深圳seo网站建设,顺义青岛网站建设,网站建设怎样回答客户问题,网站建设内容规划键值数据库#xff0c;首先就要考虑里面可以存什么样的数据#xff0c;对数据可以做什么样的操作#xff0c;也就是数据模型和操作接口。它们看似简单#xff0c;实际上却是我们理解 Redis 经常被用于缓存、秒杀、分布式锁等场景的重要基础。理解了数据模型#xff0c;你就…键值数据库首先就要考虑里面可以存什么样的数据对数据可以做什么样的操作也就是数据模型和操作接口。它们看似简单实际上却是我们理解 Redis 经常被用于缓存、秒杀、分布式锁等场景的重要基础。理解了数据模型你就会明白为什么在有些场景下原先使用关系型数据库保存的数据也可以用键值数据库保存。例如用户信息用户 ID、姓名、年龄、性别等通常用关系型数据库保存在这个场景下一个用户 ID 对应一个用户信息集合这就是键值数据库的一种数据模型它同样能完成这一存储需求。但是如果你只知道数据模型而不了解操作接口的话可能就无法理解为什么在有些场景中使用键值数据库又不合适了。例如同样是在上面的场景中如果你要对多个用户的年龄计算均值键值数据库就无法完成了。因为它只提供简单的操作接口无法支持复杂的聚合计算。那么对于 Redis 来说它到底能做什么不能做什么呢只有先搞懂它的数据模型和操作接口我们才能真正把“这块好钢用在刀刃上”。 存哪些数据 不同键值数据库支持的 key 类型一般差异不大而 value 类型则有较大差别。我们在对键值数据库进行选型时一个重要的考虑因素是它支持的 value 类型。例如Memcached 支持的 value 类型仅为 String 类型而 Redis 支持的 value 类型包括了 String、哈希表、列表、集合等。Redis 能够在实际业务场景中得到广泛的应用就是得益于支持多样化类型的 value。 从使用的角度来说不同 value 类型的实现不仅可以支撑不同业务的数据需求而且也隐含着不同数据结构在性能、空间效率等方面的差异从而导致不同的 value 操作之间存在着差异。
操作类型 增删查改。 在实际的业务场景中我们经常会碰到这种情况查询一个用户在一段时间内的访问记录。这种操作在键值数据库中属于 SCAN 操作即根据一段 key 的范围返回相应的 value 值。因此PUT/GET/DELETE/SCAN 是一个键值数据库的基本操作集合。 存放在内存 缓存场景下的数据需要能快速访问但允许丢失那么用于此场景的键值数据库通常采用内存保存键值数据。Memcached 和 Redis 都是属于内存键值数据库。对于 Redis 而言缓存是非常重要的一个应用场景。
模型组成 大体来说一个键值数据库包括了访问框架、索引模块、操作模块和存储模块四部分。
采用什么访问模式 访问模式通常有两种一种是通过函数库调用的方式供外部应用使用比如上图中的 libsimplekv.so就是以动态链接库的形式链接到我们自己的程序中提供键值存储功能另一种是通过网络框架以 Socket 通信的形式对外提供键值对操作redis。 通过网络框架提供键值存储服务一方面扩大了键值数据库的受用面但另一方面也给键值数据库的性能、运行模型提供了不同的设计选择带来了一些潜在的问题。举个例子当客户端发送一个如下的命令后该命令会被封装在网络包中发送给键值数据库PUT hello world。这其中涉及到IO模型的设计。
如何定位键值对 索引的作用是让键值数据库根据 key 找到相应 value 的存储位置进而执行操作。 索引的类型有很多常见的有哈希表、B 树、字典树等。不同的索引结构在性能、空间消耗、并发控制等方面具有不同的特征。比如mysql就是B树作为索引。 一般而言内存键值数据库例如 Redis采用哈希表作为索引很大一部分原因在于其键值数据基本都是保存在内存中的而内存的高性能随机访问特性可以很好地与哈希表 O(1) 的操作复杂度相匹配。 对于 Redis 而言很有意思的一点是它的 value 支持多种类型当我们通过索引找到一个 key 所对应的 value 后仍然需要从 value 的复杂结构例如集合和列表中进一步找到我们实际需要的数据这个操作的效率本身就依赖于它们的实现结构。Redis 采用一些常见的高效索引结构作为某些 value 类型的底层数据结构这一技术路线为 Redis 实现高性能访问提供了良好的支撑。
如何为新数据分配内存? 键值数据库的键值对通常大小不一glibc 的分配器(malloc free)在处理随机的大小内存块分配时表现并不好。一旦保存的键值对数据规模过大就可能会造成较严重的内存碎片问题。因此分配器是键值数据库中的一个关键因素。对于以内存存储为主的 Redis 而言这点尤为重要。Redis 的内存分配器提供了多种选择分配效率也不一样。 如何重启后快速提供服务 内存中的数据断电后是会消失的ram。Redis 也提供了持久化功能。不过为了适应不同的业务场景Redis 为持久化提供了诸多的执行机制和优化改进。
