一.什么是Redis

数据库分为：关系型数据库（sql），非关系型数据库（nosql）

  • 常见的关系型数据库：
    Oracle，Microsoft SQL Server，MySQL，PostgreSQL，DB2，Microsoft Access， SQLite，Teradata，MariaDB(MySQL 的一个分支)，SAP
  • 常见的非关系型数据库：
    Redis、memcache、HBase、MongoDB

二.nosql使用场景

redis 关系型数据库中的Table redis是不是关系型数据库_数据类型

3. Redis 简介

  • Redis ( REmote DIctionary Server远程字典服务器) ，是用 C 语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库。
  • 免费开源，高性能分布式内存数据库，基于内存运行，支持NoSQL

3.1 redis特征

1.数据间没有必然的关联关系
2.内部采用单线程机制进行工作
3.高性能。官方提供测试数据，50个并发执行100000 个请求,读的速度是110000 次/s,写的速度是81000次/s
4.支持持久化，可以进行数据灾难恢复
5.多数据类型支持

常用的五种数据类型：

string（字符串）
hash（哈希）
list（列表）
set（集合）
zset(sorted set：有序集合)
其他数据类型:
bitmap（位图）
hyperloglogs （估算集合的基数）
（geospatial）

3.2数据类型详解

字符串string （key–value）

字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型，是一个由字节组成的序列，他在Redis中是二进制安全的，这便意味着该类型可以接受任何格式的数据，如JPEG图像数据货Json对象描述信息等，是标准的key-value，一般来存字符串，整数和浮点数。Value最多可以容纳的数据长度为512MB。
应用场景：很常见的场景用于统计网站访问数量，当前在线人数等。incr命令(++操作)

redis 关系型数据库中的Table redis是不是关系型数据库_数据类型_02

列表list （有序可重复）

Redis的列表允许用户从序列的两端推入或者弹出元素，列表由多个字符串值组成的有序可重复的序列，是双向链表结构，所以向列表两端添加元素的时间复杂度为0(1)，获取越接近。

应用场景：

1.最新消息排行榜。2.消息队列，以完成多程序之间的消息交换。可以用push操作将任务存在list中（生产者），然后线程在用pop操作将任务取出进行执行。（消费者）两端的元素速度就越快。

redis 关系型数据库中的Table redis是不是关系型数据库_rdb_03

散列hash(value为键值对)

Redis中的散列可以看成具有String key和String value的map容器，可以将多个key-value存储到一个key中。每一个Hash可以存储4294967295个键值对。

应用场景：

例如存储、读取、修改用户属性（name，age，pwd等）

redis 关系型数据库中的Table redis是不是关系型数据库_rdb_04

集合set(无序不可重复)

Redis的集合是无序不可重复的，和列表一样，在执行插入和删除和判断是否存在某元素时，效率是很高的。
集合最大的优势在于可以进行交集并集差集操作。
Set可包含的最大元素数量是4294967295。

应用场景：

1.利用交集求共同好友。2.利用唯一性，可以统计访问网站的所有独立IP。3.好友推荐的时候根据tag求交集，大于某个threshold（临界值的）就可以推荐。

redis 关系型数据库中的Table redis是不是关系型数据库_redis 关系型数据库中的Table_05

有序集合 zset/sorted set

和set很像，都是字符串的集合，都不允许重复的成员出现在一个set中。
他们之间差别在于有序集合中每一个成员都会有一个分数(score)与之关联，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。尽管有序集合中的成员必须是唯一的，但是分数(score)却可以重复。

应用场景：可以用于一个大型在线游戏的积分排行榜，每当玩家的分数发生变化时，可以执行zadd更新玩家分数(score)，此后在通过zrange获取几分top ten的用户信息。

redis 关系型数据库中的Table redis是不是关系型数据库_aof_06

bitmap（位图）

bitmap就是通过最小的单位bit来进行0或者1的设置，表示某个元素对应的值或者状态。一个bit的值，或者是0，或者是1；也就是说一个bit能存储的最多信息是2。

  • 位（bit）：是计算机 内部数据储存的最小单位，11001100是一个八位二进制数。
  • 字节（byte）：是计算机中数据处理的基本单位，习惯上用大写 B 来表示,1B（byte,字节）= 8bit

命令：

用于获取Redis中指定key对应的值中对应offset的bit

getbit key offset

用于修改指定key对应的值，中对应offset的bit

setbit key key offset value

获取位图指定范围中位值为1的个数，如果不指定start与end，则取所有

bitcount key [start end]

做多个BitMap的and（交集）、or（并集）、not（非）、xor（异或）操作并将结果保存在destKey中

bitop op destKey key1 [key2...]

