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    matinal:内存数据库主流的有哪些

    内存数据库从范型上可以分为关系型内存数据库和键值型内存数据库。 在实际应用中内存数据库主要是配合oracle或mysql等大型关系数据库使用,关注性能。 作用类似于缓存,并不注重数据完整性和数据一致性。 基于键值型的内存数据库比关系型更加易于使用,性能和可扩展性更好,因此在应用上比关系型的内存数据库使用更多。 比较FastDB、Memcached和Redis主流内存数据库的功能特性。 FastDB的特点包括如下方面: 1、FastDB不支持client-server架构因而所有使用FastDB的应用程序必须运行在同一主机上; 2、fastdb假定整个数据库存在于RAM中,并且依据这个假定优化了查询算法和接口。 3、fastdb没有数据库缓冲管理开销,不需要在数据库文件和缓冲池之间传输数据。 4、整个fastdb的搜索算法和结构是建立在假定所有的数据都存在于内存中的,因此数据换出的效率不会很高。 5、Fastdb支持事务、在线备份以及系统崩溃后的自动恢复。 6、fastdb是一个面向应用的数据库,数据库表通过应用程序的类信息来构造。 FastDB不能支持Java API接口,这使得在本应用下不适合使用FastDB。 Memcached Memcached是一种基于Key-Value开源缓存服务器系统,主要用做数据库的数据高速缓冲,并不能完全称为数据库。 memcached的API使用三十二位元的循环冗余校验(CRC-32)计算键值后,将资料分散在不同的机器上。当表格满了以后,接下来新增的资料会以LRU机制替换掉。由于 memcached通常只是当作缓存系统使用,所以使用memcached的应用程式在写回较慢的系统时(像是后端的数据库)需要额外的程序更新memcached内的资料。 memcached具有多种语言的客户端开发包,包括:Perl、PHP、JAVA、C、Python、Ruby、C#。 Redis Redis是一个高性能的key-value数据库。redis的出现,很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了C++、Java、Python,Ruby,Erlang,PHP客户端。

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    Redis学习笔记(一)Redis的简介以及下载安装

    一开始我们都是用MySQL进行数据的读写,这是没事的,但是后来随着用户人数的不断上涨这就使得网站的访问量急剧上涨这就使得网站的并发量也随之上涨。并且使得数据库中存储的数据越来越庞大。这就使得在用户基数庞大的情况之下,网站处理用户的请求进而从数据库中取出相应的数据,这就使得网站的速度急剧下降。并且很容易就会造成网站的崩溃。所以人们就开始想相应的补救措施。 首先我们能理解的是为什么会这样,就是因为关系型数据库,原因有二。第一点就是从关系型数据库中取数据是要与磁盘进行交互的,众所周知,磁盘的读取与写入是最耗时间的,所以一旦访问量巨大之后磁盘的交互也会增长。第二就是关系型数据库的关系十分复杂,一张表可能关联到其他好几张表,并且在之后的过程可能还会关联更多的表这就使得数据库的扩展性能非常的差,不便于大规模的集群,所以必须要作出改变。 有两个原因,相应的就有两种解决思路。第一,既然之前都是将数据存储在磁盘上,那么与磁盘相对应的大家应该都知道,就是内存,计算机虽然与磁盘的交互十分耗时间,但是内存的交互确是磁盘的几个数量级的。所以我们可以将部分的数据存储在内存之中,但是内存又是十分珍贵的,所以只能存储部分的数据,并且做好这些数据是经常使用的即为热点数据,这样便能更加节省时间,第二就是关系型数据库本身的关系复杂的属性,那么我们是否能创造出一种非关系型的数据库,不存储关系,而是只存储数据。 于是Redis就诞生了。

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    Memcache,Redis,MongoDB(数据缓存系统)方案对比与分析

    mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库,其优势在于查询功能比较强大,能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。 和memcached更为接近的是redis。它们都是内存型数据库,数据保存在内存中,通过tcp直接存取,优势是速度快,并发高,缺点是数据类型有限,查询功能不强,一般用作缓存。在我们团队的项目中,一开始用的是memcached,后来用redis替代。 相比memcached: 1、redis具有持久化机制,可以定期将内存中的数据持久化到硬盘上。 2、redis具备binlog功能,可以将所有操作写入日志,当redis出现故障,可依照binlog进行数据恢复。 3、redis支持virtual memory,可以限定内存使用大小,当数据超过阈值,则通过类似LRU的算法把内存中的最不常用数据保存到硬盘的页面文件中。 4、redis原生支持的数据类型更多,使用的想象空间更大。 5、前面有位朋友所提及的一致性哈希,用在redis的sharding中,一般是在负载非常高需要水平扩展时使用。我们还没有用到这方面的功能,一般的项目,单机足够支撑并发了。redis 3.0将推出cluster,功能更加强大。

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