很丰富，精心设计地话，能满足很多应用场景。至少很多时候比 MySQL 更方便。 更重要的是，它很 cool，开发时有新鲜感。

H. Redis数据库适合使用于哪些应用场景

redis开创了一种新的数据存储思路，使用redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。
redis常用数据类型

redis最为常用的数据类型主要有以下五种：

string

hash

list

set

sorted set

在具体描述这几种数据类型之前，我们先通过一张图了解下redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的：

首先redis内部使陪配蠢用一个redisobject对象来表示所有的key和value,redisobject最主要的信息如上图所示：type代表一
个value对象具体是何种数据类型，encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式，比如：type=string代表value存储的是
一个普通字符串，那么对应的encoding可以是raw或者是int,如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的，当然
前提是这个字符串本身可以用数值表示，比如:"123"
"456"这样的字符串。

这里需要特殊说明一下vm字段，只有打开了redis的虚拟内存功能，此字段才会真正的分配内存，该功能默认是关闭状态的，该功能会在后面具体描述。通过
上图我们可以发现redis使用redisobject来表示所有的key/value数据是比较浪费内存的，当然这些内存管理成本的付出主要也是为了给
redis不同数据类型提供一个统一的管理接口，实际作者也提供了多种方法帮助我们尽量节省内存使用，我们随后会具体讨论。

下面我们先来逐一的分析下这卖悔五种数据类型的使用和内部实现方式：

string

常用命令：

set,get,decr,incr,mget 等。

应用场景：

string是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类，这里就不所做解释了。

实现方式：

string在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisobject所引用，当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisobject的encoding字段为int。

hash

常用命令：

hget,hset,hgetall 等。

应用场景：

我们简单举个实例来描述下hash的应用场景，比如我们要存储一个用户信息对象数据，包含以下信息：

用户id为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储，主要有以下2种存储方式：

第一种方式将用户id作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储，这种方式的缺点是，增加了序列化/反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护，引入cas等复杂问题。

第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿，用用户id+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值，虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户id为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常可观的。

那么redis提供的hash很好的解决了这个问题，redis的hash实际是内部存储的value为一个hashmap，并提供了直接存取这个map成员的接口，如下图：

也就是说，key仍然是用户id,
value是一个map，这个map的key是成员的属性名，value是属性值芦陪，这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部map的key(redis里称内部map的key为field),
也就是通过 key(用户id) + field(属性标签)
就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。

这里同时需要注意，redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部map的成员很多，那么涉及到遍历整个内部map的
操作，由于redis单线程模型的缘故，这个遍历操作可能会比较耗时，而另其它客户端的请求完全不响应，这点需要格外注意。

实现方式：

上面已经说到redis
hash对应value内部实际就是一个hashmap，实际这里会有2种不同实现，这个hash的成员比较少时redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的hashmap结构，对应的value
redisobject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的hashmap,此时encoding为ht。

list

常用命令：

lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。

应用场景：

redis
list的应用场景非常多，也是redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用redis的list结构来实现，比较好理解，这里不再重复。

实现方式：

redis
list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

set

常用命令：

sadd,spop,smembers,sunion 等。

应用场景：

redis
set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。

实现方式：

set 的内部实现是一个
value永远为null的hashmap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

sorted set

常用命令：

zadd,zrange,zrem,zcard等

使用场景：

redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted
set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted
set数据结构，比如twitter 的public

I. redis多个数据库内存怎么分配的(redis一个库能存多少数据)

1、redis中的每一个数据库，都由一个redisDb的结构存储。其中，redisDb.id存储着redis数据库以整数表示的号码。redisDb.dict存储着该库所有的键值对数据。redisDb.expires保存着每一个键的过期时间。

2、当redis服务器初始化时，会预先分配16个数据库（该数量可以通过配置文件配置），所有数据库保存到结构redisServer的一个成员redisServer.db数组中。当我碰耐们选择数据库selectnumber时，程序直接通过redisServer.db[number]来切换数据库。有时候当程序需要知道自己是在哪个数据库时，直接读取redisDb.id即可。

3、既然我们知道一个数据库的所有键值都存储在redisDb.dict中，那么我们要知道如果找到key的位置，就有必要了解一下dict的结构了笑帆春：

typedefstructdict{

//特定于类型的处理函数

dictType*type;

//类型处理函数的私有数据

void*privdata;

//哈希表（2个）

dicththt[2];

//记录rehash进度的标志，值为-1表示rehash未进行

intrehashidx;

//当前正在运作的安全迭代器数量

intiterators;

}dict;

由上述的结构可以看出，redis的字典使用哈希表作为其底层实现。dict类型使用的两个指向哈希表的指针，其中0号哈希表（ht[0]）主要用于存储数据库的所有键值，而1号哈希表主要用于程序对0号哈希表进行rehash时使用，rehash一般是在添加新值时会触发，这里不做过多的赘述。所以redis中查找一个key，其实就是对进行该dict结构中的ht[0]进行查找操作。

4、既然是哈希，那么我们知道就会有哈希碰撞，那么当多个键哈希之后为同一个值怎么办呢？redis采取链表的方式来存储多个哈希碰撞的键。也就是说，当根据key的哈希值找到该列表后，如果列表的长度大于1，那么我们需要遍历该链表来找到我们所查找的key。当然，一般情况下链表长度都为是1，所以时间复杂度可看作o(1)。

二、当redis拿到一个key时，如果找到该key的位置。

了解了上述知识之后，我们就可以来分析redis如果在内存找到一个key了。

1、当拿到一个key后，redis先判断当前库的0号哈希表是否为空，即：if(dict-

2、判断该0号哈希表是否需要rehash，因为如果在进行rehash，那么两个表中者有可能存储该key。如果正在进行rehash，将调用一次_方法，_用于对数据库字典、以及哈希键的字典进行被动rehash，这里不作赘述。

3、计算哈希表，根据当前字典与key进行哈希值轿蠢的计算。

4、根据哈希值与当前字典计算哈希表的索引值。

5、根据索引值在哈希表中取出链表，遍历该链表找到key的位置。一般情况，该链表长度为1。

6、当ht[0]查找完了之后，再进行了次rehash判断，如果未在rehashing，则直接结束，否则对ht[1]重复345步骤。

到此我们就找到了key在内存中的位置了。

J. 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：https://www.toutiao.com/i6543810796214813187/ ）

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mp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