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Redis-快速入门

news 2025/7/3 9:53:22

1、非关系型数据库与关系型数据库

1.1、关系型数据库

1.2、非关系型数据库

1.3、关系数据库与非关系型数据库区别

1.3.1、数据存储方式不同

1.3.2、扩展方式不同

1.3.3、对事务性的支持不同

1.3.4、总结

2、Redis简介

2.1、下载Redis压缩包

2.2、桌面工具安装

1、非关系型数据库与关系型数据库

1.1、关系型数据库

关系型数据库是一个结构化的数据库，创建在关系模型（二维表格模型）基础上，一般面向于记录。

SQL 语句（标准数据查询语言）就是一种基于关系型数据库的语言，用于执行对关系型数据库中数据的检索和操作。

主流的关系型数据库包括 Oracle、MySQL、SQL Server、Microsoft Access、DB2 等。

优点：

易于维护：都是使用表结构，格式一致
使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询
支持复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询

缺点：

读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写
固定的表结构，灵活度稍欠
对于高并发读写的需求，传统关系型数据库节点的硬盘I/O是一个很大的瓶颈

1.2、非关系型数据库

NoSql 可以翻译做Not Only Sql（不仅仅是SQL），或者是No Sql（非Sql的）数据库。是相对于传统关系型数据库而言，有很大差异的一种特殊的数据库，因此也称之为非关系型数据库。

主流的 NoSQL 数据库有 Redis、MongBD、Hbase、CouhDB 等。

1.3、关系数据库与非关系型数据库区别

1.3.1、数据存储方式不同

关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。

与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

传统关系型数据库是结构化数据，每一张表都有严格的约束信息：字段名、字段数据类型、字段约束等等信息，插入的数据必须遵守这些约束：

而NoSql则对数据库格式没有严格约束，往往形式松散，自由。

可以是键值型：

也可以是文档型：

甚至可以是图格式：

传统数据库的表与表之间往往存在关联，例如外键：

非关系型数据库不存在关联关系，要维护关系要么靠代码中的业务逻辑，要么靠数据之间的耦合：

{
  id: 1,
  name: "张三",
  orders: [
    {
       id: 1,
       item: {
	 id: 10, title: "荣耀6", price: 4999
       }
    },
    {
       id: 2,
       item: {
	 id: 20, title: "小米11", price: 3999
       }
    }
  ]
}

此处要维护“张三”的订单与商品“荣耀”和“小米11”的关系，不得不冗余的将这两个商品保存在张三的订单文档中，不够优雅。还是建议用业务来维护关联关系。

1.3.2、扩展方式不同

SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上，要支持日益增长的需求当然要扩展。

要支持更多并发量，SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限。

而NoSQL数据库是横向扩展的。因为非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

1.3.3、对事务性的支持不同

如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。

虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作，但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面。

1.3.4、总结

在存储方式、扩展性、查询性能上关系型与非关系型也都有着显著差异，总结如下：

存储方式
- 关系型数据库基于磁盘进行存储，会有大量的磁盘IO，对性能有一定影响
- 非关系型数据库，他们的操作更多的是依赖于内存来操作，内存的读写速度会非常快，性能自然会好一些
扩展性
- 关系型数据库集群模式一般是主从，主从数据一致，起到数据备份的作用，称为垂直扩展。
- 非关系型数据库可以将数据拆分，存储在不同机器上，可以保存海量数据，解决内存大小有限的问题。称为水平扩展。
- 关系型数据库因为表之间存在关联关系，如果做水平扩展会给数据查询带来很多麻烦