【数据库相关MySql、Redis、MongoDB】

一、三种数据库的对比

MongoDB、MySQL 和 Redis 是三种不同类型的数据库系统，它们在数据模型、存储方式、性能特点、适用场景等方面存在显著区别。以下是它们的详细对比：

1. 数据模型

MySQL

• 类型：RDBMS（关系型数据库）

• 数据模型：以表格的形式存储数据，数据以行和列的形式组织，每行代表一条记录，每列代表一个属性。表之间可以通过外键等机制建立关系。

• 特点：需要预先定义表结构，包括字段名、字段类型、字段长度等，数据结构固定。

MongoDB

• 类型：NoSQL（文档型数据库）

• 数据模型：以文档的形式存储数据，每个文档是一个键值对集合，类似于 JSON 格式。文档存储在集合（Collection）中，集合类似于关系型数据库中的表。

• 特点：不需要预先定义固定的表结构，文档可以有不同的字段和结构，非常灵活。

Redis

• 类型：NoSQL（键值存储数据库）

• 数据模型：以键值对的形式存储数据，支持多种数据结构，如字符串（strings）、哈希（hashes）、列表（lists）、集合（sets）、有序集合（sorted sets）等。

• 特点：数据存储在内存中，读写速度极快，适合高并发场景。

2. 存储方式

MongoDB

• 存储位置：数据存储在磁盘上，支持多种存储引擎（如 WiredTiger、MMAPv1 等）。

• 持久化：支持持久化存储，数据不会因服务重启而丢失。

• 适用场景：适合存储半结构化或非结构化数据，如日志数据、用户画像数据等。

MySQL

• 存储位置：数据存储在磁盘上，支持多种存储引擎（如 InnoDB、MyISAM 等）。

• 持久化：支持持久化存储，数据不会因服务重启而丢失。

• 适用场景：适合存储结构化数据，如用户信息表、订单表等，数据之间的关系可以通过外键等机制来维护。

Redis

• 存储位置：数据存储在内存中，支持 RDB（快照）和 AOF（追加文件）两种持久化机制。

• 持久化：虽然数据存储在内存中，但通过 RDB 和 AOF 持久化机制可以将数据定期保存到磁盘上，确保数据的持久性。

• 适用场景：适合高并发、低延迟的场景，如缓存、会话存储、消息队列等。

3. 性能特点

MongoDB

• 读写性能：读写性能较好，尤其是在处理海量数据和高并发场景时表现出色。

• 扩展性：支持水平扩展，可以通过分片（Sharding）将数据分布到多个服务器上，提高系统的性能和容量。

• 事务支持：MongoDB 4.0 及以上版本引入了多文档事务，但其事务机制与 MySQL 的事务有所不同。

MySQL

• 读写性能：在处理关系复杂、事务性强的业务时性能较好，能够保证数据的完整性和一致性。

• 扩展性：支持垂直扩展（增加服务器性能）和水平扩展（如 MySQL Cluster），但水平扩展的复杂性较高。

• 事务支持：支持 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，适合需要事务保证的场景。

Redis

• 读写性能：读写速度极快，通常可以达到微秒级，适合高并发、低延迟的场景。

• 扩展性：支持主从复制、哨兵系统和集群，可以通过增加更多的内存和服务器节点来实现水平扩展。

• 事务支持：支持事务，但事务的执行是原子性的，不会回滚。

4. 适用场景

MongoDB

• 适用场景：

  • 存储半结构化或非结构化数据，如日志数据、用户画像数据等。

  • 需要快速开发和迭代的场景，数据结构可能频繁变化。

  • 处理海量数据和高并发的场景，如社交媒体应用、物联网应用等。

MySQL

• 适用场景：

  • 存储结构化数据，如用户信息表、订单表等。

  • 需要事务支持和数据一致性的场景，如金融系统、电子商务系统等。

  • 需要复杂查询和分析的场景，如数据分析和报表生成。

Redis

• 适用场景：

  • 缓存热点数据，减少对后端数据库的访问压力。

  • 存储会话信息，如用户登录状态。

  • 实现消息队列，支持高并发的生产者和消费者。

  • 实时数据处理，如排行榜、计数器等。

5. 其他特点

MongoDB

• 社区和生态：拥有庞大的社区和丰富的生态系统，有大量的学习资源和工具。

• 成本：社区版开源免费，企业版需要付费购买。

MySQL

• 社区和生态：作为传统的数据库系统，拥有庞大的用户群体和丰富的生态系统，有大量的学习资源、工具和社区支持。

• 成本：社区版开源免费，企业版需要付费购买。

Redis

• 社区和生态：拥有活跃的社区和丰富的生态系统，有大量的学习资源和工具。

• 成本：开源免费，适合各种规模的应用。

总结

• MongoDB：适合存储半结构化或非结构化数据，支持灵活的数据模型和水平扩展，适合高并发和海量数据场景。

• MySQL：适合存储结构化数据，支持事务和复杂查询，适合需要数据一致性和复杂分析的场景。

• Redis：适合高并发、低延迟的场景，支持多种数据结构，适合缓存、会话存储和消息队列等场景。

二、详述MongoDB

1、NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写。NoSQL用于超大规模数据的存储

2、管理工具下载：

MongoDB Compass是什么？ - MongoDB Compass - MongoDB Docs

4、常用的 MongoDB 语句

以下是常用的 MongoDB 语句，按功能分类整理：

4.1 数据库操作

• 查看当前数据库：db

• 列出所有数据库：show dbs 或 show databases

• 切换数据库：use <database>，如果数据库不存在，插入数据时会自动创建

