redis是一款高性能的NOSQL系列的菲关系性数据库
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库理念,泛指非关系型的数据库。 随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
优点: 1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜。 2)查询速度:nosql数据库将数据存储于缓存之中,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及nosql数据库。 3)存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式,而数据库则只支持基础类型。 4)扩展性:关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。
缺点: 1)维护的工具和资料有限,因为nosql是属于新的技术,不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。 2)不提供对sql的支持,如果不支持sql这样的工业标准,将产生一定用户的学习和使用成本。 3)不提供关系型数据库对事务的处理。
关系型数据库与NoSQL数据库并非对立而是互补的关系,即通常情况下使用关系型数据库,在适合使用NoSQL的时候使用NoSQL数据库, 让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行弥补。 一般会将数据存储在关系型数据库中,在nosql数据库中备份存储关系型数据库的数据
• 键值(Key-Value)存储数据库 相关产品: Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB 典型应用: 内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载。 数据模型: 一系列键值对 优势: 快速查询 劣势: 存储的数据缺少结构化 • 列存储数据库 相关产品:Cassandra, HBase, Riak 典型应用:分布式的文件系统 数据模型:以列簇式存储,将同一列数据存在一起 优势:查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展 劣势:功能相对局限 • 文档型数据库 相关产品:CouchDB、MongoDB 典型应用:Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的) 数据模型: 一系列键值对 优势:数据结构要求不严格 劣势: 查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法 • 图形(Graph)数据库 相关数据库:Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph 典型应用:社交网络 数据模型:图结构 优势:利用图结构相关算法。 劣势:需要对整个图做计算才能得出结果,不容易做分布式的集群方案。
Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)数据库,官方提供测试数据,50个并发执行100000个请求,读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s ,且Redis通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求,目前为止Redis支持的键值数据类型如下:
字符串类型 string哈希类型 hash列表类型 list集合类型 set有序集合类型 sortedset• 缓存(数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等) • 聊天室的在线好友列表 • 任务队列。(秒杀、抢购、12306等等) • 应用排行榜 • 网站访问统计 • 数据过期处理(可以精确到毫秒 • 分布式集群架构中的session分离
不允许重复元素,且元素有顺序,每个元素都会关联一个double类型的分数,redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序
存储: zadd key score value 127.0.0.1:6379> zadd mysort 60 zhangsan (integer) 1 127.0.0.1:6379> zadd mysort 50 lisi (integer) 1 127.0.0.1:6379> zadd mysort 80 wangwu (integer) 1 获取: zrang key start end [withscores] 127.0.0.1:6379> zrange mysort 0 -1 1) "lisi" 2) "zhangsan" 3) "wangwu" 127.0.0.1:6379> zrange mysort 0 -1 withscores 1) "zhangsan" 2) "60" 3) "wangwu" 4) "80" 5) "lisi" 6) "500" 删除: zrem key value 127.0.0.1:6379> zrem mysort lisi (integer) 1编辑reids.windows.conf文件 appendonly no(关闭aof) --> appendonly yes (开启aof)
# appendfsync always : 每一次操作都进行持久化 appendfsync everysec : 每隔一秒进行一次持久化 # appendfsync no : 不进行持久化案例需求: 1. 提供index.html页面,页面中有一个省份 下拉列表 2. 当 页面加载完成后 发送ajax请求,加载所有省份
注意:使用redis缓存一些不经常发生变化的数据。 数据库的数据一旦发生改变,则需要更新缓存。 数据库的表执行 增删改的相关操作,需要将redis缓存数据情况,再次存入在service对应的增删改方法中,将redis数据删除。 package cn.itcast.dao; import cn.itcast.domain.Province; import java.util.List; public interface ProvinceDao { public List<Province> findAll(); } package cn.itcast.dao.impl; import cn.itcast.dao.ProvinceDao; import cn.itcast.domain.Province; import cn.itcast.util.JDBCUtils; import com.alibaba.druid.util.JdbcUtils; import org.springframework.jdbc.core.BeanPropertyRowMapper; import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate; import java.util.List; public class ProvinceDaoImpl implements ProvinceDao { //声明成员变量 jdbctemplement private JdbcTemplate template = new JdbcTemplate(JDBCUtils.getDataSource()); @Override public List<Province> findAll() { //定义sql String sql = "select * from province"; //执行sql List<Province> list = template.query(sql, new BeanPropertyRowMapper<Province>(Province.class)); return list; } } package cn.itcast.domain; public class Province { private int id; private String name; public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } } package cn.itcast.service.impl; import cn.itcast.dao.ProvinceDao; import cn.itcast.dao.impl.ProvinceDaoImpl; import