分析NoSQL数据库Memcached、Redis、MongoDB

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介:   前言  NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网不断的发展,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。用得比较多的三个NoSQL:Memcached、Redis、MongoDB。  Memcached  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。

  前言

  NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网不断的发展,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。用得比较多的三个NoSQL:Memcached、Redis、MongoDB。

  Memcached

  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。

  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。

  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。

  Memcached、Redis、MongoDB的区别

  1.性能

  三者的性能都比较高,总的来讲:Memcached和Redis差不多,要高于MongoDB。

  2.便利性

  Memcached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

  Memcached可以修改最大可用内存,采用LRU算法。

  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memcached)。

  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

  Memcached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。

  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,二手手游卖号平台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。

  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

  Memcached不支持,通常用在做缓存,提升性能。

  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。

  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

  Memcached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

  Memcached: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)。

  Redis:数据量较小的高性能操作和运算上。

  MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题。

  总结分析

  若是简单的存取key-value(主要是读)这样的数据用Memcached好一些。若是要支持数据持久化,量也不大,操作很频繁,多数据类型(如集合、散列之类的),用列表类型做队列之类的高级应用,就用Redis,但如果是数据量比较大时就采用MongoDB。Memcached的很多客户端更加成熟稳定,Redis协议比Memcached复杂。Redis不可能比Memcached快?但是测试结果基本是Redis占绝对优势。云数据库Memcached版实例中的数据是存储在内存中的,当出现宕机、机房断电等意外,或是云数据库Memcached版实例在正常升级维护时,内存中的数据均会丢失。因此,云数据库Memcached版不能作为持久化的数据存储服务使用。Redis的数据都存放在内存中,如果没有配置持久化,Redis重启后数据就全丢失了,于是需要开启Redis的持久化功能,将数据保存到磁盘上,当Redis重启后,可以从磁盘中恢复数据,实现持久化。对于Redis和MongoDB来说,大家一般称之为Redis缓存、MongoDB数据库。Redis主要把数据存储在内存中,其“缓存”的性质远大于其“数据存储“的性质,其中数据的增删改查也只是像变量操作一样简单;MongoDB却是一个“存储数据”的系统,增删改查可以添加很多条件,就像SQL数据库一样灵活。MongoDB和Redis都是NoSQL,采用结构型数据存储。二者在使用场景中,存在一定的区别,这也主要由于二者在内存映射的处理过程,持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署,更多的考虑到集群方案,Redis更偏重于进程顺序写入,虽然支持集群,也仅限于主-从模式。

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore     ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
目录
相关文章
|
30天前
|
存储 NoSQL Redis
Redis 新版本引入多线程的利弊分析
【10月更文挑战第16天】Redis 新版本引入多线程是一个具有挑战性和机遇的改变。虽然多线程带来了一些潜在的问题和挑战,但也为 Redis 提供了进一步提升性能和扩展能力的可能性。在实际应用中,我们需要根据具体的需求和场景,综合评估多线程的利弊,谨慎地选择和使用 Redis 的新版本。同时,Redis 开发者也需要不断努力,优化和完善多线程机制,以提供更加稳定、高效和可靠的 Redis 服务。
37 1
|
9天前
|
存储 缓存 NoSQL
常见的 NoSQL 数据库有哪些?
常见的 NoSQL 数据库有哪些?
14 2
|
24天前
|
NoSQL Cloud Native atlas
探索云原生数据库:MongoDB Atlas 的实践与思考
【10月更文挑战第21天】本文探讨了MongoDB Atlas的核心特性、实践应用及对云原生数据库未来的思考。MongoDB Atlas作为MongoDB的云原生版本,提供全球分布式、完全托管、弹性伸缩和安全合规等优势,支持快速部署、数据全球化、自动化运维和灵活定价。文章还讨论了云原生数据库的未来趋势,如架构灵活性、智能化运维和混合云支持,并分享了实施MongoDB Atlas的最佳实践。
|
25天前
|
NoSQL Cloud Native atlas
探索云原生数据库:MongoDB Atlas 的实践与思考
【10月更文挑战第20天】本文探讨了MongoDB Atlas的核心特性、实践应用及对未来云原生数据库的思考。MongoDB Atlas作为云原生数据库服务,具备全球分布、完全托管、弹性伸缩和安全合规等优势,支持快速部署、数据全球化、自动化运维和灵活定价。文章还讨论了实施MongoDB Atlas的最佳实践和职业心得,展望了云原生数据库的发展趋势。
|
23天前
|
缓存 监控 NoSQL
Redis 缓存穿透的检测方法与分析
【10月更文挑战第23天】通过以上对 Redis 缓存穿透检测方法的深入探讨,我们对如何及时发现和处理这一问题有了更全面的认识。在实际应用中,我们需要综合运用多种检测手段,并结合业务场景和实际情况进行分析,以确保能够准确、及时地检测到缓存穿透现象,并采取有效的措施加以解决。同时,要不断优化和改进检测方法,提高检测的准确性和效率,为系统的稳定运行提供有力保障。
48 5
|
25天前
|
存储 SQL JSON
介绍一下RDBMS和NoSQL数据库之间的区别
【10月更文挑战第21天】介绍一下RDBMS和NoSQL数据库之间的区别
54 2
|
25天前
|
存储 NoSQL MongoDB
MongoDB 查询分析
10月更文挑战第21天
11 1
|
25天前
|
存储 SQL NoSQL
数据库技术深度探索:从关系型到NoSQL的演变
【10月更文挑战第21天】数据库技术深度探索:从关系型到NoSQL的演变
32 1
|
26天前
|
存储 NoSQL MongoDB
MongoDB 数据库引用
10月更文挑战第20天
17 1
|
1月前
|
存储 NoSQL 搜索推荐
nosql
【10月更文挑战第14天】nosql
21 2

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面