REDIS : 기존 데이터베이스 서버와 비교

Redis는 동시성이 높은 기존 데이터베이스보다 우수하고 대기 시간 시나리오가 낮지 만 복잡한 쿼리 및 트랜잭션 처리에는 적합하지 않습니다. 1. Redis는 메모리 저장소, 빠른 읽기 및 쓰기 속도, 높은 동시성 및 낮은 대기 시간 요구 사항에 적합합니다. 2. 전통적인 데이터베이스는 디스크를 기반으로하며 복잡한 쿼리 및 트랜잭션 처리를 지원하며 데이터 일관성과 지속성이 강합니다. 3. Redis는 기존 데이터베이스의 보충 또는 대체물로 적합하지만 특정 비즈니스 요구에 따라 선택해야합니다.

소개

Redis,이 이름은 현대 소프트웨어 개발에 점점 더 친숙해졌습니다. 캐싱 도구 일뿐 만 아니라 강력한 메모리 데이터베이스이기도합니다. 오늘 우리는 Redis와 기존 데이터베이스 서버의 비교에 대해 논의 할 것입니다. 이 기사를 통해 Redis의 고유 한 장점과 일부 시나리오에서 기존 데이터베이스를 넘어서는 방법에 대해 배웁니다. 동시에, 우리는주의가 필요한 몇 가지 잠재적 인 문제와 모범 사례를 탐구 할 것입니다.

기본 지식 검토

Redis는 데이터베이스, 캐시 및 메시지 중개인으로 사용할 수있는 오픈 소스 메모리 데이터 구조 스토리지 시스템입니다. 데이터 모델은 키 값 쌍이며 문자열, 목록, 컬렉션, 해시 테이블 등과 같은 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 기존의 관계형 데이터베이스 (예 : MySQL 및 PostgreSQL)와 달리 Redis는 모든 데이터를 메모리에 저장하여 읽기 및 쓰기 속도에 상당한 이점을 제공합니다.

기존 데이터베이스 서버는 일반적으로 디스크 스토리지를 기반으로하며 복잡한 쿼리 및 트랜잭션 처리를 지원하기 위해 관계형 모델을 채택합니다. 그들은 데이터 일관성과 지속성에서 잘 수행되지만 일반적으로 동시성이 높고 대기 시간이 낮은 시나리오에서는 Redis만으로도 성능을 발휘하지 않습니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

Redis의 정의와 기능

Redis의 전체 이름은 원격 사전 서버이며 원래 디자인은 고성능 키 가치 저장 시스템입니다. 그 역할은 특히 높은 동시성과 낮은 대기 시간이 필요한 시나리오에서 빠른 데이터 액세스 및 작동을 제공하는 것입니다. Redis의 장점은 메모리 저장소 및 단일 스레드 모델로 간단한 쿼리를 처리 할 때 잘 작동합니다.

 Redis 가져 오기

# Redis Server에 연결 r = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0)

# 키-값 쌍을 설정합니다. R.set ( 'my_key', 'my_value')

# key value get = r.get ( 'my_key')
인쇄 (값) # 출력 : b'my_value '

작동 방식

Redis는 주로 메모리 저장 및 이벤트 중심 모델에서 작동합니다. 단일 스레드 모델은 I/O 멀티플렉싱 기술을 통해 여러 클라이언트 연결을 처리하여 동시 요청을 처리 할 때 Redis가 훌륭하게 성능을 발휘합니다. Redis의 데이터 지속성은 RDB와 AOF의 두 가지 메커니즘을 통해 달성됩니다. 전자는주기적인 스냅 샷을 사용하고 후자는 각 쓰기 작업을 기록하여 데이터의 지속성을 보장합니다.

성능 측면에서 Redis의 메모리 스토리지를 사용하면 일반적으로 마이크로 초 수준에서 읽기 및 쓰기 작업에서 대기 시간이 매우 낮습니다. 기존 데이터베이스에는 디스크 I/O가 필요하기 때문에 대기 시간은 일반적으로 밀리 초 수준입니다.

사용의 예

기본 사용

Redis의 기본 사용은 매우 간단합니다. 다음은 기본 키 값 작업에 Redis를 사용하는 방법을 보여주는 간단한 Python 예입니다.

 Redis 가져 오기

# Redis Server에 연결 r = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0)

# 키-값 쌍을 설정합니다.

# 키 값 가져 오기 name = r.get ( '사용자 : 1 : name')
인쇄 (이름) # 출력 : B'john Doe '

# 만료 시간 설정 r.setex ( '사용자 : 1 : 토큰', 3600, 'ABC123') # 만료 시간은 1 시간입니다 # r.lpush ( 'my_list', 'item1', 'item2')
항목 = r.lrange ( 'my_list', 0, -1)
인쇄 (항목) # 출력 : [b'item2 ', b'item1']

고급 사용

REDIS의 고급 사용량은 LUA 스크립트 사용, 구독 모드 게시, 트랜잭션 처리 등을 포함합니다. 다음은 Redis에서 복잡한 로직을 실행하는 방법을 보여주는 LUA 스크립트를 사용하는 예입니다.

