Redis 8 来了——而且它是开源的
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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）。这种简单的键值对结构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表格之间数据关系的关系数据库有显著不同。
顾名思义，这种 NoSQL 数据库实现了一个哈希表来存储唯一的键以及指向对应数据值的指针。这些值可以是标量数据类型（如整数）或复杂结构（如 JSON、列表、BLOB 等）。值可以存储为整数、字符串、JSON 文档或数组，使用键值对来引用该值。它通常提供出色的性能，并且可以优化以满足组织的特定需求。键值存储没有查询语言，但它们提供了一种添加和删除键值对的方式，一些供应商提供的功能相当复杂。与可以查询和管理复杂数据关系的关系数据库不同，键值数据库中的值不能被查询或搜索。只能查询键。
当您的应用程序需要处理大量小型且连续的读写操作时，键值数据库尤其适用。这些数据库旨在实现作为键值对存储的数据的高效快速访问。无论数据是易失的还是频繁变化的，键值数据库都可以提供高性能的内存访问，使其成为需要快速检索和修改数据的用例的理想选择。
键值数据库非常适合存储基本信息，例如客户详细信息、用户配置文件或简单的配置。在这种场景下，每条信息都可以与一个唯一的键关联，从而可以根据键值轻松检索和更新信息。例如，键值数据库可以用于存储网页，其中 URL 作为键，网页内容作为值。类似地，使用键值数据库可以有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，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数据库形成了鲜明对比。如果您的应用程序主要侧重于数据检索和简单的 CRUD 操作，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，使其适用于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。通过简单的键快速访问大型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。
键值数据库非常适合在需要处理大量并发用户的应用程序中管理会话数据。这些数据库可以有效地存储和检索会话信息，例如用户身份验证令牌、用户偏好设置或临时数据。凭借其快速的内存访问和处理大量小读写操作的能力，键值数据库为拥有庞大用户群的应用程序的会话管理提供了最佳解决方案。
键值数据库通常被用作缓存层，以加速应用程序响应。通过将频繁访问的数据缓存在键值存储中，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。这种缓存策略可以实现更快的数据检索，从而提高应用程序性能和响应速度。
键值数据库可以有效地存储特定用户的个人数据。例如，它们可以用于存储用户配置文件信息、用户偏好设置或其他用户特定数据。凭借其简单的键值存储模型，这些数据库可以快速高效地访问用户数据，使其适用于需要处理大量用户特定数据的应用程序。
键值数据库可以用于生成和存储产品推荐和个性化列表。它们提供了一种快速高效的方式来存储和检索用户偏好设置以及其他用户特定数据，这些数据可用于个性化产品推荐和列表。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，并可能为企业带来更高的收入。
键值数据库非常适合在大型多人在线游戏（MMOG）中管理玩家会话。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。
由于其独特的特性和功能，键值数据库适用于特定的用例。为了更好地理解它们，将其与其他数据库类型进行比较至关重要，例如关系数据库、图数据库和文档数据库。
关系数据库，也称为 SQL 数据库，基于关系模型，并使用表格来存储数据。它们非常适合管理结构化数据以及实体之间复杂的关系。关系数据库支持使用 SQL 进行高级查询，并允许使用 JOIN 等复杂操作来组合来自多个表格的数据。
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对，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，数据只能通过键访问。虽然它们缺乏关系数据库的复杂查询功能，但键值数据库在高性能、可扩展性和简单性至关重要的场景中表现出色。
图数据库旨在处理高度连接的数据和关系。它们擅长遍历关系，并用于社交网络、推荐引擎和欺诈检测等应用程序。图数据库不仅存储键值对，还存储它们之间的关系，这些关系在图中表示为边。
相比之下，键值数据库本身不支持数据项之间的关系概念。每个键值对都是独立的，没有内置的方法来表达不同对之间的关系。然而，这种简单性在需要高速访问单个数据项而无需考虑项之间关系的用例中可能成为优势。
文档数据库以灵活的半结构化格式（如 JSON 或 XML）存储和检索数据。它们适用于管理非结构化或半结构化数据，并提供数据建模的灵活性。文档数据库提供更高级的查询功能和索引选项，用于在文档结构内进行搜索。
键值数据库虽然在某些方面与文档数据库相似，但更简单。它们不支持半结构化数据模型或文档数据库的高级查询功能。键值数据库中的每个项都是一个由唯一键及其关联值组成的简单对。这种简单性使得键值数据库在读写数据方面非常快速高效，但不适合复杂查询或数据建模场景。
在为您的应用程序选择数据库时，可扩展性是一个关键考虑因素。键值数据库旨在横向扩展，允许您将数据分布到多个节点或集群。通过添加更多节点，您可以在不牺牲性能的情况下处理不断增长的数据量和流量。这种可扩展性使得键值数据库成为需要处理大型和不断增长的数据集的应用程序的绝佳选择。
除了可扩展性之外，键值数据库通常还提供确保数据高可用性的功能。它们通常提供复制机制，可以在不同节点或数据中心之间保留数据的多个副本。这种冗余确保即使一个节点发生故障，数据仍然可访问，并且应用程序继续正常运行。高可用性对于需要持续运行且不能承受显著停机时间的应用程序至关重要。
Redis Enterprise 是一个强大的内存数据库平台，由开发开源 Redis 的团队构建。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，例如可线性扩展到每秒数亿次操作、具有本地延迟的 Active-Active 地理复制、利用 Redis on Flash 将数据分层存储在动态内存、持久内存和固态硬盘 (SSD) 上以降低总拥有成本，以及基于内置的持久性和个位数秒的故障转移实现的五个九 (99.999%) 正常运行时间。Redis Enterprise 支持多种数据建模方法，包括搜索和查询、JSON、时间序列和概率数据结构等功能，并允许使用 Triggers and Functions（一个跨 Redis Enterprise 集群的分片和节点运行的无服务器引擎）在模块和核心 Redis 功能之间执行操作。所有这些都将数据库延迟保持在一毫秒以下，从而使您的应用程序能够即时响应。
