存储数据类型分类

1.结构化数据:可以通过二维表格形式表述这个数据。
2.非结构化数据:不方便以二维表格形式表述的这种类型的数据。根据不同种存储数据类型分类分成两种不同类型的数据库:
3.sql结构化数据库:里面存储的数据类型是结构化数据。别称称为关系型数据库

• 一个结构化的数据库，创建在关系模型基础上

• 一般面向于记录

• 包括:Oracle、MySQL、sQL Server、Microsoft Access、DB2等
  4.nosql非结构化数据库:里面存储的数据类型是非结构化数据。别称称为非关系型数据库

• 除了主流的关系型数据库外的数据库，都认为是非关系型

• 包括:Redis、MongBD、Hbase、CouhDB等

非关系型数据库产生背景

• High performance——对数据库高并发读写需求

• Huge Storage——对海量数据高效存储与访问需求

• High Scalability && High Availability———对数据库高可扩展性与高可用性需求

1.Redis基于内存运行并支持持久化
2.采用key-value(键值对)的存储形式
3.优点

• 具有极高的数据读写速度

• 支持丰富的数据类型

• 支持数据的持久化

• 原子性

• 支持数据备份

支持的存储类型不同

• 虽然redis和memcached,都是内存型数据库，并且memcached.不仅能够存储string类型，还能够存储图片、文件、视频等格式的文件。然而对于更多的使用内存数据库做缓存以及分布式方案的程序开发者来说，memcached提供的string类型存储的应用场景非常有限，而存储图片视频的功能又十分鸡肋(许多公司的用户场景是没这方面需求)。相比之下，redis,提供set，hash，list等多种类型的存储结构，非常适合分布式缓存的实现。

数据落盘

• memcached数据不可恢复,虽然大多数人使用缓存以及分布式方案都不会要求数据持久化，但是谁也不能保证不出现万一的情况。一旦发生稳定性问题，memcached…挂掉后，数据是不可恢复的，而redis.除了支持在配置里打开数据落盘（RDB)，还能通过aof来找回数据。

内存空间与数据量

• memcached可以修改大内存，使用的是LRU算法，而redis,目前底层使用了自己的VM,引入了新的特性突破了物理内存的限制。个人认为在这方面依然是redis.更加一些。value值-redis大可以达到1GB，而memcache只有1MB;

使用场景

• 常用的一种使用Redis.的情景是会话缓存(session cache)。用Redis,.缓存会话比其他存储(如Memcached）的优势在于:Redis,提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗?。幸运的是,随着Redis这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis,来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis.的插件。

• 除基本的会话token之外，Redis.还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis.作为全页缓存后端。此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件wp-redis，这个插件能帮助你以快速度加载你曾浏览过的页面。

• Reids.在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list和set,操作，这使得Redis.能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis.作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对list的push/pop操作。如果你快速的在Google 中搜索“Redisqueues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis.创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

• Redis.在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(SortedSet)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis.只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可:当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行:. ZRANGE user scores 010 WITHSCORES Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis.来存储数据的，你可以在这里看到。

• 后（但肯定不是不重要的）是Redis.的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis.的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不，这是真的，你可以去核实)。

• 但是如果是对缓存的数据格式有更多的要求，且对安全性也有很高的要求的话，建议还是使用redis，这也是redis目前正在逐渐代替memcached的根本原因。

总结:

• string(字符串)

• hash(哈希)

• list(列表)

• set(集合)

• zset(sortedset:有序集合)

String （字符串)

• string是redis基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value

• string 类型是二进制安全的。意思是redis的 string 可以包含任何数据。比如 jpg图片或者序列化的对象

• string 类型是 Redis基本的数据类型，string 类型的值大能存储512MB

• set键 值 设置键值对

• get键 获取键的值

Hash (哈希）

• Redis hash是一个键值(key=>value)对集合

• Redis hash 是一个string类型的 field和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象

• Hset:添加 hash数据

• hget:获取 hash数据

• hmget:获取多个hash 数据

List（列表）

• Redis列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部(左边）或者尾部（右边)

• lpush:从左边推入值

• lpop:从左边弹出值

• rpush:从右边推入值

• rpop:从右边弹出值

• llen:查看某个list 数据类型的长度

Set（集合）

• Redis的Set是string类型的无序集合

• 集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是o(1)

