1、打開mysql的客戶端 這里使用navicat，連接資料庫，等到navicat主頁面，雙擊需要操作的資料庫連接。
Ⅱ 內存資料庫主流的有哪些，並給出各自特點！
內存資料庫從范型上可以分為關系型內存資料庫和鍵值型內存資料庫。
在實際應用中內存資料庫主要是配合oracle或mysql等大型關系資料庫使用，關注性能。
作用類似於緩存，並不注重數據完整性和數據一致性。
基於鍵值型的內存資料庫比關系型更加易於使用，性能和可擴展性更好，因此在應用上比關系型的內存資料庫使用更多。
比較FastDB、Memcached和Redis主流內存資料庫的功能特性。
FastDB的特點包括如下方面：
1、FastDB不支持client-server架構因而所有使用FastDB的應用程序必須運行在同一主機上；
2、fastdb假定整個資料庫存在於RAM中，並且依據這個假定優化了查詢演算法和介面。
3、fastdb沒有資料庫緩沖管理開銷，不需要在資料庫文件和緩沖池之間傳輸數據。
4、整個fastdb的搜索演算法和結構是建立在假定所有的數據都存在於內存中的，因此數據換出的效率不會很高。
5、Fastdb支持事務、在線備份以及系統崩潰後的自動恢復。
6、fastdb是一個面向應用的資料庫，資料庫表通過應用程序的類信息來構造。
FastDB不能支持Java API介面，這使得在本應用下不適合使用FastDB。
Memcached
Memcached是一種基於Key-Value開源緩存伺服器系統，主要用做資料庫的數據高速緩沖，並不能完全稱為資料庫。
memcached的API使用三十二位元的循環冗餘校驗（CRC-32）計算鍵值後，將資料分散在不同的機器上。當表格滿了以後，接下來新增的資料會以LRU機制替換掉。由於 memcached通常只是當作緩存系統使用，所以使用memcached的應用程式在寫回較慢的系統時（像是後端的資料庫）需要額外的程序更新memcached內的資料。
memcached具有多種語言的客戶端開發包，包括：Perl、PHP、JAVA、C、Python、Ruby、C#。
Redis
Redis是一個高性能的key-value資料庫。redis的出現，很大程度補償了memcached這類keyvalue存儲的不足，在部分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用。它提供了C++、Java、Python，Ruby，Erlang，PHP客戶端。
Ⅲ nosql資料庫是什麼 具有代表性以key-value的形式存儲的
什麼是NoSQL
大家有沒有聽說過「NoSQL」呢?近年，這個詞極受關注。看到「NoSQL」這個詞，大家可能會誤以為是「No!SQL」的縮寫，並深感憤怒：「SQL怎麼會沒有必要了呢?」但實際上，它是「Not Only SQL」的縮寫。它的意義是：適用關系型資料庫的時候就使用關系型資料庫，不適用的時候也沒有必要非使用關系型資料庫不可，可以考慮使用更加合適的數據存儲。
為彌補關系型資料庫的不足，各種各樣的NoSQL資料庫應運而生。
為了更好地了解本書所介紹的NoSQL資料庫，對關系型資料庫的理解是必不可少的。那麼，就讓我們先來看一看關系型資料庫的歷史、分類和特徵吧。
關系型資料庫簡史
1969年，埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發表了劃時代的論文，首次提出了關系數據模型的概念。但可惜的是，刊登論文的《IBM Research Report》只是IBM公司的內部刊物，因此論文反響平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上發表了題為「A Relational Model of Data for Large Shared Data banks」(大型共享資料庫的關系模型)的論文，終於引起了大家的關注。
科德所提出的關系數據模型的概念成為了現今關系型資料庫的基礎。當時的關系型資料庫由於硬體性能低劣、處理速度過慢而遲遲沒有得到實際應用。但之後隨著硬體性能的提升，加之使用簡單、性能優越等優點，關系型資料庫得到了廣泛的應用。
通用性及高性能
雖然本書是講解NoSQL資料庫的，但有一個重要的大前提，請大家一定不要誤解。這個大前提就是「關系型資料庫的性能絕對不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能」。毫無疑問，對於絕大多數的應用來說它都是最有效的解決方案。
