Redis和Memcache和MongoDB简介及区别分析(整理)

Stella981
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Redis和Memcache

一、Redis简介

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、**Key-Value数据库**,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。

NoSql 数据存储

redis是一个 **key-value存储系统**。和 Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括 string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些 数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是 缓存在内存中。区别的是redis会 周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的 记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度 补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部 分场合可以对 关系数据库起到很好的 补充作用。它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便。[1]  

Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步树时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

redis的官网地址,非常好记,是redis.io。(特意查了一下,域名后缀io属于国家域名,是british Indian Ocean territory,即英属印度洋领地)

目前,Vmware在资助着redis项目的开发和维护。

下面是官方的bench-mark数据:[1]  

测试完成了50个并发执行100000个请求。

设置和获取的值是一个256字节字符串。

Linux box是运行Linux 2.6,这是X3320 Xeon 2.5 ghz。

文本执行使用loopback接口(127.0.0.1)。

结果:读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。

就DB来说,Redis成绩已经很惊人了,且不说 memcachedbTokyo Cabinet之流,就说原版的memcached,速度似乎也只能达到这个级别。Redis根本是使用 **内存存储**,持久化的关键是这三条指令:SAVE BGSAVE LASTSAVE …

当接收到SAVE指令的时候,Redis就会dump数据到一个文件里面。

值得一说的是它的独家功能:存储列表和集合,这是它与mc之流相比更有竞争力的地方。

不介绍mc里面已经有的东东,只列出特殊的:

TYPE key — 用来获取某key的类型

KEYS pattern — 匹配所有符合模式的key,比如KEYS * 就列出所有的key了,当然,复杂度O(n)

RANDOMKEY - 返回随机的一个key

RENAME oldkey newkey— key也可以改名

列表操作,精华

RPUSH key string — 将某个值加入到一个key列表末尾

LPUSH key string — 将某个值加入到一个key列表头部

LLEN key — 列表长度

LRANGE key start end — 返回列表中某个范围的值,相当于mysql里面的 分页查询那样

LTRIM key start end — 只保留列表中某个范围的值

LINDEX key index — 获取列表中特定索引号的值,要注意是O(n)复杂度

LSET key index value — 设置列表中某个位置的值

LPOP key

RPOP key — 和上面的LPOP一样,就是类似栈或队列的那种取头取尾指令,可以当成 消息队列来使用了

集合操作

SADD key member — 增加元素

SREM key member — 删除元素

SCARD key — 返回集合大小

SISMEMBER key member — 判断某个值是否在集合中

SINTER key1 key2 ... keyN — 获取多个集合的交集元素

SMEMBERS key — 列出集合的所有元素

还有Multiple DB的命令,可以更换db,数据可以隔离开,默认是存放在DB 0。

二、Memcache简介

memcache是一套分布式的高速缓存系统,由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发,但目前被许多网站使用以提升网站的访问速度,尤其对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显著[1]  。这是一套**开放源代码软件**,以BSD license授权发布。

分布式高速缓存系统

MemCache的工作流程如下:先检查客户端的请求数据 是否在memcached中,如有,直接把请求数据返回,不再对数据库进行任何操作;如果请求的数据 不在memcached中,就去查数据库,把从数据库中获取的数据返回给客户端, 同时把数据缓存一份到memcached中(memcached客户端不负责,需要程序明确实现);每次 更新数据库的同时更新memcached中的数据,保证一致性;当分配给memcached内存空间用完之后,会使用 LRU(Least Recently Used,最近最少使用)策略加上到期失效策略,失效数据首先被替换,然后再替换掉最近未使用的数据。[2]  

Memcache是一个高性能的 分布式的内存对象缓存系统,通过在 **内存**里维护一个 **统一的巨大的hash表**,它能够用来存储各种 格式的数据,包括 图像视频文件以及 数据库检索的结果等。简单的说就是 将数据调用到内存中,然后 从内存中读取,从而 大大提高读取速度。

Memcache是danga的一个项目,最早是LiveJournal 服务的,最初为了加速 LiveJournal 访问速度而开发的,后来被很多大型的网站采用。

Memcached是以守护程序(监听)方式运行于一个或多个 服务器中,随时会接收 客户端连接和操作。

三、MongoDB简介

MongoDB[1]   是一个基于 分布式文件存储数据库。由 C++语言编写。旨在为WEB应用提供 可扩展高性能数据存储解决方案

mongoDB

MongoDB[2]   是一个 **介于关系数据库**和 非关系数据库之间的产品,是 非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似 jsonbson格式,因此可以 存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的 查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立 索引。[3]  

