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键值数据库（有时称为键值存储）使用简单的键值对方法来存储数据。这些数据库包含一个始终唯一的简单字符串（键）和一个任意大的数据字段（值）。这些数据库包含一个始终唯一的简单字符串（键）和一个任意大的数据字段（值），使其成为一种直接的数据存储选项。它们易于设计和实现，与将数据组织成表格并定义这些表格之间数据关系的关系数据库有很大不同。
顾名思义，这种类型的 NoSQL 数据库实现了一个哈希表以存储唯一密钥以及指向相应数据值的指针。值可以是标量数据类型（例如整型数）或复杂结构（例如 JSON、列表、BLOB 等）。一个值可以以整型数、字符串、JSON 文档或数组的形式存储，并且使用一个键值对来引用该值。它通常提供出色的性能，并且可以根据组织的需求进行优化。键值存储没有查询语言，但它们确实提供了一种添加和移除键值对的方法，一些供应商相当娴熟。与可以查询和管理复杂数据关系的关系型数据库不同，键值数据库中的值不能查询或搜索。只能查询键。
当你的应用程序需要处理大量小型且连续的读写时，键值数据库特别适用。这些数据库专为高效且快速地访问以键值对形式存储的数据而设计。无论数据是易失的还是频繁更改的，键值数据库都可以提供高性能的内存访问，使其非常适合需要快速检索和修改数据的使用案例。
键值数据库非常适合存储基本信息，例如客户详细信息、用户个人资料或简单配置。在这些场景中，每条信息都可以与一个唯一键相关联，从而可以根据键值轻松检索和更新。例如，可以使用键值数据库以 URL 作为键并且以网页内容作为值来存储网页。同样，可以使用键值数据库高效地管理购物车内容、产品类别或电子商务产品详细信息。
对于不需要频繁更新或复杂查询的应用程序来说，键值数据库是一个不错的选择，这与管理复杂关系数据和查询的关系型数据库形成鲜明对比。如果你的应用程序主要专注于数据检索和简单的 CRUD 操作，那么键值数据库提供了一个高效且直接的解决方案。这些数据库优先考虑简单性和高性能数据访问，使其适合需要快速查找和修改而无需复杂查询功能或大量数据操作的应用程序。
键值数据库还可以支持机器学习应用程序，其中快速数据检索对于训练模型至关重要。通过简单键快速访问大数据集的能力可以显著减少将数据输入机器学习算法所需的时间，从而提高模型训练和执行的效率。
对于需要处理大量并发用户的应用程序，键值数据库非常适合管理会话数据。这些数据库可以有效存储和检索会话信息，例如用户认证令牌、用户首选项或临时数据。借助于快速内存访问和处理大量小读写的能力，键值数据库为大型用户群体的应用程序中的会话管理提供了一个最佳解决方案。
键值数据库通常用作缓存层以加速应用程序响应。通过将经常访问的数据缓存到键值存储中，应用程序可以减少对昂贵且耗时的操作（例如数据库查询或复杂计算）的需求。这种缓存策略允许更快速地检索数据，从而提高应用程序性能和响应性。
键值数据库可以有效地存储特定用户的个人数据。例如，可用于存储用户个人信息、用户首选项或其他特定用户信息。借助于其简单的键值存储模型，这些数据库允许快速高效地访问用户信息，使其适用于需要处理大量特定用户信息的应用程序。
键值数据库可用于生成和存储产品建议和个性化列表。它们提供了一种快速有效的方法来存储和检索用户首选项和其他特定用户信息，可用于个性化产品建议和列表。这可以带来更具吸引力和个性化的用户体验，提高用户满意度，并有可能为企业带来更高的收益。
键值数据库非常适合在大型多人在线游戏中（MMOG）管理玩家会话。这些游戏需要实时管理大量同时进行的玩家会话，而键值数据库可以提供必要的性能和可扩展性来应对这一挑战。
键值数据库由于其独特的功能和大容量，可以服务于特定用例。要更好地理解它们，至关重要的是将它们与其他数据库类型进行比较，例如关系数据库、图形数据库和文档数据库。
关系数据库又称为 SQL 数据库，基于关系模型并使用表来存储数据。它们非常适合管理结构化数据和实体之间的复杂关系。关系数据库支持使用 SQL 的高级查询功能，并且允许进行复杂的操作，例如 JOIN，以组合来自多个表的数据。
另一方面，键值数据库要简单得多。它们将数据存储为唯一键及其关联值的成对形式，不同数据项之间没有固有的关系。键值数据库不支持 SQL 或类似的查询语言，只能通过键访问数据。虽然它们缺乏关系数据库的复杂查询功能，但在性能、可扩展性和简单性至上的场景中，键值数据库占据优势。
图形数据库设计用于处理高度连接的数据和关系。它们擅长遍历关系，用于社交网络、推荐引擎和欺诈检测等应用程序。图形数据库不仅存储键值对，还存储它们之间的关系，这些关系在图形中表示为边。
相比之下，键值数据库从本质上不支持数据项之间关系的概念。每个键值对都是独立的，并且没有内置的方法来表达不同对之间的关系。但是，这种简单性在不需要考虑项之间关系的情况下需要高速访问各个数据项时可能是优势。
文档数据库以灵活的半结构化格式（例如 JSON 或 XML）存储和检索数据。它们适合管理非结构化或半结构化数据，并在数据建模方面提供灵活性。文档数据库提供更高级的查询功能和索引选项，以便在文档结构中进行搜索。
虽然键值数据库在某些方面类似于文档数据库，但它们更简单。它们不支持文档数据库的半结构化数据模型或高级查询功能。键值数据库中的每个项都是一个唯一键及其关联值的简单对。这种简单性使得键值数据库在读取和写入数据方面非常快速且高效，但不太适合复杂查询或数据建模场景。
为你的应用程序选择数据库时，可扩展性是一个重要的考虑因素。键值数据库设计为可横向扩展，使你能够将数据分布在多个节点或集群中。通过添加更多节点，你可以在不牺牲性能的情况下处理不断增加的数据量和流量。这种可扩展性使键值数据库成为需要处理大型且不断增长数据集的应用程序的绝佳选择。
除了可扩展性外，键值数据库通常还提供确保数据高可用性的功能。它们通常提供可以在不同节点或数据中心保留多份数据副本的复制机制。这种冗余确保即使一个节点发生故障，数据仍然可访问且应用程序继续运行。对于需要持续运行且无法承受大量停机的应用程序来说，高可用性至关重要。
Redis Enterprise 是一个由开发开源 Redis 的人员打造的强大内存数据库平台。它保持了 Redis 的简单性和高性能，同时增加了许多企业级功能，例如，每秒数百万人次的线性扩展、具有本地延迟的活动-活动地理复制、将数据分层到动态和持久性内存而且固态硬盘 (SSD) 上的 Redis on Flash，从而降低总体拥有成本，以及基于内置持久性和个位数秒故障转移的五九（99.999%）正常运行时间。Redis Enterprise 支持许多数据建模方法，其中包含 搜索和查询、JSON、时间序列 和 概率 等功能，允许使用触发器和函数（运行于 Redis Enterprise 集群的分片和节点中的无服务器引擎）在模块和核心 Redis 功能之间和内部执行操作。所有这些操作在保持数据库延迟低于 1 毫秒的同时进行，因此您的应用程序可以即时做出响应。
