Python--Redis实战：第一章：初识Redis：第一节：Redis简介

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Redis是一个远程内存数据库，它不仅性能强劲，而且还具有复制特性以及为解决问题而生的独一无二的数据模型，是一个速度非常快的非关系数据库（no-relational database）。

Redis提供了5种不同类型的数据结构，它可以存储键（key）与5种不同类型的值（value）之间的映射（mapping），各式各样的问题都可以很自然地映射到这些数据结构上：Redis的数据结构致力于帮助用户解决问题，而不会像其他数据库那样，要求用户扭曲问题来适应数据库。除此之外，通过复制、持久化(persistence)和客户端分片（client-side sharding）等特性，用户可以很方便地将Redis扩展成一个能够包含数百GB数据、每秒处理上百万此请求的系统。

持久化：将存储在内存的键值对数据持久化带硬盘。

Redis与其它数据库和软件的对比

如果你熟悉关系数据库，那么你肯定写过用来关联两个表的数据的SQL查询。而Redis则属于人民常说的NoSQL数据库或者非关系数据库：Redis不使用表，它的数据库也不会预定义或者强制要求用户对Redis存储的不同数据进行关联。

高性能键值对缓存服务器memcached也经常被拿来于Redis进行比较：这两者都可以用于存储键值映射，彼此的性能也相差无几，但是Redis能够自动以两种不同的方式将数据写入硬盘，并且Redis除了能存储普通的字符串键之外，还可以存储其它4种数据结构，而memcached只能存储普通的字符串。这些不同之处使得Redis可以用于解决更为广泛的问题，并且即可以用于主数据库（primary database）使用，又可以作为其他存储系统的辅助数据库（auxiliar database）来使用。

一般来说，用户只会在Redis的性能或者功能是必要的情况下，才会将数据存储到Redis中。如果程序对性能要求不高，又或者因为费用原因而没有办法将大量数据库存储到内存中，那么用户可以选择使用关系数据库，或者其他非关系数据库。

下表展示了一部分功能上与Redis有重叠的数据库服务器和缓存服务器。从这个表可以看出Redis与这些数据库及软件之间的区别。

名称	类型	数据存储选项	查询类型	附加功能
Redis	使用内存存储（in-memory）的非关系数据库	字符串、列表、集合、散列表、有序集合	每种数据类型都有自己的专属命令，另外还有批量操作（bulk operation）和不完全（partial）的事务支持。	发布与订阅，主从复制（master/slave replication），持久化，脚本（存储过程，stored procedure）
memcached	使用内存存储的键值缓存	键值之间的映射	创建命令、读取命令、更新命令、删除命令以及其他几个命令。	为提升性能而设的多线程服务器。
MySQL	关系数据库	每个数据库可以包含多个表，每个表包含多个行，可以处理多个表的视图（view）、支持空间（spatial）和第三方扩展	SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、函数、存储过程。	支持ACID性质（需要使用InnoDB）。主从复制和主主复制（master/master replication）
PostgreSQL	关系数据库	每个数据库可以包含多个表，每个表可以包含多个行；可以处理多个表的视图；支持空间和第三方扩展；支持可定制类型。	SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、内置函数、自定义的存储过程。	支持ACID性质。主从复制，由第三方支持的多主复制（multi-master replication）
MongoDB	使用硬盘存储（on-disk）的非关系文档存储	每个数据库可以包含多个表，每个表可以包含多个无schema（schema-less）的BSON文档	创建命令、读取命令、更新命令、删除命令、条件查询命令等。	支持map-reduce操作，主从复制。分片。控件索引（spatial index）

附加特性

在使用类似Redis这样的内存数据库时，一个首先要考虑的问题就是【当服务器关闭时，服务器存储的数据将何去何从呢？】

Redis拥有两种不同形式的持久化方法，他们都可以用小而紧凑的格式将存储在内存中的数据写入硬盘：

第一种持久化方法为：时间点转储（point-in-time dump）。转储操作既可以在【指定时间段内有指定数量的写操作执行】这一条件被满足时执行，又可以通过调用两条转储的硬盘（dump-to-disk）命令中的任何一条来执行。
第二种持久化方法为：将所有修改了数据库的命令都写入一个只追加（append-only）文件里面，用户可以根据数据的重要程度，将只追加写入设置为：从不同步、每秒同步一次、写入一个命令就同步一次。

尽管Redis的性能很好，但受限于Redis的内存存储设计，有时候只使用一台Redis服务器可能没有办法处理所有请求，因此，为了扩展Redis的读性能，并为Redis提供故障转移（failover）支持，Redis实现了主从复制特性：

执行复制的从服务器会连接上主服务器，接受主服务器发送的整个数据库的初始副本（copy）；
之后主服务器执行的写命令，都会被发送给所有连接着的【从服务器】去执行，从而实时的更新从服务器的数据集。
因为【从服务器】包含的数据会不断的更新，所以客户端可以向任意一个从服务器发送【读请求】，以此来避免对主服务器进行集中式访问。

使用Redis的理由

有memcached使用经验的读者可能知道，用户只能用APPEND命令将数据添加到已有字符串的末尾。memcached的文档中声明，可以用APPEND命令来管理元素列表。这很好，用户可以将元素追加到一个字符串的末尾，并将那个字符串当做列表来使用。但随后如何删除这些元素呢？memcached采用的方法是通过黑名单（blacklist）来隐藏列表里面的元素，从而避免对元素执行读写、更新、写入（包括在一次数据库查询之后执行的memcached写入）等操作。相反的，Redis的LIST和SET允许用户添加或则删除元素。

使用Redis而不是 memcached来解决问题，不仅可以让代码变得更简短、更易懂、更易维护，而且还可以使代码的允许速度更快（因为用户不需要通过读取数据库来更新数据）。除此之外，在其他很多情况下，Redis的效率和易用性也比关系数据库要好的多。

数据库的一个常见用法是存储长期的报告数据，并将这些报告数据用作固定时间范围内的聚合数据（aggregates）。收集聚合数据的常见做法是：

先将各个行插入一个报告表里面
之后再通过扫描这些行来收集聚合数据
再根据收集到的聚合数据来更新聚合表中已有的那些行。

之所以使用插入行的方式来存储，是因为对于大部分数据库来说，出入行操作的执行速度非常快（插入行只会在硬盘文件末尾进行写入）。不过，对表里面的行进行更新却是一个非常慢的操作，因为这种更新除了会引起一次随机读（random read）之外，还可能会引起一次随机写（random write）。而Redis里面，用户可以直接使用原子的（atomic）INCR命令及其变种来计算聚合数据，并且因为Redis将数据存储在内存里面，而且发送给Redis的命令请求并不需要经过典型的查询分析器（parser）或者查询优化器（optimizer）进行处理，所有对Redis存储的数据执行随机写的速度总是非常迅速的。

使用Redis而不是关系数据库或则其他硬盘存储数据库，可以避免写入不必要的临时数据，也免去了对临时数据进行扫描或则删除的麻烦，并最终改善程序的性能。

【工具会极大地改变人们解决问题的方式】

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