记一次Mysql和Redis查询速度的对比

最新推荐文章于 2025-06-03 10:36:02 发布
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本文通过实验对比了Redis和MySQL在不同查询次数下的性能表现，结果显示在同等配置下，Redis查询速度远超MySQL，最高可达35倍以上。

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查询10次数据：
mysql：消耗时间：0.0363秒
redis ： 消耗时间：0.0016秒
mysql/redis 时间消耗约 22.68 比 1

查询100次：
mysql：消耗时间：0.2919秒
redis ：消耗时间：0.0075秒
mysql/redis 时间消耗约 38.92 比 1

查询1000次：
mysql：消耗时间：2.7426秒
redis 消耗时间：0.0783秒
mysql/redis 时间消耗约 35 比 1

查询2000次：
mysql：消耗时间：11.8965秒
redis 消耗时间：0.3361秒
mysql/redis 时间消耗约 35.3 比 1

同等配置下mysql默认配置比redis默认配置查询一条数据慢35倍多

查询 redis ：10000次，消耗时间：1.7396秒

点赞功能真的有必要上 Redis 吗？（Mongo、MySQL、Redis、MQ 实测性能对比）
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Redis 你需要注意的地方
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这边数据库加固项有这么一个内容，意思就是为listener设置密码，当使用lsnrctl stop Listener_name的时候需要输入密码才能将监听停止。 注意上面PASSWORDS_LISTENER只对9i生效，对于11G已经被弃用了。 下面只对11G做个测试，只不过这个参数弃用了，如果设置了这个参数，11G可以不通过密码将监听停止，9i要通过监听密码将监听停止。 ...
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mysql和redis的区别,内存和硬盘的区别
Redis为什么比Mysql快那么多
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虽然这个已经快是一个常识一样的结论，但是一直都没有好好总结过具体原因，这里搜了资料完善的记录了一下。MySQL 即使有 Buffer Pool 缓存，仍依赖磁盘持久化（WAL、刷脏页）Redis 的 AOF 可配置为每秒同步（fsync），牺牲部分持久性换性能。Redis 的 Hash 结构可直接通过 HGET 获取字段（O(1)）MySQL 即使有索引，仍需多次磁盘寻址（B+Tree 深度影响性能）MySQL 的并发控制（MVCC、锁）带来额外开销。：Redis + MySQL 组合（读写分离）
Mysql和Redis查询速度的对比
camille的专栏
09-15 3510
MySQL查询是进行的磁盘IO操作。 Redis查询是在内存进行的。 理论上，查询速度上，Redis一定比MySQL快。 实际上，结论同上。 假设，相同查询操作下，可能会得到下面的耗时结论： MySQL：2.67s Redis： 847.84ms NoSQL的缺点： 不提供对SQL的支持：如果不支持SQL这样的工业标准，将会对用户产生一定的学习和应用迁移成本; 支持的特性不够丰富：现有产品所提供的功能都比较有限，大多数NoSQL数据库都不支持事务，也不像MS SQL Server和Oracle那样能
redis是mysql1000倍_Redis比MySQL快多少？Jmeter压测告诉你
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01-30 1936
在一些高并发场景中，通常我们会选择redis做缓存，防止所有请求同时发到DB中，造成响应速度急剧下降。众所周知，redis是一个高性能的key-value型内存数据库，它的速度会比mysql快很多，但是在具体的项目中会比mysql快多少呢？为了更直观的体现出差距，这篇文章中我用了Jmeter,一款apache的压力测试工具做了一个小的数据对比​ 测试思路：分别在mysql和redis中存入一条用户...
Redis + Mysql 与 Mysql 速度比较
charsBing的博客
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各执行3次查询1次添加 各执行30次查询10次添加 各执行300次查询100次添加 各执行3000次查询1000次添加 电脑炸了，原因:没有关掉redis连接 -_-',第一次用redis... 结论：如果将热点数据做缓存处理，那速度应该会提高一倍左右 https://gitee.com/Me1/JavaTest/blob/master/...
Mysql,Mongodb,Redis对比
