首先云数据库Redis是一款内存型数据库，云数据库Redis应用场景还挺多的，可用于游戏缓存、互联网缓存、电商高并发，所以缓存应用是redis最为普遍的用途，各行各业都适用！
⑵ 内存数据库主流的有哪些，并给出各自特点！
内存数据库从范型上可以分为关系型内存数据库和键值型内存数据库。
在实际应用中内存数据库主要是配合oracle或mysql等大型关系数据库使用，关注性能。
作用类似于缓存，并不注重数据完整性和数据一致性。
基于键值型的内存数据库比关系型更加易于使用，性能和可扩展性更好，因此在应用上比关系型的内存数据库使用更多。
比较FastDB、Memcached和Redis主流内存数据库的功能特性。
FastDB的特点包括如下方面：
1、FastDB不支持client-server架构因而所有使用FastDB的应用程序必须运行在同一主机上；
2、fastdb假定整个数据库存在于RAM中，并且依据这个假定优化了查询算法和接口。
3、fastdb没有数据库缓冲管理开销，不需要在数据库文件和缓冲池之间传输数据。
4、整个fastdb的搜索算法和结构是建立在假定所有的数据都存在于内存中的，因此数据换出的效率不会很高。
5、Fastdb支持事务、在线备份以及系统崩溃后的自动恢复。
6、fastdb是一个面向应用的数据库，数据库表通过应用程序的类信息来构造。
FastDB不能支持Java API接口，这使得在本应用下不适合使用FastDB。
Memcached
Memcached是一种基于Key-Value开源缓存服务器系统，主要用做数据库的数据高速缓冲，并不能完全称为数据库。
memcached的API使用三十二位元的循环冗余校验（CRC-32）计算键值后，将资料分散在不同的机器上。当表格满了以后，接下来新增的资料会以LRU机制替换掉。由于 memcached通常只是当作缓存系统使用，所以使用memcached的应用程式在写回较慢的系统时（像是后端的数据库）需要额外的程序更新memcached内的资料。
memcached具有多种语言的客户端开发包，包括：Perl、PHP、JAVA、C、Python、Ruby、C#。
Redis
Redis是一个高性能的key-value数据库。redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了C++、Java、Python，Ruby，Erlang，PHP客户端。
⑶ 目前常见的数据库产品有哪些
分享到
目前常见的数据库产品有哪些
2017-12-07 16:52
五、MySQL数据库是一款开源的关系型数据库，在2009年被Oracle公司收购，但是MySQL仍然是开源的，与其他数据库相比它有着体积小、速度快、使用灵活等特点。很多中小型网站都会选择MySQL作为数据库。
⑷ Redis数据库跟MongoDB数据库有什么区别呢
Copyright © 1999-2020, CSDN.NET, All Rights Reserved
Redis
登录
骑行天下_徐鑫
关注
redis和MongoDB比较 转载
2019-07-02 22:00:52
1点赞
骑行天下_徐鑫
码龄3年
关注
Redis技术陷阱
Redis 基于内存，也可以基于磁盘持久化NoSql数据库，使用 c语言编写，常用端口6379.
Redis对内存依赖性很强的NoSql数据库，在内存足够的情况下性能出色，但是一般情况下，服务器内存并没有那么多。
一般情况下，Redis会索取大量服务器内存进行存储数据，以达到快速读取查询的效果。当对Redis插入数据后，redis会异步将数据mp到硬盘中，
比如服务器内存是20G，Redi会fork一个进程，并且会占用同样的大小内存，他需要的内存空间瞬间变为20+20=40G，这是内存超过了物理内存的限制，马上会启动虚拟内存，虽然服务器会有虚拟内存，但是那是服务器的虚拟内存，并不是redis自己的虚拟内存。
Linux虚拟内存page很大，IO剧增，mp速度非常慢，整个服务器的性能降到冰点，服务请求会堵塞，严重到服务器崩溃。
对于单台机子，最好是降低redis虚拟内存设置，page可以根据配置进行修改，这个虚拟内存比Linux虚拟内存好多，因为page小很多。
如果Redis既要读又要写，那么最好不要用redis占用大半的内存。
可以设置它的虚拟内存到8G,但是要根据key值大小去衡量，因为key必须在内存中，这样一来就算是启用了虚拟内存，redis占用的实际内存也会超出设想。
官方建议对key小，value很大的数据设置虚拟内存。
另外master/slave不是很成熟，目前只支持主从，Redis在master是非阻塞模式，也就是说在slave执行数据同步的时候，master是可以接受客户端的请求的，并不影响同步数据的一致性，然而在slave端是阻塞模式的，slave在同步master数据时，并不能响应客户端的查询。