cn.itcast.domain.Province; import cn.itcast.jedis.util.JedisPoolUtils; import cn.itcast.service.ProvinceService; import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.List; public class ProvinceServiceImpl implements ProvinceService { //声明dao private ProvinceDao dao = new ProvinceDaoImpl(); @Override public List<Province> findAll() { return dao.findAll(); } /* 使用redis缓存 */ @Override public String findAllJson() { //先从redis中查询数据 //获取redis客户端连接 Jedis jedis = JedisPoolUtils.getJedis(); String province_json = jedis.get("province"); //判断province_json数据是否为null if (province_json == null || province_json.length()==0){ //redis中没有数据 System.out.println("redis中没有数据,查询数据库"); //从数据中查询 List<Province> ps = dao.findAll(); //将list序列化为json ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); try { province_json = mapper.writeValueAsString(ps); } catch (JsonProcessingException e) { e.printStackTrace(); } //将json数据存入redis jedis.set("province",province_json); //归还连接 jedis.close(); }else { System.out.println("redis中有数据,查询缓存..."); } return province_json; } } package cn.itcast.service; import cn.itcast.domain.Province; import java.util.List; public interface ProvinceService { public List<Province> findAll(); public String findAllJson(); } package cn.itcast.util; import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory; import javax.sql.DataSource; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.sql.Connection; import java.sql.SQLException; import java.util.Properties; /** * JDBC工具类 使用Durid连接池 */ public class JDBCUtils { private static DataSource ds ; static { try { //1.加载配置文件 Properties pro = new Properties(); //使用ClassLoader加载配置文件,获取字节输入流 InputStream is = JDBCUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties"); pro.load(is); //2.初始化连接池对象 ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 获取连接池对象 */ public static DataSource getDataSource(){ return ds; } /** * 获取连接Connection对象 */ public static Connection getConnection() throws SQLException { return ds.getConnection(); } } package cn.itcast.web.servlet; import cn.itcast.service.ProvinceService; import cn.itcast.service.impl.ProvinceServiceImpl; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation.WebServlet; import javax.servlet.http.HttpServlet; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.IOException; @WebServlet("/provinceServlet") public class ProvinceServlet extends HttpServlet { protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { /* //1.调用service查询 ProvinceService service = new ProvinceServiceImpl(); List<Province> list = service.findAll(); //2.序列化list为json ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); String json = mapper.writeValueAsString(list);*/ //1.调用service查询 ProvinceService service = new ProvinceServiceImpl(); String json = service.findAllJson(); System.out.println(json); //3.响应结果 response.setContentType("application/json;charset=utf-8"); response.getWriter().write(json); } protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { this.doPost(request, response); } } driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver url=jdbc:mysql:///day23 username=root password=1234 initialSize=5 maxActive=10 maxWait=3000 host=127.0.0.1 port=6379 maxTotal=50 maxIdle=10 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <script src="js/jquery-3.3.1.min.js"></script> <script> $(function () { //发送ajax请求,加载所有省份数据 $.get("provinceServlet",{},function (data) { //[{"id":1,"name":"北京"},{"id":2,"name":"上海"},{"id":3,"name":"广州"},{"id":4,"name":"陕西"}] //1.获取select var province = $("#province"); //2.遍历json数组 $(data).each(function () { //3.创建<option> var option = "<option name='"+this.id+"'>"+this.name+"</option>"; //4.调用select的append追加option province.append(option); }); }); }); </script> </head> <body> <select id="province"> <option>--请选择省份--</option> </select> </body> </html>