• sadd命令
  添加一个string元素到 key对应的 set集合中，成功返回1，如果元素已经在集合中返回0

sadd key member
scard:查看set数据中存在的元素个数
sismember:判断set数据中是否存在某个元素
srem:删除某个set 数据中的元素

zset(sorted set:有序集合)

• Redis zset和 set一样也是string 类型元素的集合,且不允许重复的成员

• 不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis.正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序

• zset.的成员是的,但分数(score)却可以重复

• zadd命令
  添加元素到集合，元素在集合中存在则更新对应score

• 使用方法: zadd key score member

• zcard:查询

• zrang:数据排序

总结

安装完成

测试String （字符串)

测试Hash (哈希）

测试List（列表）

测试Set（集合）

测试zset(sorted set:有序集合)

配置参数(letc/redis/6379.conf)

• bind:监听的主机地址

• port:端口

• daemonize yes:启用守护进程

• pidfile:指定PID文件

• loglevel notice:日志级别

• logfile:指定日志文件

redis-cli命令行工具

• 连接本地数据库
  [root@localhost utils]# usr/local/redis/bin/redis-cli127.0.0.1:6379>

• 连接远程数据库
  [root@localhost utils]# redis-cli -h 192.168.10.161 -p 6379192.168.10.161:6379>

Redis 命令工具

redis-benchmark 测试工具

redis-benchmark是官方自带的Redis性能测试工具，可以有效的测试Redis服务的性能。基本的测试语法为redis-benchmark [option] [option value]。

• -h:指定服务器主机名。

• p:指定服务器端口。

• -s:指定服务器socket。

• -c:指定并发连接数。

• -n:指定请求数。

• -d:以字节的形式指定SET/GET值的数据大小。

• -k:1=keep alive 0=reconnect 。

• -r:SET/GET/ INCR使用随机key，SADD使用随机值。

• -P:通过管道传输请求。

• -q:强制退出redis。仅显示query/sec值。

• –csv:以cSV格式输出。

• -l:生成循环，执行测试。

• -t:仅运行以逗号分隔的测试命令列表。

• -I:idle模式。仅打开N个idle连接并等待。

key相关命令

• keys:获取符合规则的键值列表

• exists:判断键值是否存在

• del:删除当前数据库的指定key

• type:获取key对应的value值类型

• rename(覆盖) l renamenx(不覆盖):对已有的key进行重命名

• dbsize:查看当前数据库中key的数目

• Redis支持多数据库，默认支持16个数据库，0-15命名

• 多数据库相互独立，互不干扰

• 多数据库常用命令
  多数据库间切换
  多数据库间移动数据
  清除数据库内数据

多数据库常用命令

• Redis支持多数据库，Redis在没有任何改动的情况下默认包含16个数据库，数据库名称是用数字0-15来依次命名的。使用’Select命令可以进行’Redis的多数据库之间的切换，命令格式为selectindex,其中index表示数据库的序号。而使用redis-cli连接Redis数据库后，默认使用的是序号为O的数据库。

• Redis数据库的整库数据删除主要分为两个部分:清空当前数据库数据，使用FLUSHDB

• 命令实现;清空所有数据库的数据，使用FLUSHALL命令实现。但是，数据清空操作比较危险，生产环境下一般不建议使用。

持久化概述

• Redis是运行在内存中，内存中的数据断电丢失

• 为了能够重用Redis数据，或者防止系统故障，需要将Redis中的数据写入到磁盘空间中，即持久化

持久化分类

• RDB方式:创建快照的方式获取某一时刻Redis中所有数据的副本

• AOF方式:将执行的写命令写到文件的末尾，以日志的方式来记录数据的变化

二者区别：

• RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。

• AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。

二者优缺点：

1. 一旦采用该方式，那么你的整个Redis数据库将只包含一个文件，这对于文件备份而言是非常完美的。比如，你可能打算每个小时归档一次近24小时的数据，同时还要每天归档一次近30天的数据。通过这样的备份策略，一旦系统出现灾难性故障，我们可以非常容易的进行恢复。

2. 对于灾难恢复而言，RDB是非常不错的选择。因为我们可以非常轻松的将一个单独的文件压缩后再转移到其它存储介质上。

3. 性能大化。对于Redis的服务进程而言，在开始持久化时，它需要做的只是fork出子进程，之后再由子进程完成这些持久化的工作，这样就可以极大的避免服务进程执行IO操作了。