突出的優勢
關系型資料庫作為應用廣泛的通用型資料庫，它的突出優勢主要有以下幾點:
保持數據的一致性(事務處理)
由於以標准化為前提，數據更新的開銷很小(相同的欄位基本上都只有一處)
可以進行JOIN等復雜查詢
存在很多實際成果和專業技術信息(成熟的技術)
這其中，能夠保持數據的一致性是關系型資料庫的最大優勢。在需要嚴格保證數據一致性和處理完整性的情況下，用關系型資料庫是肯定沒有錯的。但是有些情況不需要JOIN，對上述關系型資料庫的優點也沒有什麼特別需要，這時似乎也就沒有必要拘泥於關系型資料庫了。
關系型資料庫的不足
不擅長的處理
就像之前提到的那樣，關系型資料庫的性能非常高。但是它畢竟是一個通用型的資料庫，並不能完全適應所有的用途。具體來說它並不擅長以下處理：
大量數據的寫入處理
為有數據更新的表做索引或表結構(schema)變更
欄位不固定時應用
對簡單查詢需要快速返回結果的處理
。。。。。。
NoSQL資料庫
為了彌補關系型資料庫的不足(特別是最近幾年)，NoSQL資料庫出現了。關系型資料庫應用廣泛，能進行事務處理和JOIN等復雜處理。相對地，NoSQL資料庫只應用在特定領域，基本上不進行復雜的處理，但它恰恰彌補了之前所列舉的關系型資料庫的不足之處。
易於數據的分散
如前所述，關系型資料庫並不擅長大量數據的寫入處理。原本關系型資料庫就是以JOIN為前提的，就是說，各個數據之間存在關聯是關系型資料庫得名的主要原因。為了進行JOIN處理，關系型資料庫不得不把數據存儲在同一個伺服器內，這不利於數據的分散。相反，NoSQL資料庫原本就不支持JOIN處理，各個數據都是獨立設計的，很容易把數據分散到多個伺服器上。由於數據被分散到了多個伺服器上，減少了每個伺服器上的數據量，即使要進行大量數據的寫入操作，處理起來也更加容易。同理，數據的讀入操作當然也同樣容易。
提升性能和增大規模
下面說一點題外話，如果想要使伺服器能夠輕松地處理更大量的數據，那麼只有兩個選擇：一是提升性能，二是增大規模。下面我們來整理一下這兩者的不同。
首先，提升性能指的就是通過提升現行伺服器自身的性能來提高處理能力。這是非常簡單的方法，程序方面也不需要進行變更，但需要一些費用。若要購買性能翻倍的伺服器，需要花費的資金往往不只是原來的2倍，可能需要多達5到10倍。這種方法雖然簡單，但是成本較高。
另一方面，增大規模指的是使用多台廉價的伺服器來提高處理能力。它需要對程序進行變更，但由於使用廉價的伺服器，可以控製成本。另外，以後只要依葫蘆畫瓢增加廉價伺服器的數量就可以了。
不對大量數據進行處理的話就沒有使用的必要嗎？
NoSQL資料庫基本上來說為了「使大量數據的寫入處理更加容易(讓增加伺服器數量更容易)」而設計的。但如果不是對大量數據進行操作的話，NoSQL資料庫的應用就沒有意義嗎?
答案是否定的。的確，它在處理大量數據方面很有優勢。但實際上NoSQL資料庫還有各種各樣的特點，如果能夠恰當地利用這些特點將會是非常有幫助。具體的例子將會在第2章和第3章進行介紹，這些用途將會讓你感受到利用NoSQL的好處。
希望順暢地對數據進行緩存(Cache)處理
希望對數組類型的數據進行高速處理
希望進行全部保存
多樣的NoSQL資料庫
NoSQL資料庫存在著「key-value存儲」、「文檔型資料庫」、「列存儲資料庫」等各種各樣的種類，每種資料庫又包含各自的特點。下一節讓我們一起來了解一下NoSQL資料庫的種類和特點。
NoSQL資料庫是什麼
NoSQL說起來簡單，但實際上到底有多少種呢?我在提筆的時候，到NoSQL的官方網站上確認了一下，竟然已經有122種了。另外官方網站上也介紹了本書沒有涉及到的圖形資料庫和對象資料庫等各個類別。不知不覺間，原來已經出現了這么多的NoSQL資料庫啊。
本節將為大家介紹具有代表性的NoSQL資料庫。
key-value存儲
這是最常見的NoSQL資料庫，它的數據是以key-value的形式存儲的。雖然它的處理速度非常快，但是基本上只能通過key的完全一致查詢獲取數據。根據數據的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具三種。
臨時性
memcached屬於這種類型。所謂臨時性就是 「數據有可能丟失」的意思。memcached把所有數據都保存在內存中，這樣保存和讀取的速度非常快，但是當memcached停止的時候，數據就不存在了。由於數據保存在內存中，所以無法操作超出內存容量的數據(舊數據會丟失)。