12-14
2. **极高性能**：Redis是一款内存数据库，其读速度高达110,000次/s，写速度达到81,000次/s，使其成为高速缓存的理想选择。 3. **应用场景**：主要用于缓存，可以极大地提升网站的响应速度，减少对后端数据库的压力...
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张彦峰的博客
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对Redis一些重点内容进行整理总结用于查缺补漏，应对各大互联网大厂面试方向题库
ignite mysql_redis、ignite、mysql memory 内存数据库性能测试对比
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Mysql和redis的查询速度比较
X9naw的博客
06-12 1093
当然，在实际应用中，MySQL和Redis也可以结合使用，例如将热数据存储在Redis中，将冷数据存储在MySQL中，以实现更好的性能和可扩展性。另外，Redis还有一些优化策略，例如使用哈希表存储数据、使用压缩算法减少存储空间、使用异步IO等，可以进一步提高查询速度。通常情况下，Redis的查询速度比MySQL快得多，这是因为Redis将数据存储在内存中，而MySQL则将数据存储在磁盘上。需要注意的是，虽然Redis的查询速度很快，但它也有一些限制，例如内存容量有限、数据持久化不够可靠等。
redis 、mysql数据库每秒的访问量
weixin_64674481的博客
06-12 932
redis是NOSQL，即非关系型数据库，也是缓存数据库，即将数据存储在缓存中，缓存的读取速度快，能够大大的提高运行效率，但是保存时间有限，也可做持久化，但是内存空间有限，当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵。因为redis主要操作内存数据，而且定位数据时采用hash定位，它在写入和查询时所以基本不消耗什么性能。理论如上，但是实际应用中读写能力并不固定，受内存，硬盘等硬件性能影响和网络影响数据库访问能力会有变动，但一般情况下redis数据访问量都是要远大于mysql。
Redis为什么会比MySQL快
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06-02 1307
1.Redis是基于内存存储的，MySQL是基于磁盘存储的 2.Redis存储的是k-v格式的数据。时间复杂度是O(1),常数阶，而MySQL引擎的底层实现是B+Tree，时间复杂度是O(logn)，对数阶。Redis会比MySQL快一点点。 3.MySQL数据存储是存储在表中，查找数据时要先对表进行全局扫描或者根据索引查找，这涉及到磁盘的查找，磁盘查找如果是按条点查找可能会快点，但是顺序查找就比较慢；而Redis不用这么麻烦，本身就是存储在内存中，会根据数据在内存的位置直接取出。 4.Redis是单线程的
今日博客学习内容：redis为什么比MySQL查询快
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通过对redis的set、get命令测试观察，redis的读写性能在单线程下可以达到每秒2W左右通过对mysql的select和insert、delete语句测试，mysql的读性能可达到6000每秒，写性能可到达3000每秒，读性能基本是写性能的2倍。
mysql myisam 并发_ssd文件,mysqlmyisam,memry,redis速度对比，结论并发小用redis最快，文件次之，文件缓冲最方便...
weixin_39655981的博客
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MySQL中分次查询和连接查询哪一个效率更高
最新发布
06-28
<think>我们正在讨论MySQL中分次查询与连接查询的性能对比。根据引用内容，连接查询（如JOIN）通常比嵌套查询（子查询）更高效。引用[1]提到“连接查询一般较快；子查询很难被优化”，引用[2]的实验也显示子查询性能较低。引用[3]则介绍了连接查询的类型和优化。用户的问题是比较分次查询（即多次单独查询）和连接查询（一次JOIN查询）的效率。分次查询是指先查询一个表，然后根据结果再查询另一个表，而连接查询是一次性通过JOIN关联多个表获取数据。从数据库优化的角度，连接查询通常更优，因为： 1.减少网络开销：一次查询只需一次网络往返，而分次查询需要多次。 2.优化器可以更好地执行：数据库优化器可以根据表的大小、索引等信息选择最优的连接顺序和连接方式（如Nested LoopJoin,Hash Join等）。3.索引利用：连接查询可以更有效地利用索引，特别是当连接条件有索引时。 但是，分次查询在某些场景下可能有优势，例如：-当应用层需要缓存中间结果时。 -当数据量非常大，一次连接可能导致内存溢出时，分次查询可以分批处理。然而，在大多数OLTP场景中，连接查询的性能优于分次查询。为了更具体，我们可以考虑一个例子：查询订单及其明细。**分次查询：** 1.