它的特点是 高性能易部署易使用,存储数据非常方便。主要功能特性有:

*面向集合存储,易存储对象类型的数据。

mongodb集群参考

*模式自由。

*支持动态 查询

*支持完全索引,包含内部对象。

*支持查询。

*支持复制和故障恢复。

*使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)。

*自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性。

*支持 RUBYPYTHON, **JAVAC++PHP**, C#等多种语言。

*文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。

*可通过 网络访问。

所谓“面向集合”(Collection-Oriented),意思是数据被 分组存储数据集中,被称为一个集合(Collection)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似 关系型数据库(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定义任何模式(schema)。Nytro MegaRAID技术中的 闪存高速缓存算法,能够快速识别数据库内大数据集中的热数据,提供一致的性能改进。

模式自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

存储在集合中的文档,被存储为 键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档,为字符串类型,而值则可以是各种 复杂的文件类型。我们称这种存储形式为 BSON(Binary Serialized Document Format)。[3]  

[4]   MongoDB已经在多个站点部署,其主要场景如下:

1)网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

2)缓存。由于性能很高,它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

3)高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库,它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

不适用的场景如下:1)要求高度事务性的系统。

2)传统的商业智能应用。

3)复杂的 跨文档(表)级联查询。

四、Redis和Memcache的简单区别

1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。 
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。 
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

Redis在很多方面具备数据库的特征,或者说就是一个数据库系统,而Memcached只是简单的K/V缓存

下面是来自redis作者的说法(stackoverflow上面)。 
You should not care too much about performances. Redis is faster per core with small values, but memcached is able to use multiple cores with a single executable and TCP port without help from the client. Also memcached is faster with big values in the order of 100k. Redis recently improved a lot about big values (unstable branch) but still memcached is faster in this use case. The point here is: nor one or the other will likely going to be your bottleneck for the query-per-second they can deliver. 
You should care about memory usage. For simple key-value pairs memcached is more memory efficient. If you use Redis hashes, Redis is more memory efficient. Depends on the use case. 
You should care about persistence and replication, two features only available in Redis. Even if your goal is to build a cache it helps that after an upgrade or a reboot your data are still there. 
You should care about the kind of operations you need. In Redis there are a lot of complex operations, even just considering the caching use case, you often can do a lot more in a single operation, without requiring data to be processed client side (a lot of I/O is sometimes needed). This operations are often as fast as plain GET and SET. So if you don’t need just GEt/SET but more complex things Redis can help a lot (think at timeline caching). 
有网友翻译如下[1]: 
没有必要过多的关注性能。由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以在比较上,平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis,虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化,但是比起Memcached,还是稍有逊色。说了这么多,结论是,无论你使用哪一个,每秒处理请求的次数都不会成为瓶颈。 
你需要关注内存使用率。对于key-value这样简单的数据储存,memcache的内存使用率更高。如果采用hash结构,redis的内存使用率会更高。当然,这些都依赖于具体的应用场景。 
你需要关注关注数据持久化和主从复制时,只有redis拥有这两个特性。如果你的目标是构建一个缓存在升级或者重启后之前的数据不会丢失的话,那也只能选择redis。 
你应该关心你需要的操作。redis支持很多复杂的操作,甚至只考虑内存的使用情况,在一个单一操作里你常常可以做很多,而不需要将数据读取到客户端中(这样会需要很多的IO操作)。这些复杂的操作基本上和纯GET和POST操作一样快,所以你不只是需要GET/SET而是更多的操作时,redis会起很大的作用。 
对于两者的选择还是要看具体的应用场景,如果需要缓存的数据只是key-value这样简单的结构时,我在项目里还是采用memcache,它也足够的稳定可靠。如果涉及到存储,排序等一系列复杂的操作时,毫无疑问选择redis

其他: 
1、 Redis和Memcache都是将数据存放在内存中,都是内存数据库。不过memcache还可用于缓存其他东西,例如图片、视频等等。 
2、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。 
3、虚拟内存–Redis当物理内存用完时,可以将一些很久没用到的value 交换到磁盘 
4、过期策略–memcache在set时就指定,例如set key1 0 0 8,即永不过期。Redis可以通过例如expire 设定,例如expire name 10 
5、分布式–设定memcache集群,利用magent做一主多从;redis可以做一主多从。都可以一主一从 
6、存储数据安全–memcache挂掉后,数据没了;redis可以定期保存到磁盘(持久化) 
7、灾难恢复–memcache挂掉后,数据不可恢复; redis数据丢失后可以通过aof恢复 
8、Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