• 删除当前数据库：db.dropDatabase()

4.2 集合操作

• 创建集合：db.createCollection("collection_name")，通常使用隐式创建即可，即插入数据时自动创建集合

• 查看当前数据库中的集合：show collections 或 show tables

• 删除集合：db.collection.drop()

4.3 文档操作

4.3.1 插入文档

• 插入单个文档：db.collection.insertOne({key:value})

• 插入多个文档：db.collection.insertMany([{key:value}, {key:value}])

• 插入单条或多条文档：db.collection.insert({key:value}) 或 db.collection.insert([{key:value}, {key:value}])

4.3.2 查询文档

• 查询所有文档：db.collection.find()

• 查询指定条件的文档：db.collection.find({key:value})

• 查询并限制返回的字段：db.collection.find({}, {key:1, key:0})

• 格式化查看查询结果：db.collection.find().pretty()

• 查询并排序：db.collection.find().sort({key:1})

• 查询并限制返回的文档数量：db.collection.find().limit(10)

• 查询并跳过指定数量的文档：db.collection.find().skip(5)

• 使用条件运算符查询：

  • 大于：db.collection.find({key:{$gt:value}})

  • 小于：db.collection.find({key:{$lt:value}})

  • 等于：db.collection.find({key:value})

  • 不等于：db.collection.find({key:{$ne:value}})

  • in：db.collection.find({key:{$in:[value1, value2]}})

  • not in：db.collection.find({key:{$nin:[value1, value2]}})

• 使用正则表达式查询：db.collection.find({key:{$regex:"pattern"}})

• 联合查询：db.collection.find({key1:value1, key2:value2})

4.3.3 更新文档

• 更新单个文档：db.collection.updateOne({query}, {$set:{key:value}})

• 更新多个文档：db.collection.updateMany({query}, {$set:{key:value}})

• 替换单个文档：db.collection.replaceOne({query}, {newKey:newValue})

• 默认更新一个文档，可配置 multi 参数更新多个文档：db.collection.update({query}, {update}, {multi:true})

• 使用 upsert 参数在查询为空时插入文档：db.collection.update({query}, {update}, {upsert:true})

4.3.4删除文档

• 删除单个文档：db.collection.deleteOne({query})

• 删除多个文档：db.collection.deleteMany({query})

4.4 索引操作

• 创建索引：db.collection.createIndex({key:1})

• 查看索引：db.collection.getIndexes()

• 删除索引：db.collection.dropIndex("index_name")

4.5 其他操作

• 统计集合中的文档数量：db.collection.count()

• 查看集合的统计信息：db.collection.stats()

• 查看数据库的统计信息：db.stats()

• 查看服务器状态：db.serverStatus()

这些语句涵盖了 MongoDB 的基本操作，包括数据库、集合和文档的增删改查等

三、详述Redis

1、什么是Redis:

REmote DIctionary Server（远程字典服务）Redis, 是一个基于内存的key-value 存储数据库，是跨平台的非关系型数据库。

Redis 基于内存设计的主要原因是内存的高性能和低延迟特性，这使得 Redis 能够快速读写数据，满足高并发和实时处理的需求

2、Redis的值

支持多种数据结构， 通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是字符串(String)、哈希(Hash)--散列、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。

3、Redis常用场景：

适用于需要快速响应和高并发处理的场景：

• 缓存：通过内存存储热点数据，加速数据访问，减少对后端数据库的访问压力。

• 会话存储：存储用户会话信息，快速读取和更新用户状态

• 消息队列：使用列表或发布/订阅模式实现消息队列。快速处理消息，支持高并发的生产者和消费者

• 分布式锁：利用 Redis 的原子操作实现锁机制。

• 排行榜和计数器：使用有序集合实现排行榜功能。

4. （操作键）基本命令

常用的 Redis 命令：

• 设置键值对：

  SET mykey "Hello, Redis!"