计算位图指定范围第一个偏移量对应的的值等于targetBit的位置

  1. 找不到返回-1
  2. start与end没有设置，则取全部
  3. targetBit只能取0或者1
bitpos key tartgetBit [start end]

优点

1.基于最小的单位bit进行存储，所以非常省空间。
2.设置时候时间复杂度O(1)、读取时候时间复杂度O(n)，操作是非常快的。
3.二进制数据的存储，进行相关计算的时候非常快。
4.方便扩容

限制

redis中bit映射被限制在512MB之内，所以最大是2^32位。建议每个key的位数都控制下，因为读取时候时间复杂度O(n)，越大的串读的时间花销越多

hyperloglogs(估算集合的基数)

一个HyperLogLog是一个用于统计唯一性事物数量的概率性数据结构（专业的说这叫估算集合的基数）。通常统计总数需要消耗与数量成正比例的存储空间，为了避免重复统计一个项多次你需要把你已经统计过的项记录下来，然而存在一种算法，损耗一定的精确度来节省存储空间，用一种带有一定误差的估算方式，在redis的实现中，这种误差小于1%。这种算法的魔力在于，你不再需要使用和已存储元素的数目成比例的存储空间，取而代之只使用固定数目的内存，在最差的情况下也仅仅需要12Kb的内存！如果你的元素数目很少，消耗的内存会更少。

127.0.0.1:6379> pfadd codehole user1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd codehole user2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 2
127.0.0.1:6379> pfadd codehole user3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 3
127.0.0.1:6379> pfadd codehole user4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 4
127.0.0.1:6379> pfadd codehole user5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 5
127.0.0.1:6379> pfadd codehole user6
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 6
127.0.0.1:6379> pfadd codehole user7 user8 user9 user10
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount codehole
(integer) 10

3.3对key的通用操作，所有的数据类型都可以使用的

redis 关系型数据库中的Table redis是不是关系型数据库_redis 关系型数据库中的Table_07

4 Redis 持久化（RDB、AOF）

RDB （数据快照）

AOF （过程日志）

4.1 RDB（数据快照）

将当前数据状态保存，快照形式，存储数据结果，关注的是数据

4.1.1 RDB指令

4.1.1.1 save指令

该指令会阻塞当前 Redis 服务器，执行 save 指令期间，Redis 不能处理其他命令，直到 RDB 过程完成为止。
手动执行一次保存操作

save

save指令相关配置

设置本地数据库文件名，默认值为 dump.rdb，通常设置为dump-端口号.rdb

dbfilename filename

设置存储.rdb文件的路径，通常设置成存储空间较大的目录中，目录名称data

dir path

设置存储至本地数据库时是否压缩数据，默认yes，设置为no，节省 CPU 运行时间，但存储文件变大

rdbcompression yes|no

设置读写文件过程是否进行RDB格式校验，默认yes，设置为no，节约读写10%时间消耗，单存在数据损坏的风险

rdbchecksum yes|no

4.1.1.2 bgsave指令

执行该命令时，Redis 会在后台异步执行快照操作，此时 Redis 仍然可以相应客户端请求。具体操作是 Redis 进程执行 fork 操作创建子进程，RDB 持久化过程由子进程负责，完成后自动结束。Redis 只会在 fork 期间发生阻塞，但是一般时间都很短。但是如果 Redis 数据量特别大，fork 时间就会变长，而且占用内存会加倍，这一点需要特别注意。

手动启动后台保存操作，但不是立即执行.

bgsave

bgsave指令相关配置**

后台存储过程中如果出现错误现象，是否停止保存操作，默认yes

stop-writes-on-bgsave-error yes|no

其 他

dbfilename filename  
dir path  
rdbcompression yes|no  
rdbchecksum yes|no

4.1.1.2 save配置自动执行

save second changes

参数:

second：监控时间范围

changes：监控key的变化量

范例：

save 900 1 # 表示900 秒内如果至少有 1 个 key 的值变化，则触发RDB
save 300 10 # 表示300 秒内如果至少有 10 个 key 的值变化，则触发RDB
save 60 10000 # 表示60 秒内如果至少有 10000 个 key 的值变化，则触发RDB

其他相关配置：

dbfilename filename
dir path
rdbcompression yes|no
rdbchecksum yes|no
stop-writes-on-bgsave-error yes|no

4.1 RDB三种启动方式对比

4.2 AOF（过程日志）

将数据的操作过程进行保存，日志形式，存储操作过程，存储格式复杂，关注点在数据的操作过程。

redis 关系型数据库中的Table redis是不是关系型数据库_redis 关系型数据库中的Table_08


AOF(append only file)持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中命令 达到恢复数据的目的。与RDB相比可以简单理解为由记录数据改为记录数据产生的变化

AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式

4.2.1 AOF 启动方式

启动AOF相关配置
开启AOF持久化功能，默认no，即不开启状态

appendonly yes|no

AOF持久化文件名，默认文件名为appendonly.aof，建议配置为appendonly-端口号.aof

appendfilename filename

AOF持久化文件保存路径，与RDB持久化文件保持一致即可

dir

AOF写数据策略，默认为everysec

appendfsync always|everysec|no

4.2.2 AOF执行策略(三种)

  • always(每次）：每次写入操作均同步到AOF文件中数据零误差，性能较低，不建议使用。

everysec（每秒）：每秒将缓冲区中的指令同步到AOF文件中，在系统突然宕机的情况下丢失1秒内的数据 数据准确性较高，性能较高，建议使用，也是默认配置。

  • no（系统控制）：由操作系统控制每次同步到AOF文件的周期，整体过程不可控。