关于redis和memcache的不同,下面罗列了一些相关说法,供记录:

redis和memecache的不同在于[2]: 
1、存储方式: 
memecache 把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小 
redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性,支持数据的持久化(笔者注:有快照和AOF日志两种持久化方式,在实际应用的时候,要特别注意配置文件快照参数,要不就很有可能服务器频繁满载做dump)。 
2、数据支持类型: 
redis在数据支持上要比memecache多。 
3、使用底层模型不同: 
新版本的redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。 
4、运行环境不同: 
redis目前官方只支持LINUX 上去行,从而省去了对于其它系统的支持,这样的话可以更好的把精力用于本系统 环境上的优化,虽然后来微软有一个小组为其写了补丁。但是没有放到主干上

个人总结一下,有持久化需求或者对数据结构和处理有高级要求的应用,选择redis,其他简单的key/value存储,选择memcache。

下面重点分析Memcached和Redis两种方案: 
Memcached介绍 
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提供动态、数据库驱动网站的速度,现在已被LiveJournal、hatena、Facebook、Vox、LiveJournal等公司所使用。

Memcached工作方式分析 
许多Web应用都将数据保存到 RDBMS中,应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。 但随着数据量的增大、访问的集中,就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、 网站显示延迟等重大影响。Memcached是高性能的分布式内存缓存服务器,通过缓存数据库查询结果,减少数据库访问次数,以提高动态Web等应用的速度、 提高可扩展性。下图展示了memcache与数据库端协同工作情况: 
Redis和Memcache和MongoDB简介及区别分析(整理)  
其中的过程是这样的: 
1.检查用户请求的数据是缓存中是否有存在,如果有存在的话,只需要直接把请求的数据返回,无需查询数据库。 
2.如果请求的数据在缓存中找不到,这时候再去查询数据库。返回请求数据的同时,把数据存储到缓存中一份。 
3.保持缓存的“新鲜性”,每当数据发生变化的时候(比如,数据有被修改,或被删除的情况下),要同步的更新缓存信息,确保用户不会在缓存取到旧的数据。

Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器,具有以下的特点: 
1.协议简单 
2.基于libevent的事件处理 
3.内置内存存储方式 
4.memcached不互相通信的分布式

如何实现分布式可拓展性? 
Memcached的分布式不是在服务器端实现的,而是在客户端应用中实现的,即通过内置算法制定目标数据的节点,如下图所示: 
Redis和Memcache和MongoDB简介及区别分析(整理)

Redis 介绍 
Redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、 list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步,当前 Redis的应用已经非常广泛,国内像新浪、淘宝,国外像 Flickr、Github等均在使用Redis的缓存服务。

Redis 工作方式分析 
Redis作为一个高性能的key-value数据库具有以下特征: 
1.多样的数据模型 
2.持久化 
3.主从同步 
Redis支持丰富的数据类型,最为常用的数据类型主要由五种:String、Hash、List、Set和Sorted Set。Redis通常将数据存储于内存中,或被配置为使用虚拟内存。Redis有一个很重要的特点就是它可以实现持久化数据,通过两种方式可以实现数据持久化:使用RDB快照的方式,将内存中的数据不断写入磁盘;或使用类似MySQL的AOF日志方式,记录每次更新的日志。前者性能较高,但是可能会引起一定程度的数据丢失;后者相反。 Redis支持将数据同步到多台从数据库上,这种特性对提高读取性能非常有益。

Redis如何实现分布式可拓展性? 
2.8以前的版本:与Memcached一致,可以在客户端实现,也可以使用代理,twitter已开发出用于Redis和Memcached的代理Twemproxy 。 
3.0 以后的版本:相较于Memcached只能采用客户端实现分布式存储,Redis则在服务器端构建分布式存储。Redis Cluster是一个实现了分布式且允许单点故障的Redis高级版本,它没有中心节点,各个节点地位一致,具有线性可伸缩的功能。如图给出Redis Cluster的分布式存储架构,其中节点与节点之间通过二进制协议进行通信,节点与客户端之间通过ascii协议进行通信。在数据的放置策略上,Redis Cluster将整个 key的数值域分成16384个哈希槽,每个节点上可以存储一个或多个哈希槽,也就是说当前Redis Cluster支持的最大节点数就是16384。 
Redis和Memcache和MongoDB简介及区别分析(整理)

