Redis和MongoDB的区别以及应用场景

Redis和MongoDB的区别以及应用场景

项目中用的是MongoDB，但是为什么用其实当时选型的时候也没有太多考虑，只是认为数据量比较大，所以采用MongoDB。

最近又想起为什么用MongoDB，就查阅一下，汇总汇总：

之前也用过redis，当时是用来存储一些热数据，量也不大，但是操作很频繁。现在项目中用的是MongoDB，目前是百万级的数据，将来会有千万级、亿级。

就Redis和MongoDB来说，大家一般称之为Redis缓存、MongoDB数据库。这也是有道有理有根据的，

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，这一点在面试的时候很受用。

 

Mongodb与Redis应用指标对比

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。

指标	MongoDB(v2.4.9)	Redis(v2.4.17)	比较说明
实现语言	C++	C/C++	-
协议	BSON、自定义二进制	类Telnet	-
性能	依赖内存，TPS较高	依赖内存，TPS非常高	Redis优于MongoDB
可操作性	丰富的数据表达、索引；最类似于关系数据库，支持丰富的查询语言	数据丰富，较少的IO	MongoDB优于Redis
内存及存储	适合大数据量存储，依赖系统虚拟内存管理，采用镜像文件存储；内存占有率比较高，官方建议独立部署在64位系统（32位有最大2.5G文件限制，64位没有改限制）	Redis2.0后增加虚拟内存特性，突破物理内存限制；数据可以设置时效性，类似于memcache	不同的应用角度看，各有优势
可用性	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	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；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash机制	MongoDB优于Redis；单点问题上，MongoDB应用简单，相对用户透明，Redis比较复杂，需要客户端主动解决。（MongoDB 一般会使用replica sets和sharding功能结合，replica sets侧重高可用性及高可靠性，而sharding侧重于性能、易扩展）
可靠性	从1.8版本后，采用binlog方式（MySQL同样采用该方式）支持持久化，增加可靠性	依赖快照进行持久化；AOF增强可靠性；增强可靠性的同时，影响访问性能	MongoDB优于Redis
一致性	不支持事物，靠客户端自身保证	支持事物，比较弱，仅能保证事物中的操作按顺序执行	Redis优于MongoDB
数据分析	内置数据分析功能（mapreduce）	不支持	MongoDB优于Redis
应用场景	海量数据的访问效率提升	较小数据量的性能及运算	MongoDB优于Redis

Redis和Mongodb应用场景

现在的分布式项目基本都会用到redis和mongodb，可是redis和mongdb到底有什么不同呢，今天我就基于我们公司的项目来具体介绍一下redis和mongodb的各自的应用场景。
首先我们这个项目中有两种应用场景：
场景一：要求TPS（不知道的右转百度）特别高的，比如我们项目有一个点赞的功能，这个点赞的功能促发频率特别高，而且并发量也会特别大，但是它的数据量不会特别大。基于这种情况下，我们采用redis来实现点赞功能。
场景二：项目中涉及评论的内容，而且这个评论表的数据后期会非常大（海量的数据），最后在数据量非常大的情况下还要求比较复杂的查询。基于上述这些情况，我们采用mongodb作为评论表存储数据库。

场景三：推送、评论、用mongodb ，目前是百万级的数据，将来会有千万级、亿级。

场景四：直播评论用redis，当时是用来存储一些热数据，量也不大，但是操作很频繁