a)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。
b)非关系型数据库
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意思是“不仅仅是 SQL”,是非关系型数据库的总称。 除了主流的关系型数据库外的数据库,都认为是非关系型。
主流的 NoSQL 数据库有 Redis、MongBD、Hbase、Memcached等。
a)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。
b)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。
c)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。
可用于应对 Web2.0 纯动态网站类型的三高问题。
(1)High performance——对数据库高并发读写需求
(2)Huge Storage——对海量数据高效存储与访问需求
(3)High Scalability && High Availability——对数据库高可扩展性与高可用性需求
关系型数据库和非关系型数据库都有各自的特点与应用场景,两者的紧密结合将会给Web2.0的数据库发展带来新的思路。让关系数据库关注在关系上,非关系型数据库关注在存储上。例如,在读写分离的MySQL数据库环境中,可以把经常访问的数据存储在非关系型数据库中,提升访问速度。
总结:
关系型数据库: 实例–>数据库–>表(table)–>记录行(row)、数据字段(column)
非关系型数据库: 实例–>数据库–>集合(collection)–>键值对(key-value) 非关系型数据库不需要手动建数据库和集合(表)。
Redis 是一个开源的、使用 C 语言编写的 NoSQL 数据库。 Redis 基于内存运行并支持持久化,采用key-value(键值对)的存储形式,是目前分布式架构中不可或缺的一环。
Redis服务器程序是单进程模型,也就是在一台服务器上可以同时启动多个Redis进程,Redis的实际处理速度则是完全依靠于主进程的执行效率。若在服务器上只运行一个Redis进程,当多个客户端同时访问时,服务器的处理能力是会有一定程度的下降;若在同一台服务器上开启多个Redis进程,Redis在提高并发处理能力的同时会给服务器的CPU造成很大压力。即:在实际生产环境中,需要根据实际的需求来决定开启多少个Redis进程。若对高并发要求更高一些,可能会考虑在同一台服务器上开启多个进程。若 CPU 资源比较紧张,采用单进程即可。
Redis 优点 :
Redis作为基于内存运行的数据库,缓存是其最常应用的场景之一。除此之外,Redis常见应用场景还包括获取最新N个数据的操作、排行榜类应用、计数器应用、存储关系、实时分析系统、日志记录。
可以看我上一个的博客一键部署:详细见:
https://www.cnblogs.com/lvrui/p/15237579.html
redis-server 用于启动 Redis 的工具 redis-benchmark 用于检测 Redis 在本机的运行效率 redis-check-aof 修复 AOF 持久化文件 redis-check-rdb 修复 RDB 持久化文件 redis-cli Redis命令行工具
redis-cli 命令行工具:
-h | 指定远程主机 |
---|---|
-p | 指定 Redis 服务的端口号 |
-a | 指定密码,未设置数据库密码可以省略-a 选项 |
语法:redis-cli -h host -p port -a password
不添加任何选项表示,则使用 20.0.0.20:6379 连接本机上的 Redis 数据库
redis-cli -h 20.0.0.20 -p 6379
此时无密码,不需要-a直接登陆
查看指定端口:
netstat -natp | grep redis
redis-benchmark 测试工具:
edis-benchmark 是官方自带的 Redis 性能测试工具,可以有效的测试 Redis 服务的性能。
基本的测试语法:redis-benchmark [选项] [选项值];
-h:指定服务器主机名 -p:指定服务器端口 -s:指定服务器 socket -c:指定并发连接数 -n:指定请求数 -d:以字节的形式指定 SET/GET 值的数据大小 -k:1=keep alive 0=reconnect -r: SET/GET/INCR 使用随机 key, SADD 使用随机值 -P:通过管道传输<numred>请求 -q:强制退出 redis。仅显示 query/sec 值 –csv:以 CSV 格式输出 -l:生成循环,永久执行测试 -t:仅运行以逗号分隔的测试命令列表 -I:Idle 模式。仅打开 N 个 idle 连接并等待
向 IP 地址为 20.0.0.20、端口为 6379 的 Redis 服务器发送 100 个并发连接与 100000 个请求测试性能
redis-benchmark -h 20.0.0.20 -p 6379 -c 100 -n 100000
测试存取大小为 100 字节的数据包的性能
redis-benchmark -h 20.0.0.20 -p 6379 -q -d 100
测试本机上 Redis 服务在进行 set 与 lpush 操作时的性能
redis-benchmark -t set,lpush -n 100000 -q
Redis 数据库常用命令:
set 存放数据,命令格式为 set key value get 获取数据,命令格式为 get key keys 命令可以取符合规则的键值列表,通常情况可以结合*、?等选项来使用。 exists 命令可以判断键值是否存在。 del 命令可以删除当前数据库的指定 key。 type 命令可以获取 key 对应的 value 值类型。
例子:
redis-cli -p 6379 set teacher zhangsan get teacher set h1 1 set h2 2 set h3 3 set h1 4 set a2 5
keys * keys h* keys a?