综合结论

应该说Memcached和Redis都能很好的满足解决我们的问题,它们性能都很高,总的来说,可以把Redis理解为是对Memcached的拓展,是更加重量级的实现,提供了更多更强大的功能。具体来说:

1.性能上: 
性能上都很出色,具体到细节,由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比 
Memcached性能更高。而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis,虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化,但是比起 Memcached,还是稍有逊色。

2.内存空间和数据量大小: 
MemCached可以修改最大内存,采用LRU算法。Redis增加了VM的特性,突破了物理内存的限制。

3.操作便利上: 
MemCached数据结构单一,仅用来缓存数据,而Redis支持更加丰富的数据类型,也可以在服务器端直接对数据进行丰富的操作,这样可以减少网络IO次数和数据体积。

4.可靠性上: 
MemCached不支持数据持久化,断电或重启后数据消失,但其稳定性是有保证的。Redis支持数据持久化和数据恢复,允许单点故障,但是同时也会付出性能的代价。

5.应用场景: 
Memcached:动态系统中减轻数据库负载,提升性能;做缓存,适合多读少写,大数据量的情况(如人人网大量查询用户信息、好友信息、文章信息等)。 
Redis:适用于对读写效率要求都很高,数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统(如新浪微博的计数和微博发布部分系统,对数据安全性、读写要求都很高)。

需要慎重考虑的部分 
1.Memcached单个key-value大小有限,一个value最大只支持1MB,而Redis最大支持512MB 
2.Memcached只是个内存缓存,对可靠性无要求;而Redis更倾向于内存数据库,因此对对可靠性方面要求比较高 
3.从本质上讲,Memcached只是一个单一key-value内存Cache;而Redis则是一个数据结构内存数据库,支持五种数据类型,因此Redis除单纯缓存作用外,还可以处理一些简单的逻辑运算,Redis不仅可以缓存,而且还可以作为数据库用 
4.新版本(3.0)的Redis是指集群分布式,也就是说集群本身均衡客户端请求,各个节点可以交流,可拓展行、可维护性更强大。

ref:

http://blog.163.com/sun_jian_zhang/blog/static/187804041201310795917333/?suggestedreading&wumii
http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3268476.html 
http://www.open-open.com/lib/view/open1409643182369.html

五、Redis、Memcache和MongoDB的区别

>>Memcached

Memcached的优点:
Memcached可以利用多核优势单实例吞吐量极高,可以达到几十万QPS(取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右)。适用于最大程度扛量
支持直接配置为session handle。
Memcached的局限性:
只支持简单的key/value数据结构,不像Redis可以支持丰富的数据类型。
无法进行持久化,数据不能备份,只能用于缓存使用,且重启后数据全部丢失。
无法进行数据同步,不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。
Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存,value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低,并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。

>>Redis

Redis的优点:
支持多种数据结构,如 string(字符串)、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合)、zset(排序set)、hyperloglog(基数估算)
支持持久化操作,可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘,从而进行数据备份或数据恢复等操作,较好的防止数据丢失的手段。
支持通过Replication进行数据复制,通过master-slave机制,可以实时进行数据的同步复制,支持多级复制和增量复制,master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。
单线程请求,所有命令串行执行,并发情况下不需要考虑数据一致性问题。
支持pub/sub消息订阅机制,可以用来进行消息订阅与通知。
支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟。

Redis的局限性:
Redis只能使用单线程性能受限于CPU性能,故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒(取决于数据结构,数据大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右)。
支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟,既是优点也是缺点。
Redis在string类型上会消耗较多内存,可以使用dict(hash表)压缩存储以降低内存耗用。

Mc和Redis都是Key-Value类型,不适合在不同数据集之间建立关系,也不适合进行查询搜索。比如redis的keys pattern这种匹配操作,对redis的性能是灾难。

>>mongoDB 

mongoDB 是一种文档性的数据库。先解释一下文档的数据库,即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。

