Redis数据库超越MySQL的速度（redis比mysql快）

Redis数据库：超越MySQL的速度

Redis数据库是一个基于键值对存储的高性能开源数据库，由意大利人Salvatore Sanfilippo（antirez）编写，提供了比传统关系型数据库MySQL更快的性能和更高的可扩展性。它支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。Redis常常与Node.js、MongoDB、ElasticSearch等流行的开源软件协同使用，成为现代Web应用的首选技术栈。

性能优化

Redis的出色性能是得益于其高效的内存管理和快速的I/O操作，它将数据存储在内存中，并使用单一线程复用事件模型进行I/O操作，避免了多线程竞争带来的锁等额外开销。值得一提的是，Redis支持的数据结构均属于数据类型简单、访问速度快的类型，这也使其库在高并发场景下具有延迟低、吞吐量高的优势。

性能测试

性能测试的对比对象为MySQL和Redis，两个测试环境均在同一台服务器上运行。

Python测试代码如下：

import redis
import pymysql
import time
#Redis连接
r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)
#MySQL连接
db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password='123456', db='test')
cursor = db.cursor()

#插入100万条数据进行测试
num = 1000000
#Redis写入性能测试
start_time = time.time()
for i in range(num):
    r.set(i, i)
end_time = time.time()
insert_redis_time = end_time - start_time
print('Redis write performance:', num / insert_redis_time, 'times/s')

#MySQL写入性能测试
start_time = time.time()
for i in range(num):
    sql = "INSERT INTO test_table (value) VALUES (%s)" % i
    cursor.execute(sql)
end_time = time.time()
db.commit()
insert_mysql_time = end_time - start_time
print('MySQL write performance:', num / insert_mysql_time, 'times/s')

#Redis读取性能测试
start_time = time.time()
for i in range(num):
    r.get(i)
end_time = time.time()
read_redis_time = end_time - start_time
print('Redis read performance:', num / read_redis_time, 'times/s')

#MySQL读取性能测试
start_time = time.time()
for i in range(num):
    sql = "SELECT * FROM test_table WHERE id = %s" % i
    cursor.execute(sql)
    result = cursor.fetchone()
end_time = time.time()
read_mysql_time = end_time - start_time
print('MySQL read performance:', num / read_mysql_time, 'times/s')

#关闭连接
db.close()
r.close()

测试结果表明，在写入和读取性能上，Redis远远超越MySQL。100万条数据写入测试中，Redis写入性能达到了每秒89,438次，而MySQL仅有每秒3,153次，性能差距巨大。在读取性能测试中，Redis读取性能为每秒169,771次，而MySQL仅有每秒1,011次，性能表现同样惊人。

总结

Redis的快速响应和高效数据存储使其成为了许多公司和机构中的核心技术。它在广泛的应用程序中快速实现了业务需求，成为了最受欢迎的键值存储技术之一。虽然Redis相对于MySQL在存储空间以及可扩展性上还不够完美，但在高性能场景下，其出色的性能表现已经让越来越多的人改变了对传统关系型数据库的看法，相信在未来，Redis会继续拓展其功能，成为更强大的数据存储工具。