keys * del a2 keys *
exists teacher exists haha
rename 命令是对已有 key 进行重命名。(覆盖) 命令格式:rename 源key 目标key
使用rename命令进行重命名时,无论目标key是否存在都进行重命名,且源key的值会覆盖目标key的值。在实际使用过程中,建议先用 exists 命令查看目标 key 是否存在,然后再决定是否执行 rename 命令,以避免覆盖重要数据。
例子:
keys a* rename a22 a2 keys a* get a1 get a2 rename a1 a2 keys a* get a2
renamenx 命令的作用是对已有 key 进行重命名,并检测新名是否存在,如果目标 key 存在则不进行重命名。(不覆盖) 命令格式:renamenx 源key 目标key 例: keys h* renamenx h1 h2 keys h* renamenx h1 h5 keys h*
dbsize 命令的作用是查看当前数据库中 key 的数目。 例: keys * dbsize
使用config set requirepass password命令设置密码 使用config get requirepass命令查看密码(一旦设置密码,必须先验证通过密码,否则所有操作不可用) 例: config set requirepass abc123 auth abc123 config get requirepass quit redis-cli keys * auth bc123 keys *
Redis 多数据库常用命令:
Redis 支持多数据库,Redis 默认情况下包含 16 个数据库,数据库名称是用数字 0-15 来依次命名的。
多数据库相互独立,互不干扰。
多数据库间切换:
命令格式:select 序号
使用 redis-cli 连接 Redis 数据库后,默认使用的是序号为 0 的数据库。
20.0.0.20:6379> select 10 #切换至序号为 10 的数据库 20.0.0.20:6379[10]> select 15 #切换至序号为 15 的数据库 20.0.0.20:6379[15]> select 0 #切换至序号为 0 的数据库
多数据库间移动数据:
格式:格式:move 键值 序号
例: set lic kiki get lic select 5 get lic select 0 move lic 5 get lic select 5 get lic
清除数据库内数据
FLUSHDB :清空当前数据库数据
FLUSHALL :清空所有数据库的数据,慎用!
在web服务器中,高可用是指服务器可以正常访问的时间,衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务(99.9%、99.99%、99.999%等等)。 但是在Redis语境中,高可用的含义似乎要宽泛一些,除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术),还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。
在Redis中,实现高可用的技术主要包括持久化、主从复制、哨兵和cluster集群,下面分别说明它们的作用,以及解决了什么样的问题。
持久化:
持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段),主要作用 是数据备份,即将数据存储在硬盘,保证数据不会因进程退出而丢失。
主从复制:
主从复制是高可用Redis的基础,哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。 主从复制主要实现了数据的多机备份,以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。 缺陷:故障恢复无法自动化;写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。
哨兵:
在主从复制的基础上搭建的,哨兵实现了自动化的故障恢复。 缺陷:写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制
cluster集群:
通过集群,Redis解决了写操作无法负载均衡,以及存储能力受到单机限制的问题,实现了较为完善的高可用方案。 把哨兵的所有问题都解决了。虽然比哨兵好,但是都用哨兵因为便宜~~哨兵最少三台,cluster集群最少6台。
持久化的功能:Redis是内存数据库,数据都是存储在内存中,为了避免服务器断电等原因导致Redis进程异常退出后数据的永久丢失,
需要定期将Redis中的数据以某种形式(数据或命令)从内存保存到硬盘;
当下次Redis重启时,利用持久化文件实现数据恢复。除此之外,为了进行灾难备份,可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。
由于AOF持久化的实时性更好,即当进程意外退出时丢失的数据更少,因此AOF是目前主流的持久化方式,
不过RDB持久化仍然有其用武之地。
RDB 持久化 : RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中当前进程中的数据生成快照保存到硬盘(因此也称作快照持久化), 用二进制压缩存储,保存的文件后缀是rdb;当Redis重新启动时,可以读取快照文件恢复数据。 触发条件 RDB持久化的触发分为 : 手动触发和自动触发两种。
save m n
