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一、关系数据库与非关系型数据库概述
1、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。
2、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、CouhDB 等。
二、关系数据库与非关系型数据库区别
1、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。
2、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。
3、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。
三、非关系型数据库产生背景
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）。
四、Redis简介
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
（1）具有极高的数据读写速度：数据读取的速度最高可达到 110000 次/s，数据写入速度最高可达到 81000 次/s。
（2）支持丰富的数据类型：支持 key-value、Strings、Lists、Hashes、Sets 及 Ordered Sets 等数据类型操作。
（3）支持数据的持久化：可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
（4）原子性：Redis 所有操作都是原子性的。
（5）支持数据备份：即 master-salve 模式的数据备份。
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。