Redis之外，更高效率的存储方案（比redis效率更高）

随着Web应用不断普及，各类高效率数据存储方案应运而生，补充或替代传统的关系型数据库。随着Web应用的发展，用户的需求也不断提高，很多情况下，基于关系型数据库的性能已经无法满足当前的实时性能要求，这时候Redis存储方案就派上用场了。

Redis主要采用单线程，KEY-VALUE结构，通过非关系型存储解决数据高可用性问题，并可以减少查询时间，使得Redis非常适合用来存储，操作大容量的数据。Redis的访问速度可以达到毫秒级，可以说是性能上比关系型数据库更加强大，是数据存储选择的一种首选方案。

但是Redis有它的局限性，由于Redis采用单线程的模式，在复杂的数据结构及操作上，会有一定的压力，如果在存储数据量比较大的情况下，Redis可能会因为内存不够而报错。此外，Redis并没有提供ACID特性，诸如磁盘持久化特性，分布式特性，以及部分数据类型的新支持，因而在这些方面仍然有限制。

因此，我们不应只依赖Redis这一种存储方案，那么，还有更多种高效率存储方案，如MongoDB、Couchbase、ElasticSearch等。

MongoDB是一个基于文档存储，面向集合存储的数据库，它为Web应用提供了一套更加高效的数据存储技术，这使得用户可以通过标准的和可伸缩的API，来开发复杂和功能强大的Web应用，它也支持在数据库中存储JSON，且拥有更高的性能，可以有更复杂的数据结构，而且支持秒级操作，同时也可以轻松实现分布式备份。

还有一种存储方案就是Couchbase，它支持键/值存储、文档存储和图形存储，并拥有全局集群模式，不仅支持NoSQL，而且还有更高等级的数据存储能力，可以满足更全面的数据存储需求，不仅提供文档和键/值对存储，还支持使用强大的MapReduce查询功能来进行复杂的查询。

另外一种是ElasticSearch，它是一个开源的分布式搜索和分析引擎，通过它可以很方便地进行分布式、实时的搜索和分析，它拥有更高的可伸缩性以及近乎实时的搜索功能，可以满足用户对实时性性能要求，此外，它还可以提供完善的安全机制，可以跨社区服务，方便用户存储和访问大型数据集，而且一般存储性能也比较高，可以满足大多数实时性性能要求。

Redis并不是唯一的高效存储方案，无论是MongoDB、Couchbase、ElasticSearch等数据库，都具有相当可观的性能优势，相较之下，Redis也可以说是对传统关系型数据库的有力补充。