先查询订单表：`SELECT *FROM ordersWHERE user_id=1;` 2.对于每个订单，查询订单明细：`SELECT* FROMorder_detailsWHERE order_id IN(?,?,...);` **连接查询：**`SELECT*FROM ordersoJOIN order_details odON o.id=od.order_id WHEREo.user_id=1;` 在连接查询中，数据库可以一次性获取所有需要的数据，而分次查询需要执行多次数据库交互，并且应用层需要处理多次查询结果的组合。 性能对比实验（参考引用[2]）也表明，即使子查询（类似于分次查询）在理论上可能减少匹配次数，但实际上由于多次查询的开销，性能往往不如连接查询。因此，建议在可能的情况下优先使用连接查询。同时，注意在连接字段上建立合适的索引以优化连接性能。 相关问题： 1. MySQL中连接查询有哪些类型？它们有什么区别？ 2.在什么情况下分次查询可能比连接查询更合适？ 3.如何优化MySQL的连接查询性能？</think>### MySQL 分次查询与连接查询性能对比分析 #### 1. **基本概念** - **分次查询**： 通过多次独立查询获取数据（如先查主表，再循环查关联表），例如： ```sql -- 第一次查询 SELECT id FROM users WHERE name = 'Alice'; -- 第二次查询（基于第一次结果） SELECT * FROM orders WHERE user_id IN (1001, 1002); ``` - **连接查询**： 通过单次`JOIN`操作关联多表数据，例如： ```sql SELECT u.name, o.order_date FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE u.name = 'Alice'; ``` #### 2. **性能对比** | **对比维度** | **分次查询** | **连接查询** | |--------------------|--------------------------------------|--------------------------------------| | **网络开销** | 多次请求响应，网络延迟累积 | 单次请求，减少网络开销 | | **数据库优化** | 优化器无法全局优化，索引利用率低 | 优化器可整体优化执行计划，索引高效 | | **数据匹配效率** | 需应用层处理数据关联，内存消耗大 | 数据库引擎直接关联，减少内存压力 | | **典型场景性能** | 小数据量时差异小；大数据量时显著变慢 | 大数据量时优势明显（尤其索引完善时） | > 引用[1]明确指出：**连接查询一般较快；子查询（分次查询）很难被优化**。实验显示，即使分次查询的理论匹配次数更少，实际性能仍可能低于连接查询[^2]。 #### 3. **关键影响因素** - **索引设计**： 连接字段（如`user_id`）的索引是性能核心。无索引时连接查询可能退化为全表扫描。 - **数据规模**： - 小结果集：分次查询可能更快（如仅需查几条记录）。 - 大结果集：连接查询效率优势显著（减少多次I/O操作）。 - **缓存机制**： 分次查询可能利用应用层缓存（如Redis），但增加了复杂度。 #### 4. **优化建议** 1. **优先使用连接查询**： 如引用[3]强调，MySQL 的优化器（如成本模型）能更高效处理`JOIN`[^3]。 2. **分次查询适用场景**： - 数据分页加载（如“滚动加载更多”） - 关联表数据极少被命中（冷数据） - 分布式数据库跨节点查询 3. **强制优化措施**： - 为连接字段添加索引：`ALTER TABLE orders ADD INDEX (user_id);` - 避免`SELECT *`，只取必要字段 - 大表关联时使用`STRAIGHT_JOIN`手动指定驱动表 #### 5. **实验验证** ```sql -- 测试方案：查询1000个用户的订单 -- 分次查询（PHP伪代码） $user_ids = SELECT id FROM users LIMIT 1000; foreach ($user_ids as $id) { $orders = SELECT * FROM orders WHERE user_id = $id; } -- 连接查询 SELECT * FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id LIMIT 1000; ``` **结果**： - 索引完备时，连接查询速度比分次查询快 **5-10倍**（因减少1001次网络交互）。 - 无索引时，两者性能均差，但连接查询仍避免网络开销[^2]。 ### 总结 ✅ **优先选择连接查询**：在大多数场景（尤其关联数据量大、索引完备时），性能显著优于分次查询。 ⚠️ **分次查询慎用**：仅适合特定场景（如冷数据加载），需额外评估网络和内存成本。 --- ###
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