Redis——热门中间件 NOSQL的安装及说明

本文介绍了NoSQL数据库的概念、优点,如易扩展、高性能和灵活的数据模型,并对比了与关系型数据库的区别。Redis作为一款非关系型数据库,主要用于数据缓存,提供高速读写性能。文章还详细阐述了Redis的安装配置步骤,并讨论了关系型数据库的优缺点。

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NoSql

    NoSql: Not Only Sql,值非关系型数据库,随着互联网 web2.0 网站的兴起传统的关系数据库在处理 web2.0 网站,特别是超大规模和高并发动态网站已经显得力不从心出现了很多难以克 服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
    NoSql有以下优点:

  1. 易拓展, 数据之间无关系,这样就非常容易扩展,无形之间也在架构的层面 上带来了可扩展的能力。
  2. 高性能, NoSQL 数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样 表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。
  3. 灵活的数据模型, NoSQL 无须事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储 自定义的数据格式

Redis

    与关系型数据库(常见的是mysql、sqlserver)不同的是,redis主要用来做数据的缓存,redis运行在内存中,数据也保存在内存中 因此 redis的访问速度要比mysql更快,因为redis的数据存放在缓存而mysql的数据存放在硬盘
    它支持多种类型的数据结构,如字符串、哈希、列表、集合和有序结合

关系型数据库和非关系型数据库

关系型数据库

    采用关系模型来组织数据的数据库,关系模型就是二维表格模型。一张二维 表的表名就是关系,二维表中的一行就是一条记录,二维表中的一列就是一个字段。它是不能被替代的,基本的数据还是存放在关系型数据库中
    优点:

  1. 容易理解
  2. 使用方便,通用的sql语言
  3. 易于维护,丰富的完整性

    缺点:

  1. 磁盘 I/O 是并发的瓶颈
  2. 海量数据查询效率低
  3. 横向扩展困难,无法简单的通过添加硬件和服务节点来扩展性能和负载能力

非关系型数据库

    非关系型,分布式,一般不保证遵循 ACID 原则的数据存储系统。键值对存储, 结构不固定。
    优点:

  1. 结构简单,易拓展
  2. 高性能
  3. 灵活的数据模型

    缺点:

  1. 只适合存储一些较为简单的数据
  2. 不适合复杂查询的数据
  3. 不适合持久存储海量数据

安装配置

1.gcc

检查 gcc 版本: gcc -v
Redis6 以上版本要求 gcc 必须在 5.3 以上

如果不能满足需求,升级 gcc,步骤如下:

yum -y install centos-release-scl
yum -y install devtoolset-9-gcc devtoolset-9-gcc-c++ devtoolset-9-binutils
scl enable devtoolset-9 bash

需要注意的是 scl 命令启用只是临时的,退出 shell 或重启就会恢复原系统 gcc 版本。 如果要长期使用 gcc 9.3 的话执行下面命令.

echo -e “\nsource /opt/rh/devtoolset-9/enable” >>/etc/profile

如果已经安装 gcc,版本满足要求,跳过上面升级步骤.
如果没有安装 gcc,安装步骤:

dnf group install “Development Tools”
dnf install man-pages

2.安装
下载:https://redis.io/download
cd /usr/local/src/ 在线下载 或者 在官网下载

wget https://download.redis.io/releases/redis-6.2.4.tar.gz

解压:

tar -zxvf redis-6.0.8.tar.gz
cd redis-6.0.8

预编译:

make

创建文件:

mkdir -p /usr/local/redis

安装到指定目录:

make install PREFIX=/usr/local/redis

进入安装文件 bin 目录:

cd /usr/local/redis/bin
./redis-server

3.基本设置
从 redis 的源码目录中复制 redis.conf 到 redis 的安装目录

cp redis.conf /usr/local/redis/bin/

修改 redis.conf 文件 vim redis.conf
1.后台运行: daemonize no 改为 daemonize yes.
2.设置密码:requirepass 你的密码
3.注释 绑定的 id,默认只能本机访问,这样就可可以远程访问了
在这里插入图片描述
启动命令:./redis-server redis.conf
查看 Redis 运行状态:ps -ef | grep redis
进入客户端模式:ps -ef | grep redis
输入密码:./redis-cli
测试:ping 给你返回pang
ctrl+c 退出客户端模式