 Redis 가져 오기

r = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0)

# lua 스크립트 정의 lua_script = "" "
로컬 키 = 키 [1]
로컬 가치 = argv [1]
로컬 TTL = ArgV [2]

redis.call ( 'setnx', key, value) == 1 인 경우
    redis.call ( 'expire', key, ttl)
    반환 1
또 다른
    반환 0
끝
"" "

# lua script script = r.register_script (lua_script)

# lua 스크립트 결과 = 스크립트 실행 (keys = [ 'my_key'], args = [ 'my_value', 3600])
print (결과) # 출력 : 1 설정이 성공하면 출력이 0입니다.

일반적인 오류 및 디버깅 팁

Redis를 사용할 때의 일반적인 오류 연결 문제, 데이터 유형 불일치, 메모리 오버플로 등이 포함됩니다. 몇 가지 디버깅 팁은 다음과 같습니다.

• 연결 문제 : Redis 서버가 실행 중이고 네트워크가 올바르게 구성되어 있는지 확인하십시오. redis-cli 도구를 사용하여 연결 테스트를 수행 할 수 있습니다.
• 데이터 유형 불일치 : Redis 데이터를 조작 할 때 올바른 데이터 유형을 사용하는지 확인하십시오. 예를 들어, LPUSH 사용하여 문자열이 아닌 목록을 조작하십시오.
• 메모리 오버플로 : Redis의 메모리 사용을 모니터링하고, 합리적인 maxmemory 구성을 설정하고, maxmemory-policy 사용하여 메모리 오버플로 정책을 관리합니다.

성능 최적화 및 모범 사례

실제 응용 분야에서는 Redis 성능을 최적화하고 모범 사례를 준수하는 것이 매우 중요합니다. 몇 가지 제안은 다음과 같습니다.

• 지속성 사용 : 데이터 보안을 보장하기 위해 필요에 따라 RDB 또는 AOF Persistence 메커니즘을 선택하십시오.
• 샤드 및 클러스터링 : 대규모 응용 프로그램의 경우 Redis 클러스터를 사용하여 시스템의 확장 성 및 가용성을 향상시키기 위해 데이터 샤딩을 구현할 수 있습니다.
• 캐싱 전략 : 캐시 눈사태 및 캐시 침투 문제를 피하기 위해 캐시 만료 시간을 합리적으로 설정하십시오.
• 모니터링 및 튜닝 : Redis의 모니터링 도구 (예 : Redis Insight)를 사용하여 성능 메트릭을 모니터링하고 성능 병목 현상을 즉시 발견하고 해결합니다.

성능 비교 측면에서 Redis는 높은 동시성 및 낮은 대기 시간 시나리오에서 잘 수행되지만 복잡한 쿼리 및 트랜잭션을 처리하는 데있어 기존 데이터베이스만큼 좋지는 않습니다. 간단한 성능 비교 예는 다음과 같습니다.

 수입 시간
Redis 가져 오기
mysql.connector를 가져옵니다

# redis connection r = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0)

# mysql connection mysql_conn = mysql.connector.connect (
    호스트 = 'localhost',
    사용자 = '루트',
    password = 'password',
    데이터베이스 = '테스트'
))
mysql_cursor = mysql_conn.cursor ()

# REDIS Performance Test Start_Time = Time.Time ()
IN RANGE (10000)의 경우 :
    r.set (f'key : {i} ', f'Value : {i}')
redis_time = time.time () - start_time

# mysql 성능 테스트 start_time = time.time ()
IN RANGE (10000)의 경우 :
    mysql_cursor.execute (f "test_table에 삽입 (키, 값) 값 ( '키 : {i}', 'value : {i}')")
mysql_conn.commit ()
mysql_time = time.time () - start_time

print (f "redis time : {redis_time : .2f} 초")
print (f "mysql time : {mysql_time : .2f} seconds")

이 예를 통해 간단한 키 가치 작업에서 Redis의 성능이 기존 데이터베이스보다 훨씬 높다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 Redis는 복잡한 쿼리 및 거래를 처리 할 때 몇 가지 어려움에 직면 할 수 있습니다.

전반적으로 Redis는 특정 시나리오에서 전통적인 데이터베이스에 대한 보충제 또는 대안으로 사용될 수 있지만 전능하지는 않습니다. Redis를 사용하기로 선택할 때는 특정 비즈니스 요구 및 응용 프로그램 시나리오를 기반으로 결정해야합니다. 이 기사가 Redis와 전통적인 데이터베이스의 차이점을 더 잘 이해하고 실제 응용 프로그램에서 더 똑똑한 선택을하는 데 도움이되기를 바랍니다.

위 내용은 REDIS : 기존 데이터베이스 서버와 비교의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!