4. 相比于AOF机制，如果数据集很大，RDB的启动效率会更高。

1. 如果你想保证数据的高可用性，即大限度的避免数据丢失，那么RDB将不是一个很好的选择。因为系统一旦在定时持久化之前出现宕机现象，此前没有来得及写入磁盘的数据都将丢失。

2. 由于RDB是通过fork子进程来协助完成数据持久化工作的，因此，如果当数据集较大时，可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒，甚至是1秒钟。

1. 该机制可以带来更高的数据安全性，即数据持久性。Redis中提供了3种同步策略即每秒同步、每修改同步和不同步。事实上，每秒同步也是异步完成的，其效率也是非常高的，所差的是一旦系统出现宕机现象，那么这一秒钟之内修改的数据将会丢失。而每修改同步，我们可以将其视为同步持久化，即每次发生的数据变化都会被立即记录到磁盘中。可以预见，这种方式在效率上是低的。至于无同步，无需多言，我想大家都能正确的理解它。

2. 由于该机制对日志文件的写入操作采用的是append模式，因此在写入过程中即使出现宕机现象，也不会破坏日志文件中已经存在的内容。然而如果我们本次操作只是写入了一半数据就出现了系统崩溃问题，不用担心，在Redis下一次启动之前，我们可以通过redis-check-aof工具来帮助我们解决数据一致性的问题。

3. 如果日志过大，Redis可以自动启用rewrite机制。即Redis以append模式不断的将修改数据写入到老的磁盘文件中，同时Redis还会创建一个新的文件用于记录此期间有哪些修改命令被执行。因此在进行rewrite切换时可以更好的保证数据安全性。

4. AOF包含一个格式清晰、易于理解的日志文件用于记录所有的修改操作。事实上，我们也可以通过该文件完成数据的重建。

1. 对于相同数量的数据集而言，AOF文件通常要大于RDB文件。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF的恢复速度要快。

2. 根据同步策略的不同，AOF在运行效率上往往会慢于RDB。总之，每秒同步策略的效率是比较高的，同步禁用策略的效率和RDB一样高效。

RDB持久化

• Redis的默认持久化方式

• 默认文件名dump.rdb

• 触发条件
  1、在指定的时间间隔内，执行指定次数的写操作（配置文件控制)
  2、执行save或者是bgsave(异步)命令
  3、执行flushall命令，清空数据库所有数据
  4、执行shutdown命令，保证服务器正常关闭且不丢失任何数据

AOF持久化

• Redis默认不开启

• 弥补RDB的不足（数据的不一致性)

• 采用日志的形式来记录每个写操作，并追加到文件中

• Redis重启会根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作

AOF的重写机制

• AOF的工作原理是将写操作追加到文件中，文件的冗余内容会越来越多

• 当AOF文件的大小超过所设定的阈值时，Redis就会对AOF文件的内容压缩

AOF重写的原理

• Redis会fork出一条新进程，读取内存中的数据（没有读取旧文件)，并重新写到一个临时文件中，后替换旧的aof文件

内存碎片率

• 操作系统分配的内存值used_memory_rss除以Redis使用的内存值used_memory计算得出

• 内存碎片是由操作系统低效的分配/回收物理内存导致的
  1、不连续的物理内存分配

• 跟踪内存碎片率对理解Redis实例的资源性能是非常重要的
  1、内存碎片率稍大于1是合理的，这个值表示内存碎片率比较低
  2、内存碎片率超过1.5，说明Redis消耗了实际需要物理内存的150%，其中50%是内存碎片率
  3、内存碎片率低于1的，说明Redis内存分配超出了物理内存，操作系统正在进行内存交换
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内存使用率

• redis实例的内存使用率超过可用大内存，操作系统将开始进行内存与swap空间交换

• 避免内存交换
  1、针对缓存数据大小选择
  2、尽可能的使用Hash数据结构
  3、设置key的过期时间

回收key

• 保证合理分配redis有限的内存资源

• 当达到设置的人内1心u全默认情况下回收策略
  1、默认情况下回收策略是禁止删除
  2、redis.conf配置文件中修改maxmemory-policy属性值
  · volatile-lru:使曳LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据.
  · volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰
  · volatile-random:从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰
  · allkeys-Iru:使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据
  · allkeys-random:从数据集合中任意选择数据淘汰. no-· · enviction:禁止淘汰数据