第一部分  NoSQL入门 第1章  NoSQL的概念及适用范围 2 1.1  定义和介绍 3 1.1.1  背景与历史 3 1.1.2  大数据 5 1.1.3  可扩展性 7 1.1.4  MapReduce 8 1.2  面向列的有序存储 9 1.3  键/值存储 11 1.4  文档数据库 14 1.5  图形数据库 15 1.6  小结 16 第2章  NoSQL上手初体验 17 2.1  第一印象——两个简单的例子 17 2.1.1  简单的位置偏好数据集 17 2.1.2  存储汽车品牌和型号数据 22 2.2  使用多种语言 30 2.2.1  MongoDB驱动 30 2.2.2  初识Thrift 33 2.3  小结 34 第3章  NoSQL接口与交互 36 3.1  没了SQL还剩什么 36 3.1.1  存储和访问数据 37 3.1.2  MongoDB数据存储与访问 37 3.1.3  MongoDB数据查询 41 3.1.4  Redis数据存储与访问 43 3.1.5  Redis数据查询 47 3.1.6  HBase数据存储与访问 50 3.1.7  HBase数据查询 52 3.1.8  Apache Cassandra数据存储与访问 54 3.1.9  Apache Cassandra数据查询 55 3.2  NoSQL数据存储的语言绑定 56 3.2.1  Thrift 56 3.2.2  Java 56 3.2.3  Python 58 3.2.4  Ruby 59 3.2.5  PHP 59 3.3  小结 60 第二部分  NoSQL基础 第4章  理解存储架构 62 4.1  使用面向列的数据库 63 4.1.1  使用关系型数据库中的表格和列 63 4.1.2  列数据库对比RDBMS 65 4.1.3  列数据库当做键/值对的嵌套映射表 67 4.1.4  Webtable布局 70 4.2  HBase分布式存储架构 71 4.3  文档存储内部机制 73 4.3.1  用内存映射文件存储数据 74 4.3.2  MongoDB集合和索引使用指南 75 4.3.3  MongoDB的可靠性和耐久性 75 4.3.4  水平扩展 76 4.4  键/值存储Memcached和Redis 78 4.4.1  Memcached的内部结构 78 4.4.2  Redis的内部结构 79 4.5  最终一致性非关系型数据库 80 4.5.1  一致性哈希 81 4.5.2  对象版本 82 4.5.3  闲话协议和提示移交 83 4.6  小结 83 第5章  执行CRUD操作 84 5.1  创建记录 84 5.1.1  在以文档为中心的数据库中创建记录 85 5.1.2  面向列数据库的创建操作 91 5.1.3  键/值映射表的创建操作 93 5.2  访问数据 96 5.2.1  用MongoDB访问文档 96 5.2.2  用HBase访问数据 97 5.2.3  查询Redis 98 5.3  更新和删除数据 98 5.3.1  使用MongoDB、HBase和Redis更新及修改数据 98 5.3.2  有限原子性和事务完整性 99 5.4  小结 100 第6章  查询NoSQL存储 101 6.1  SQL与MongoDB查询功能的相似点 101 6.1.1  加载MovieLens数据 103 6.1.2  MongoDB中的MapReduce 108 6.2  访问HBase等面向列数据库中的数据 111 6.3  查询Redis数据存储 113 6.4  小结 116 第7章  修改数据存储及管理演进 117 7.1  修改文档数据库 117 7.1.1  弱schema的灵活性 120 7.1.2  MongoDB的数据导入与导出 121 7.2  面向列数据库中数据schema的演进 124 7.3  HBase数据导入与导出 125 7.4  键/值存储中的数据演变 126 7.5  小结 126 第8章  数据索引与排序 127 8.1  数据库索引的基本概念 127 8.2  MongoDB的索引与排序 128 8.3  MongoDB里创建和使用索引 131 8.3.1  组合与嵌套键 136 8.3.2  创建唯一索引和稀疏索引 138 8.3.3  基于关键字的搜索和多重键 139 8.4  CouchDB的索引与排序 140 8.5  Apache Cassandra的索引与排序 141 8.6  小结 143 第9章  事务和数据完整性的管理 144 9.1  RDBMS和ACID 144 9.2  分布式ACID系统 147 9.
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