在內存中保存數據
可以進行非常快速的保存和讀取處理
數據有可能丟失
永久性
Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等屬於這種類型。和臨時性相反，所謂永久性就是「數據不會丟失」的意思。這里的key-value存儲不像memcached那樣在內存中保存數據，而是把數據保存在硬碟上。與memcached在內存中處理數據比起來，由於必然要發生對硬碟的IO操作，所以性能上還是有差距的。但數據不會丟失是它最大的優勢。
在硬碟上保存數據
可以進行非常快速的保存和讀取處理(但無法與memcached相比)
數據不會丟失
兩者兼具
Redis屬於這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具，且集合了臨時性key-value存儲和永久性key-value存儲的優點。Redis首先把數據保存到內存中，在滿足特定條件(默認是15分鍾一次以上，5分鍾內10個以上，1分鍾內10000個以上的key發生變更)的時候將數據寫入到硬碟中。這樣既確保了內存中數據的處理速度，又可以通過寫入硬碟來保證數據的永久性。這種類型的資料庫特別適合於處理數組類型的數據。
同時在內存和硬碟上保存數據
可以進行非常快速的保存和讀取處理
保存在硬碟上的數據不會消失(可以恢復)
適合於處理數組類型的數據
面向文檔的資料庫
MongoDB、CouchDB屬於這種類型。它們屬於NoSQL資料庫，但與key-value存儲相異。
不定義表結構
面向文檔的資料庫具有以下特徵：即使不定義表結構，也可以像定義了表結構一樣使用。關系型資料庫在變更表結構時比較費事，而且為了保持一致性還需修改程序。然而NoSQL資料庫則可省去這些麻煩(通常程序都是正確的)，確實是方便快捷。
可以使用復雜的查詢條件
跟key-value存儲不同的是，面向文檔的資料庫可以通過復雜的查詢條件來獲取數據。雖然不具備事務處理和JOIN這些關系型資料庫所具有的處理能力，但除此以外的其他處理基本上都能實現。這是非常容易使用的NoSQL資料庫。
不需要定義表結構
可以利用復雜的查詢條件
面向列的資料庫
Cassandra、Hbase、HyperTable屬於這種類型。由於近年來數據量出現爆發性增長，這種類型的NoSQL資料庫尤其引人注目。
面向行的資料庫和面向列的資料庫
普通的關系型資料庫都是以行為單位來存儲數據的，擅長進行以行為單位的讀入處理，比如特定條件數據的獲取。因此，關系型資料庫也被稱為面向行的資料庫。相反，面向列的資料庫是以列為單位來存儲數據的，擅長以列為單位讀入數據。
高擴展性
面向列的資料庫具有高擴展性，即使數據增加也不會降低相應的處理速度(特別是寫入速度)，所以它主要應用於需要處理大量數據的情況。另外，利用面向列的資料庫的優勢，把它作為批處理程序的存儲器來對大量數據進行更新也是非常有用的。但由於面向列的資料庫跟現行資料庫存儲的思維方式有很大不同，應用起來十分困難。
高擴展性(特別是寫入處理)
應用十分困難
最近，像Twitter和Facebook這樣需要對大量數據進行更新和查詢的網路服務不斷增加，面向列的資料庫的優勢對其中一些服務是非常有用的，但是由於這與本書所要介紹的內容關系不大，就不進行詳細介紹了。
總結：
NoSQL並不是No-SQL，而是指Not Only SQL。
NoSQL的出現是為了彌補SQL資料庫因為事務等機制帶來的對海量數據、高並發請求的處理的性能上的欠缺。
NoSQL不是為了替代SQL而出現的，它是一種替補方案，而不是解決方案的首選。
絕大多數的NoSQL產品都是基於大內存和高性能隨機讀寫的（比如具有更高性能的固態硬碟陣列），一般的小型企業在選擇NoSQL時一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會導致花了冤枉錢又耽擱了項目進程。
NoSQL不是萬能的，但在大型項目中，你往往需要它！
Ⅳ 修改資料庫中的數據怎麼改變緩存
寫一個緩存類，將數據寫到緩存中時把緩存時間設置為1年或者更久
然後當你資料庫更新後清除這個緩存或者將緩存時間改成0，這樣再次進入這個頁面的時候就會被新數據重新緩存進來了~
Ⅳ 為什麼使用主從資料庫，而不考慮使用緩存
像Facebook、開心001、人人網、優酷、豆瓣、淘寶等高流量、高並發的網站，單點資料庫很難支撐得住，WEB2.0類型的網站中使用MySQL的居多，要麼用MySQL自帶的MySQLNDBCluster(MySQL5.0及以上版本支持MySQLNDBCluster功能)，或者用MySQL自帶的