这些数据具备自述性(self-describing),呈现分层的树状数据结构。redis可以用hash存放简单关系型数据。

mongoDB 存放json格式数据。

适合场景:事件记录、内容管理或者博客平台,比如评论系统。

1.mongodb持久化原理

mongodb与mysql不同,mysql的每一次更新操作都会直接写入硬盘,但是mongo不会,做为内存型数据库,数据操作会先写入内存,然后再会持久化到硬盘中去,那么mongo是如何持久化的呢
mongodb在启动时,专门初始化一个线程不断循环(除非应用crash掉),用于在一定时间周期内来从defer队列中获取要持久化的数据并写入到磁盘的journal(日志)和mongofile(数据)处,当然因为它不是在用户添加记录时就写到磁盘上,所以按mongodb开发者说,它不会造成性能上的损耗,因为看过代码发现,当进行CUD操作时,记录(Record类型)都被放入到defer队列中以供延时批量(groupcommit)提交写入,但相信其中时间周期参数是个要认真考量的参数,系统为90毫秒,如果该值更低的话,可能会造成频繁磁盘操作,过高又会造成系统宕机时数据丢失过。

2.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库
在考虑数据库的成熟度;支持;分析和商业智能;管理及专业性等问题时,应优先考虑关系型数据库

3.MySQL和MongoDB之间最基本的区别是什么?
关系型数据库与非关系型数据库的区别,即数据存储结构的不同。

4.MongoDB的特点是什么?
(1)面向文档(2)高性能(3)高可用(4)易扩展(5)丰富的查询语言

5.MongoDB支持存储过程吗?如果支持的话,怎么用?
MongoDB支持存储过程,它是javascript写的,保存在db.system.js表中。

6.如何理解MongoDB中的GridFS机制,MongoDB为何使用GridFS来存储文件?
GridFS是一种将大型文件存储在MongoDB中的文件规范。使用GridFS可以将大文件分隔成多个小文档存放,这样我们能够有效的保存大文档,而且解决了BSON对象有限制的问题。

7.为什么MongoDB的数据文件很大?
MongoDB采用的预分配空间的方式来防止文件碎片

8.当更新一个正在被迁移的块(Chunk)上的文档时会发生什么?
更新操作会立即发生在旧的块(Chunk)上,然后更改才会在所有权转移前复制到新的分片上。

9.MongoDB在A:{B,C}上建立索引,查询A:{B,C}和A:{C,B}都会使用索引吗?
不会,只会在A:{B,C}上使用索引。

10.如果一个分片(Shard)停止或很慢的时候,发起一个查询会怎样?
如果一个分片停止了,除非查询设置了“Partial”选项,否则查询会返回一个错误。如果一个分片响应很慢,MongoDB会等待它的响应。

>>Redis、Memcache和MongoDB的区别

从以下几个维度,对redis、memcache、mongoDB 做了对比,

1、性能

都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈

总体来讲,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb

2、操作的便利性

memcache数据结构单一

redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数

mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富

3、内存空间的大小和数据量的大小

redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突破物理内存的限制;可以对key value设置过期时间(类似memcache)

memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法

mongoDB适合大数据量的存储,依赖操作系统VM做内存管理,吃内存也比较厉害,服务不要和别的服务在一起

4、可用性(单点问题)

对于单点问题,

redis,依赖客户端来实现分布式读写;主从复制时,每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制,因性能和效率问题,

所以单点问题比较复杂;不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。

一种替代方案是,不用redis本身的复制机制,采用自己做主动复制(多份存储),或者改成增量复制的方式(需要自己实现),一致性问题和性能的权衡

Memcache本身没有数据冗余机制,也没必要;对于故障预防,采用依赖成熟的hash或者环状的算法,解决单点故障引起的抖动问题。

mongoDB支持master-slave,replicaset(内部采用paxos选举算法,自动故障恢复),auto sharding机制,对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。

5、可靠性(持久化)

对于数据持久化和数据恢复,

redis支持(快照、AOF):依赖快照进行持久化,aof增强了可靠性的同时,对性能有所影响

memcache不支持,通常用在做缓存,提升性能;

MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性

6、数据一致性(事务支持)

Memcache 在并发场景下,用cas保证一致性

redis事务支持比较弱,只能保证事务中的每个操作连续执行

mongoDB不支持事务

7、数据分析

mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持

8、应用场景

redis:数据量较小的更性能操作和运算上

memcache:用于在动态系统中减少数据库负载,提升性能;做缓存,提高性能(适合读多写少,对于数据量比较大,可以采用sharding)

MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题

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背景描述Time:20190124T00:08:14.70572408:00User@Host:@Id:Schema:sentrymetaLast_errno:0Killed:0Query_time:0.315758Lock_
Python进阶者 Python进阶者
6个月前
Excel中这日期老是出来00:00:00,怎么用Pandas把这个去除
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据筛选的问题。问题如下:这日期老是出来00:00:00,怎么把这个去除。二、实现过程后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个思路和代码如下:pd.toexcel之前把这