自动触发最常见的情况是在配置文件中通过save m n,指定当m秒内发生n次变化时,会触发bgsave。
vim /etc/redis/6379.conf219行以下三个save条件满足任意一个时,都会引起bgsave的调用
save 900 1 :当时间到900秒时,如果redis数据发生了至少1次变化,则执行bgsave save 300 10 :当时间到300秒时,如果redis数据发生了至少10次变化,则执行bgsave save 60 10000 :当时间到60秒时,如果redis数据发生了至少10000次变化,则执行bgsave254行指定RDB文件名
dbfilename dump.rdb
dir /var/lib/redis/6379242行是否开启RDB文件压缩
rdbcompression yes
其他自动触发机制 :
vim /etc/redis/6379.conf
appendonly yes704行指定AOF文件名称
appendfilename "appendonly.aof"
aof-load-truncated yes /etc/init.d/redis_6379 restart
vim /etc/redis/6379.conf729 appendfsync always: 命令写入aof_buf后立即调用系统fsync操作同步到AOF文件,fsync完成后线程返回。这种情况下,每次有写命令都要同步到AOF文件,硬盘IO成为性能瓶颈,Redis只能支持大约几百TPS写入,严重降低了Redis的性能;即便是使用固态硬盘(SSD),每秒大约也只能处理几万个命令,而且会大大降低SSD的寿命。
手动触发:直接调用bgrewriteaof命令,该命令的执行与bgsave有些类似:都是fork子进程进行具体的工作,且都只有在fork时阻塞。
自动触发:通过设置auto-aof-rewrite-min-size选项和auto-aof-rewrite-percentage选项来自动执行BGREWRITEAOF。 只有
当auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage两个选项同时满足时,才会自动触发AOF重写,即bgrewriteaof操作。
vim /etc/redis/6379.conf771 auto-aof-rewrite-percentage 100 : 当前AOF文件大小(即aof_current_size)是上次日志重写时AOF文件大小(aof_base_size)两倍时,发生BGREWRITEAOF操作 auto-aof-rewrite-min-size 64mb : 当前AOF文件执行BGREWRITEAOF命令的最小值,避免刚开始启动Reids时由于文件尺寸较小导致频繁的BGREWRITEAOF 关于文件重写的流程,有两点需要特别注意: (1)重写由父进程fork子进程进行; (2)重写期间Redis执行的写命令,需要追加到新的AOF文件中,为此Redis引入了aof_rewrite_buf缓存。 文件重写的流程如下 (1)Redis父进程首先判断当前是否存在正在执行bgsave/bgrewriteaof的子进程,如果存在则bgrewriteaof命令直接返回,如果存在 bgsave命令则等bgsave执行完成后再执行。 (2)父进程执行fork操作创建子进程,这个过程中父进程是阻塞的。 (3.1)父进程fork后,bgrewriteaof命令返回”Background append only file rewrite started”信息并不再阻塞父进程, 并可以响应其他命令。Redis的所有写命令依然写入AOF缓冲区,并根据appendfsync策略同步到硬盘,保证原有AOF机制的正确。 (3.2)由于fork操作使用写时复制技术,子进程只能共享fork操作时的内存数据。由于父进程依然在响应命令,因此Redis使用AOF重写缓冲区(aof_rewrite_buf)保存这部分数据,防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据。也就是说,bgrewriteaof执行期间,Redis的写命令同时追加到aof_buf和aof_rewirte_buf两个缓冲区。 (4)子进程根据内存快照,按照命令合并规则写入到新的AOF文件。 (5.1)子进程写完新的AOF文件后,向父进程发信号,父进程更新统计信息,具体可以通过info persistence查看。 (5.2)父进程把AOF重写缓冲区的数据写入到新的AOF文件,这样就保证了新AOF文件所保存的数据库状态和服务器当前状态一致。 (5.3)使用新的AOF文件替换老文件,完成AOF重写。 启动时加载 : 当AOF开启时,Redis启动时会优先载入AOF文件来恢复数据;只有当AOF关闭时,才会载入RDB文件恢复数据。 当AOF开启,但AOF文件不存在时,即使RDB文件存在也不会加载。 Redis载入AOF文件时,会对AOF文件进行校验,如果文件损坏,则日志中会打印错误,Redis启动失败。但如果是AOF文件结尾不完整(机器突然宕机等容易导致文件尾部不完整),且aof-load-truncated参数开启,则日志中会输出警告,Redis忽略掉AOF文件的尾部,启动成功。aof-load-truncated参数默认是开启的。 RDB和AOF的优缺点 :
redis-cli -h 20.0.0.20 -p 6379 20.0.0.20:6379> info memory
内存碎片率 操系统分配的内存值used_memory_rss除以Redis使用的内存值used_memory计算得出
vim /etc/redis/6379.conf598取消注释
maxmemory-policy noenviction