• 获取键值对：

  GET mykey

• 删除键值对：

  DEL mykey

• 设置过期时间：

  EXPIRE mykey 60  # 设置 mykey 的过期时间为 60 秒

• 查看所有键：

  KEYS *

• 查看键的类型：

  TYPE mykey

5. 对值（数据结构）操作

Redis 支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合。

对值的操作，主要就是获取和设置

• 字符串（String）：

  SET mykey "value"
  GET mykey

• 哈希（Hash）：

  HSET user:1001 name "Alice" age 25
  HGETALL user:1001

• 列表（List）：

  LPUSH tasks "task1"
  LPUSH tasks "task2"
  LPOP tasks

• 集合（Set）：

  SADD tags "Redis" "Database"
  SMEMBERS tags

• 有序集合（Sorted Set）：

  ZADD leaderboard 100 "player1"
  ZADD leaderboard 150 "player2"
  ZRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES

6. 持久化机制

持久化机制，Redis 可以在服务重启后快速恢复数据，确保数据的完整性和一致性。

Redis 的持久化机制是指将内存中的数据保存到磁盘上，以便在 Redis 服务重启后能够恢复数据。
由于 Redis 是基于内存的数据库，数据存储在内存中，一旦服务重启或发生故障，内存中的数据会丢失。
因此，持久化机制对于保证数据的持久性和可靠性至关重要

持两种持久化方式：

• RDB（快照）：在指定时间间隔内生成数据快照，适合数据不频繁变化的场景。

  ​
  RDB （Redis DataBase）是通过快照的方式将内存中的数据以二进制格式写入磁盘文件。
  默认情况下，RDB 持久化是开启的。1）配置 RDB 持久化
  在 Redis 的配置文件 redis.conf 中，可以通过以下配置项来设置 RDB 持久化：save <seconds> <changes><seconds>：表示在指定的时间间隔内。
  <changes>：表示发生了多少次写操作。例如：save 900 1          # 900秒内至少有1次写操作时，进行一次快照
  save 300 10         # 300秒内至少有10次写操作时，进行一次快照
  save 60 10000       # 60秒内至少有10000次写操作时，进行一次快照2）如果要关闭 RDB 持久化，
  可以将 save 参数列表清空，或者直接注释掉所有 save 行：save ""

• AOF（追加文件）：记录每次的写操作，适合需要更高数据一致性的场景。

  AOF 是通过记录每次写操作的命令来实现持久化，这些命令会被追加到一个文件中。
  AOF 持久化可以提供更好的数据安全性，但会占用更多的磁盘空间。1）配置 AOF 持久化
  在 redis.conf 文件中，可以通过以下配置项来设置 AOF 持久化：appendonly yesyes：启用 AOF 持久化。
  no：禁用 AOF 持久化。2）AOF 的写入策略可以通过以下配置项设置：appendfsync alwaysalways：每次写操作都会同步到磁盘，最安全但性能最低。
  everysec：每秒同步一次，性能较好，但可能会丢失一秒内的数据。
  no：不自动同步，由操作系统决定何时同步。

• 混合持久化

  混合持久化是 Redis 4.0 之后新增的一种持久化方式，结合了 RDB 和 AOF 的优点。
  在文件开头以 RDB 的形式保存数据，然后追加后续的写操作命令。1) 配置混合持久化
  在 redis.conf 文件中，可以通过以下配置项来启用混合持久化：rdb-aof-use-rdb-preamble yesyes：启用混合持久化。
  no：禁用混合持久化。2) 关闭持久化
  如果需要关闭 Redis 的持久化功能，需要同时关闭 RDB 和 AOF 持久化：2.1)关闭 RDB 持久化：save ""2.2)关闭 AOF 持久化：appendonly no2.3)关闭混合持久化：rdb-aof-use-rdb-preamble no关闭持久化后，需要重启 Redis 服务才能生效。

7. 高可用架构

Redis 提供主从复制和哨兵模式，确保系统的高可用性：

• 主从复制：主节点负责写入操作，从节点负责读取操作。

• 哨兵模式：通过哨兵监控多个 Redis 实例，自动进行故障转移。