memcache、redis、mongoDB 如何选择？（文末有彩蛋）

死siua11

　　不同的 Nosql，其实应用的场景各有不同，所以我们应该先了解不同Nosql 之间的差别，然后分析什么才是最适合我使用的 Nosql。
Nosql 介绍
　　Nosql 的全称是 Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在 09 年的时候比较火。Nosql 指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的 mysql，sqlserver 一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这个时候，Nosql得到的告诉的发展。
Nosql 和关系型数据库的区别
　　1.存储方式
　　关系型数据库是表格式的，因此存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便。而 Nosql 数据库则与其相反，他是大块的组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。
　　2.存储结构
　　关系型数据库对应的是结构化数据，数据表都预先定义了结构（列的定义），结构描述了数据的形式和内容。这一点对数据建模至关重要，虽然预定义结构带来了可靠性和稳定性，但是修改这些数据比较困难。而Nosql 数据库基于动态结构，使用与非结构化数据。因为 Nosql 数据库是动态结构，可以很容易适应数据类型和结构的变化。
　　3.存储规范
　　关系型数据库的数据存储为了更高的规范性，把数据分割为最小的关系表以避免重复，获得精简的空间利用。虽然管理起来很清晰，但是单个操作设计到多张表的时候，数据管理就显得有点麻烦。而 Nosql 数据存储在平面数据集中，数据经常可能会重复。单个数据库很少被分隔开，而是存储成了一个整体，这样整块数据更加便于读写
　　4.存储扩展
　　这可能是两者之间最大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提高处理能力，要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及到多个表，需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间，但是最终会达到纵向扩展的上限。而 Nosql 数据库是横向扩展的，它的存储天然就是分布式的，可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。
　　5.查询方式

　　关系型数据库通过结构化查询语言来操作数据库（就是我们通常说的SQL）。SQL 支持数据库 CURD 操作的功能非常强大，是业界的标准用法。而 Nosql 查询以块为单元操作数据，使用的是非结构化查询语言（UnQl），它是没有标准的。关系型数据库表中主键的概念对应 Nosql 中存储文档的>　　6.事务
　　关系型数据库遵循 ACID 规则（原子性( Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性( Isolation )、持久性( Durability )），而 Nosql数据库遵循 BASE 原则（基本可用（Basically Availble）、软/柔性事务（Soft-state ）、最终一致性（Eventual Consistency））。由于关系型数据库的数据强一致性，所以对事务的支持很好。关系型数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。而 Nosql 数据库是在 CAP（一致性、可用性、分区容忍度）中任选两项，因为基于节点的分布式系统中，很难全部满足，所以对事务的支持不是很好，虽然也可以使用事务，但是并不是 Nosql 的闪光点。
　　7.性能
　　关系型数据库为了维护数据的一致性付出了巨大的代价，读写性能比较差。在面对高并发读写性能非常差，面对海量数据的时候效率非常低。而Nosql 存储的格式都是 key-value 类型的，并且存储在内存中，非常容易存储，而且对于数据的 一致性是 弱要求。Nosql 无需 sql 的解析，提高了读写性能。
　　8.授权方式
　　关系型数据库通常有 SQL Server，Mysql，Oracle。主流的 Nosql 数据库有redis，memcache，MongoDb。大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵，成本较大，而 Nosql 数据库通常都是开源的。
Redis、Memcache、MongoDb 的特点与区别
　　Redis
　　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。
　　缺点
　　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。
　　Memcache
　　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。
　　缺点
　　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
　　优点
　　更高的写负载，MongoDB 拥有更高的插入速度。
　　处理很大的规模的单表，当数据表太大的时候可以很容易的分割表。
　　高可用性，设置M-S不仅方便而且很快，MongoDB 还可以快速、安全及自动化的实现节点（数据中心）故障转移。
　　快速的查询，MongoDB 支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。MongoDB 在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度。
　　非结构化数据的爆发增长，增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从而导致性能下降，由于 MongoDB 的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，整个过程会非常快速。
　　缺点

• 不支持事务。
  
• MongoDB 占用空间过大 。
  
• MongoDB 没有成熟的维护工具。
  

Redis、Memcache 和、MongoDB 的区别
　　1. 性能
　　三者的性能都比较高，总的来讲：Memcache 和 Redis 差不多，要高于MongoDB。
　　2. 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. 存储空间
　　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
　　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
　　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. 一致性
　　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),其他两者不支持。
　　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。

　　会技术的葛大爷
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