可以根据master/slave 的特点，master不mp,只负责写数据，让slaver去mp
Redis如何持久化：持久化就是将内存中的数据写入到硬盘中。
（1）：RDB：是将数据写入到临时文件（mp.rdb）,持久化之后用这个临时文件替换上次持久化文件，达到数据恢复的目的。RDB是间隔异地短时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失，所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候，默认开启。
（2）：Redis内存淘汰策略：指的是用户存储的一些键可以被redis主动从实例中删除，从而产生miss的情况，内存淘汰是为了更好地使用内存，用一定的缓存miss来换取内存的使用率。①. noeviction:默认策略，不删除任意数据，但是内存不够时，会直接返回错误
②. Allkeys-lru:从数据集中(包括设置过期时间和未设置过期时间的数据集)，优先移除最近未使用的key
③. Volatile-lru:在设置了过期时间的数据集中，优先移除最近未使用的key
④. Allkeys-random:从数据集中(包括设置过期时间和未设置过期时间的数据集)，随机移除某个key
⑤. Volatile-random:在设置了过期时间的数据集中，随机移除某个key
Volatile-ttl:在设置了过期时间的数据集中，具有更早过期时间的key优先移除。
Redis有些数据类型：String Hash List Sets ZSets(存放多个值，不可有重复，有顺序，不同的是每个元素都会关联Double类型的分数，redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大排序)，
Redis使用场景：
缓存热数据使用，热数据就是在项目中经常会被查询，但不经常会被修改和删除的数据。
计数器，诸如统计点击数等应用。
队列
位操作（大数据处理），比如统计QQ用户在线。
最新列表
排行榜，使用zadd添加有序集合
Linux虚拟内存：
为了运行比实际物理内存容量还要大的程序，包括Linux在内的所有现代操作系统几乎毫无里外都采用了虚拟内存技术。虚拟内存技术，可让系统看上去具有比实际意义内存大得多的内存空间，并为实现多道程序的执行创造条件。
虚拟内存概念：总所周知，为了对内存中的存储单元进行识别，内存中的每一个存储单元都必须有一个确切的地址。而一台计算机的处理器能访问多大的内存空间就取决于处理器的程序计数器，该计数器字长越长，能访问的空间越大。
例如对于程序计数器位数为32位的处理器来说，他的地址发生器所能发出的地址数目2^32=4G个，于是这个处理器所能访问的最大内存空间就是4G。载计算机技术中，这个值就是处理器的寻址空间或寻址能力。
MongoDB
文档结构的存储方式。能够快捷获取数据
支持GridFS 支持大容量存储，海量数据存储
海量数据下，性能优越
动态查询
全索引支持，拓展到内部对象和内嵌数组
查询记录分析
快速，就地更新
高效存储二进制大对象
复制和支持自动恢复故障
内置Auto-Sharding 自动分片支持云级别拓展性。分片简单
MapRece 支持复杂聚合
缺点：不支持事务操作，占用硬盘空间大，没有Mysql成熟的维护工具，无法进行关联表查询，不适用于关系多的数据，复杂句和操作通过maprece创建，速度慢，模式自由，自由灵活的文件存储格式带来的数据错误，MongoDB在你删除记录后不会在文件系统回收空间，除非删掉数据库，但是空间没有浪费。
分布式文件存储数据库，介于NoSql和关系型数据库之间的一款产品，基于C++编写，具有查询语言、索引、key-value存储结构，MongoDB存储数据是以BSON类型（二进制json）。
Redis(读写快) ---àMongoDB （数据量大、查询统计、缺乏事务支持）àOracle（数据量大、查询统计方便、事务强）
MongoDB适用于表单数据操作、完整性要求不高的系统使用，高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。MongoDB ：库->集合 JSON对象记录
区别联系：
（1）：性能方面：Redis大于MongoDB、MongoDB支持丰富的数据表达，索引，最类似于关系型数据库，支持查询的语言非常丰富，redis数据结构方面更加丰富，可以存储List/set/Hash/sort Set等集合。
（2）：内存空间和数据量大小： MongoDB适合大量数据存储
（3）：数据一致性 Redis事务支持比较弱，MongoDB不支持事务.