Ⅵ mysql有基於LRU緩沖池，其它輔助緩存如memcached和redis的意義應該就不需要了，還是有其它需要的理由
1、首先明確是不是一定要上緩存，當前架構的瓶頸在哪裡，若瓶頸真是資料庫操作上，再繼續往下看。
2、明確memcached和redis的區別，到底要使用哪個。前者終究是個緩存，不可能永久保存數據（LRU機制），支持分布式，後者除了緩存的同時也支持把數據持久化到磁碟等，redis要自己去實現分布式緩存（貌似最新版本的已集成），自己去實現一致性hash。因為不知道應用場景，不好說一定要用memcache還是redis，說不定用mongodb會更好，比如在存儲日誌方面。
3、緩存量大但又不常變化的數據，比如評論。
4、思路是對的，清晰明了，讀DB前，先讀緩存，如果有直接返回，如果沒有再讀DB，然後寫入緩存層並返回。
5、考慮是否需要主從，讀寫分離，考慮是否分布式部署，考慮是否後續水平伸縮。
6、想要一勞永逸，後續維護和擴展方便，那就將現有的代碼架構優化，按你說的替換資料庫組件需要改動大量代碼，說明當前架構存在問題。可以利用現有的一些框架，比如SpringMVC，將應用層和業務層和資料庫層解耦。再上緩存之前把這些做好。
7、把讀取緩存等操作做成服務組件，對業務層提供服務，業務層對應用層提供服務。
8、保留原始資料庫組件，優化成服務組件，方便後續業務層靈活調用緩存或者是資料庫。
9、不建議一次性全量上緩存，最開始不動核心業務，可以將邊緣業務先換成緩存組件，一步步換至核心業務。
10、刷新內存，以memcached為例，新增，修改和刪除操作，一般採用lazy load的策略，即新增時只寫入資料庫，並不會馬上更新Memcached，而是等到再次讀取時才會載入到Memcached中，修改和刪除操作也是更新 資料庫，然後將Memcached中的數據標記為失效，等待下次讀取時再載入。
大方向兩種方案：
1、腳本同步：自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。這就涉及到實時數據變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數據 丟失/失效 後的數據同步恢復問題。
2、業務層實現：先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
Ⅶ 為什麼說緩存相當於一個資料庫
臨時存儲的地方，其實說白了，一個txt文本也能相當一個資料庫。
什麼是資料庫，就是可以存儲信息的地方。
當然它不一定具有
增刪改查的內置方法
但是你不能不承認。它存了東西，就可以被定義成資料庫
所以，緩存相當資料庫
可以理解。
Ⅷ 如何設置資料庫緩存
內存資料庫有現成的redis，高效存取鍵值對，鍵設為你的查詢條件，值設為你的查詢結果轉為字元串
查詢時先從redis取，沒有再查資料庫，並且設置redis的過期時間，這種方式需要項目對實時性要求不高，這樣你才能用緩存，而且如果你的項目沒有明顯的熱點，即沒有某些內容確定會多次被查到，那你緩存就不會命中，添加緩存反而影響你得速度
redis是一種nosql的內存資料庫，感興趣你可以了解一下，優點就是性能強勁
數據查詢請求多就把結果緩存下來，你查資料庫再快也沒有直接把結果從內存讀出來快
同樣的sql請求只有第一次查資料庫，之後通通讀內存
或者你乾脆藉助這種思想，創建一個全局的map對象，然後查詢條件作key
，結果作value，就省去了了解redis的過程，把整個資料庫裝內存不太科學，你有多少條數據啊
Ⅸ 為什麼使用mysql主從資料庫，而不考慮使用緩存
目的不完全相同
1、資料庫信息量大了一般都要使用主從資料庫，主寫從讀。使用主從資料庫主要是使資料庫能支撐更大的並發，例如：「前台」使用master（主庫），「報表」使用slave（從庫），那麼任何「報表」的sql在slave執行都不會造成「前台」鎖表；另外還有方便熱備份，支持兩個庫用不同引擎等好處
2、而程序里使用緩存多是為了減少對資料庫訪問壓力。
Ⅹ 資料庫緩存機制是什麼緩存是如何作用資料庫
緩存的介質一般是內存，所以讀寫速度很快。但如果緩存中存放的數據量非常大時，也會用硬碟作為緩存介質。緩存的實現不僅僅要考慮存儲的介質，還要考慮到管理緩存的並發訪問和緩存數據的生命周期。