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Redis 使用对象存储数据库中的键和值，每当在 Redis 中创建一个新的键值对时，都会创建两个对象：一个是键对象，另一个是值对象。其中，Redis 的每种对象都由对象结构和对应编码的数据结构组合而成，而每种对象类型对应若干编码方式，不同编码方式对应的底层数据结构也会有所不同。

根据官网文档的解释，可以了解 Redis 基础数据类型的一些基本信息：对于 Redis 来说，存储的 key 值都是字符串类型，讨论数据类型的时候，指的都是存储的 value 值。这里主要是包括 5 种数据类型：String、List、Set、Hash、SortedSet。如果想要了解 Redis 基础数据类型支持的命令，可以查看官方文档，筛选对应数据类型即可。

Redis 的全称是 Remote Dictionary Server，是一个使用 C 语言编写的、开源的（BSD 许可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。Redis 的数据是存储在内存中的，所以读写速度非常快，被广泛应用于缓存方向，当然也有持久化数据库的用法。

高数据量和高吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力，大的查询会将单机的 CPU 耗尽，大的数据量对单机的存储压力较大，最终会耗尽系统的内存压力转移到磁盘 IO 上。垂直扩展：增加更多的 CPU 和存储资源来扩展容量水平扩展：将数据集分布在多个服务器上MongoDB 的分片就是水平扩展的体现，使用分片减少了每个分片需要处理的请求数。通过水平扩展，集群可以提高自己的存储容量和吞吐量。

在 MongoDB 中，副本集指的是一组 MongoDB 服务器实例掌管同一个数据集，实例可以在不同的机器上。其中一个用于处理写操作的是主节点（Primary），还有多个用于保存主节点的数据副本的从节点（Secondary）。如果主节点崩溃了，则从节点会从其中选取出一个新的主节点。副本集保证数据在生产部署时的冗余和可靠性，通过在不同的机器上保存副本来保证数据不会因为单点损坏而丢失，能够随时应对数据丢失、机器损坏带来的风险。

同一个应用程序连接的数据库可以根据业务进行划分，也许可以将高价值的业务数据存储在 SSD 上，或者是使用 RAID10 进行存储，而低价值的数据可以存储在 RAID0 上。但是在更改时仅需修改一处地方，不需要担心破坏数据的完整性。同样的一致性问题在 MongoDB 拥有副本集时也会出现，副本节点的数据与主节点的数据总是会有时间差，高并发的请求同样存在读取到旧数据的风险。设计模式时最需要关注的就是数据库的读操作，在数据库运行过程中，应尽量减少查询的数量，这就需要在设计时确保一起查询的数据存储在同一个文档中。

官方文章的地址是，其中汇总了 12 种设计模式及使用场景。近似值模式（Approximation Pattern）属性模式（Attribute Pattern）桶模式（Bucket Pattern）计算模式（Computed Pattern）文档版本控制模式（Document Versioning Pattern）扩展引用模式（Extended Peference Pattern）异常值模式（Outlier Pattern）

事务是数据库中处理的逻辑单元，每个事务中包括一个或多个数据库操作，既可以是读操作，也可以是写操作。ACID 是一个“真正”事务所需要具备的一组属性集合，指的是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。原子性指的是，事务中的所有操作要么都被应用，要么都不被应用。一致性指的是，如果数据库在执行事务之前是一致性状态，那么在事务执行之后，无论事务是否成功，数据库也应该是一致性状态。

MongoDB 的聚合框架基于管道的概念：首先从集合中获取到输入，然后将输入的文档传递到一个或多个阶段，每个阶段都将之前阶段输出的内容作为输入，最终得到一个聚合结果作为输出。当然，其真正的优势是，可以按照按需生成的物化视图（materialized view），在管道运行的阶段，输出到集合的内容会进行增量更新。这里的数组提取指的是提取数组中的某个元素，现在能支持到的就是提取出数组中的前 n 个元素、后 n 个元素。这里的算术运算不是统称的四则运算，指的是与数学相关的运算，如平均值、求和等。

索引最常用的比喻就是书籍的目录，查询索引就像查询一本书的目录。索引支持 MongoDB 查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB 必须扫描集合中每一个文档，以选择与查询语句相匹配的文档。如果查询存在适当的索引，MongoDB 就可以使用索引来限制它扫描的文档数。索引数据通过 B 树来存储，从而使得搜索的时间复杂度为 O(log⁡n)

的使用，其是一种特殊类型的更新：如果找不到与筛选条件相匹配的文档，则会以这个条件和更新文档为基础来创建一个新文档；如果找到了匹配的文档，则进行正常的更新。对于游标，客户端可以限制结果的数量，跳过一些结果，按任意方向的任意键组合对结果进行排序等操作。第二个参数用于仅返回指定的键，既可以节省网络传输的数据量，也可以减少客户端解码文档的时间和内存消耗。运算符，它的作用是，只会在插入文档时设置字段的值，在后续的更新时不对其进行更改。同样的，设置查询条件时，MongoDB 提供了查询运算符支持更多的查询方式。

和 SQL 的表不同，集合是动态模式，不需要在读写数据前创建模式就可以使用，集合中的文档也可以拥有不同的字段，随时可以任意增减某个文档的字段。在 shell 中使用函数之前，在不使用括号的情况下输入函数名，这样会打印出函数的源代码，这是一个可以查看函数具体行为的好方法。在更实际一些的场景中，使用此脚本可以设置全局变量，或者为长名称设置一个简短的别名，也可以重写内置函数。使用 shell 时，编辑多行的时候不能再编辑前面的行，这对于较大的代码块或对象非常不友好。文档中的键值对是有序的，不同序则是不同文档。

NoSQL 是一种非关系型数据库管理系统，不需要固定的架构，可以避免 JOIN 连接，并且易于扩展。NoSQL 常用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储，通常是大数据和实时 Web 应用程序等场景。对于海量数据，使用 RDBMS 处理是会导致系统响应时间变慢，一般的替代方案都是在负载增加时横向扩展到其他的服务器上，而 NoSQL 比关系型数据库更容易扩展。NoSQL 数据库不遵循关系模型NoSQL 数据库是无模式或具有宽松模式的数据库NoSQL 提供简单的 API 作为存储和查询。