(4):Redis用在数据量较小的操作和运算上，Mongodb主要解决海量数据访问效率问题。
（5）MemCachd 不支持数据持久化，断电或者重启后数据消失，但其稳定性是有保证的，redis支持数据持久化和数据恢复，允许单点故障
1.Memcached单个key-value大小有限，一个value最大只支持1MB，而Redis最大支持512MB
2.Memcached只是个内存缓存，对可靠性无要求；而Redis更倾向于内存数据库，因此对对可靠性方面要求比较高
3.从本质上讲，Memcached只是一个单一key-value内存Cache；而Redis则是一个数据结构内存数据库，支持五种数据类型，因此Redis除单纯缓存作用外，还可以处理一些简单的逻辑运算，Redis不仅可以缓存，而且还可以作为数据库用
4.新版本（3.0）的Redis是指集群分布式，也就是说集群本身均衡客户端请求，各个节点可以交流，可拓展行、可维护性更强大。
关于其原因，在官方的FAQ中，提到有如下几个方面：
1、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。
2、字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果 value域相对于key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用 空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。
3、删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。
4、可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录，但这个过程会比较缓慢
MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具，这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方。
⑸ 怎么实现redis的数据库的缓存
大致为两种措施：
一、脚本同步：
1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。
2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。
二、业务层实现：
1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。
2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。
⑹ 数据库缓存机制是什么缓存是如何作用数据库
缓存的介质一般是内存，所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时，也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质，还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。
⑺ 数据库有哪几种
数据库有：
1、MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS应用软件之一。
2、SQL Server是由Microsoft开发和推广的关系数据库管理系统（DBMS），它最初是由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同开发的，并于1988年推出了第一个OS/2版本。
3、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
4、Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
5、memcache是一套分布式的高速缓存数据库系统，由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发，但目前被许多网站使用以提升网站的访问速度，尤其对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显着。
⑻ 请问数据库有哪些种类呢
数据库共有3种类型，为关系数据库、非关系型数据库和键值数据库。
1、关系数据库
MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基网络从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。
几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。
2、非关系型数据库（NoSQL）
BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。
3、键值（key-value）数据库
Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。
(8)数据库缓存产品扩展阅读：
数据库模型：对象模型、层次模型（轻量级数据访问协议）、网状模型（大型数据储存）、关系模型、面向对象模型、半结构化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一个二维数组。如表格模型数据Excel)。
数据库的架构可以大致区分为三个概括层次：内层、概念层和外层。
⑼ CPU与高速缓存（数据库）
什么是高速缓存技术:
高速缓存英文是cache。一种特殊的存储器子系统，其中复制了频繁使用的数据，以利于CPU快速访问。存储器的高速缓冲存储器存储了频繁访问的 RAM 位置的内容及这些数据项的存储地址。当处理器引用存储器中的某地址时，高速缓冲存储器便检查是否存有该地址。如果存有该地址，则将数据返回处理器；如果没有保存该地址，则进行常规的存储器访问。因为高速缓冲存储器总是比主RAM 存储器速度快，所以当 RAM 的访问速度低于微处理器的速度时，常使用高速缓冲存储器。
高速缓存的作用:
在CPU开始执行任何指令之前，都会首先从内存中取得该条指令以及其它一些相关数据和信息。为了加快CPU的运行速度，几乎所有的芯片都采用两种不同类型的内部存储器，即高速缓存。缓存被用来临时存放一些经常被使用的程序片段或数据。
一级高速缓存是性能最好缓存类型，与解释指令和执行算术运算的处理单元一到构成CPU的核心。CPU可以在全速运行的状态下读取存放在一级高速缓存中的指令或数据。Intel的处理器产品一般都会具有32K的一级缓存，而象AMD或Via这种竞争对手的产品则会使用更多的一级缓存。
如果在一级缓存中没有找到所需要的指令或数据，处理器会查看容量更大的二级缓存。二级缓存既可以被集成到CPU芯片内部，也可以作为外部缓存。Pentium II处理器具有512K的二级缓存，工作速度相当于CPU速度的一半。Celeron以及更新的Pentium III芯片则分别具有128K和256K的在片二级缓存，能够在处理器全速下运行。
对于存放在速度较慢的二级缓存中的指令或数据，处理器往往需要等待2到4个时钟周期。为了充分利用计算资源，CPU可以在这段时间内查看和执行其它正在等候处理，但不需要使用额外数据的指令，从而提高整个系统的速度，把空闲时间降低到最低程度。
⑽ 如何Android数据库缓存进行管理
无论大型或小型应用，灵活的缓存可以说不仅大大减轻了服务器的压力，而且因为更快速的用户体验而方便了用户。
Android的apk可以说是作为小型应用，其中99%的应用并不是需要实时更新的，而且诟病于蜗牛般的移动网速，与服务器的数据交互是能少则少，这样用户体验才更好，这也是我们有时舍弃webview而采用json传输数据的原因之一。
采用缓存，可以进一步大大缓解数据交互的压力，特此，我们简略列举一下缓存管理的适用环境：
1. 提供网络服务的应用
2. 数据更新不需要实时更新，但是哪怕是3-5分钟的延迟也是可以采用缓存机制。
3. 缓存的过期时间是可以接受的(不会因为缓存带来的好处，导致某些数据因为更新不及时而影响产品的形象等)
带来的好处：
1. 服务器的压力大大减小
2. 客户端的响应速度大大变快(用户体验)
3. 客户端的数据加载出错情况大大较少，大大提高了应有的稳定性(用户体验)
4. 一定程度上可以支持离线浏览(或者说为离线浏览提供了技术支持)
一、缓存管理的方法
这里的缓存管理的原理很简：通过时间的设置来判断是否读取缓存还是重新下载。
里面会有一些细节的处理，后面会详细阐述。
基于这个原理，目前鄙人见过的两种比较常见的缓存管理方法是:数据库法和文件法。
二、数据库法缓存管理
这种方法是在下载完数据文件后，把文件的相关信息如url，路经，下载时间，过期时间等存放到数据库，下次下载的时候根据url先从数据库中查询，如果查询到当前时间并未过期，就根据路径读取本地文件，从而实现缓存的效果。
从实现上我们可以看到这种方法可以灵活存放文件的属性，进而提供了很大的扩展性，可以为其它的功能提供一定的支持；
从操作上需要创建数据库，每次查询数据库，如果过期还需要更新数据库，清理缓存的时候还需要删除数据库数据，稍显麻烦，而数据库操作不当又容易出现一系列的性能，ANR问题，实现的时候要谨慎，具体作的话，但也只是增加一个工具类或方法的事情。
还有一个问题，缓存的数据库是存放在/data/data/<package>/databases/目录下，是占用内存空间的，如果缓存累计，容易浪费内存，需要及时清理缓存。
当然这种方法从目前一些应用的实用上看，我没有发现什么问题。
本文我侧重强调第二种方法，第一种方法的实现，就此掠过。
三、文件法缓存管理
这种方法，使用File.lastModified()方法得到文件的最后修改时间，与当前时间判断是否过期，从而实现缓存效果。
实现上只能使用这一个属性，没有为其它的功能提供技术支持的可能。
操作上倒是简单，比较时间即可。本身处理也不容易带来其它问题，代价低廉。
四、文件法缓存管理的两点说明
1. 不同类型的文件的缓存时间不一样。
笼统的说，不变文件的缓存时间是永久，变化文件的缓存时间是最大忍受不变时间。
说白点，图片文件内容是不变的，直到清理，我们是可以永远读取缓存的。
配置文件内容是可能更新的，需要设置一个可接受的缓存时间。
2. 不同环境下的缓存时间标准不一样。
无网络环境下，我们只能读取缓存文件，哪怕缓存早就过期。
wifi网络环境下，缓存时间可以设置短一点，一是网速较快，而是流量不要钱。
移动数据流量环境下，缓存时间可以设置长一点，节省流量，就是节省金钱，而且用户体验也更好。
举个例子吧，最近本人在做的一个应用在wifi环境下的缓存时间设置为5分钟，移动数据流量下的缓存时间设置为1小时。
这个时间根据自己的实际情况来设置：数据的更新频率，数据的重要性等。
五、何时刷新
开发者一方面希望尽量读取缓存，用户一方面希望实时刷新，但是成都网站制作响应速度越快越好，流量消耗越少越好，是一个矛盾。
其实何时刷新我也不知道，这里我提供两点建议：
1. 数据的最长多长时间不变，对应用无大的影响。
比如，你的数据更新时间为1天，则缓存时间设置为4~8小时比较合适，一天他总会看到更新，如果你觉得你是资讯类应用，再减少，2~4小时，如果你觉得数据比较重要或者比较受欢迎，用户会经常把玩，再减少，1~2小时，依次类推。
为了保险起见，你可能需要毫无理由的再次缩减一下。
2. 提供刷新按钮。
上面说的保险起见不一定保险，最保险的方法使在相关界面提供一个刷新按钮，为缓存，为加载失败提供一次重新来过的机会，有了这个刷新按钮，我们的心也才真的放下来。