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        為什么不用redis做主數(shù)據(jù)庫,只用它做緩存?

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:xqq
        時(shí)間: 2023-10-12 22:55:43 1697122543

        一、為什么不用redis做主數(shù)據(jù)庫,只用它做緩存

        1.Redis的內(nèi)存架構(gòu)

        Redis是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,這意味著它將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中,而不是在硬盤上。這使得Redis的讀寫速度非???,但也使得它非常適合存儲(chǔ)臨時(shí)數(shù)據(jù),而不是持久數(shù)據(jù)。如果我們將Redis用作主數(shù)據(jù)庫,我們的數(shù)據(jù)將不能持久化,也就是說,如果服務(wù)器崩潰或斷電,我們將失去所有數(shù)據(jù)。這是因?yàn)镽edis的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中,一旦服務(wù)器重啟,內(nèi)存中的數(shù)據(jù)將被清空,所有的數(shù)據(jù)將丟失。

        2.Redis的單線程架構(gòu)

        Redis是單線程的,這意味著它一次只能處理一個(gè)請(qǐng)求。如果我們將Redis用作主數(shù)據(jù)庫,當(dāng)并發(fā)請(qǐng)求增加時(shí),Redis將無法處理它們,從而導(dǎo)致性能問題和響應(yīng)時(shí)間延遲。相比之下,像MySQL這樣的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以處理多個(gè)請(qǐng)求。如果我們有大量的并發(fā)請(qǐng)求需要處理,Redis可能會(huì)成為性能瓶頸。

        3.Redis不支持SQL查詢

        Redis不支持SQL查詢,這意味著我們無法使用SQL語言來查詢數(shù)據(jù)。雖然Redis提供了一些基本的查詢功能,但它無法處理復(fù)雜的查詢請(qǐng)求。相比之下,像MySQL這樣的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫提供了強(qiáng)大的SQL查詢功能。如果我們需要進(jìn)行復(fù)雜的查詢,Redis可能會(huì)無法勝任。

        4.示例:Redis作為主數(shù)據(jù)庫可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失

        以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例,主要說明為什么使用Redis作為主數(shù)據(jù)庫可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。假設(shè)我們正在構(gòu)建一個(gè)在線商店,并使用Redis來存儲(chǔ)庫存量。我們將商品數(shù)量存儲(chǔ)在Redis中,并在每次銷售后減少庫存量。如果我們使用Redis作為主數(shù)據(jù)庫,當(dāng)服務(wù)器崩潰時(shí),我們將失去所有庫存數(shù)據(jù)。如果我們使用MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,我們可以將庫存數(shù)據(jù)持久化并在服務(wù)器崩潰后恢復(fù)它們。

        import redis

        r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

        # 假設(shè)我們有100個(gè)商品

        r.set(‘inventory’, 100)

        # 當(dāng)有人購買一個(gè)商品時(shí),我們減少庫存量

        r.decr(‘inventory’)

        # 當(dāng)服務(wù)器崩潰并重啟時(shí),我們將失去所有庫存數(shù)據(jù)

        延伸閱讀:

        二、主要的單機(jī)存儲(chǔ)引擎

        1、哈希存儲(chǔ):hash的CRUD是非??斓摹5秉c(diǎn)是不支持順序掃描。bitcask是一個(gè)基于hash表結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)系統(tǒng)。他將寫操作(包括刪除標(biāo)識(shí))追加到文件尾。并定期合并新老文件&記錄。

        2、B樹:既支持隨機(jī)讀取又支持范圍查找的系統(tǒng)。查找時(shí)間復(fù)雜度為logd(n)(d為每個(gè)節(jié)點(diǎn)的出度)。Mysql的InnoDB的引擎和OS的文件系統(tǒng)使用的就是B+樹。(為什么選擇使用B樹的變種B+樹,讀者有興趣可以去探究下。提示:磁盤讀?。?/p>

        3、LSM樹(Log Structured Merge Tree):由B+數(shù)改進(jìn)而來。其思想為:將增量寫操作保存在內(nèi)存中,超過閾值時(shí)刷入磁盤,從而減少隨機(jī)寫磁盤操作。讀操作則需要合并磁盤數(shù)據(jù)和內(nèi)存中的寫操作。通過Memtable/SSTable實(shí)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)在此不做深入探究。比較適合寫操作較多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。BigTable/HBase/Cassandra中的列簇的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式采用的即是LSM樹。

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