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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

Redis的优缺点

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。

Memcached的优缺点

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。

mongoDB 的优缺点

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。


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