关于redis、memcache、mongoDB 的对比

 

1、性能

都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈

总体来讲，TPS方面redis和memcache差不多，要大于mongodb

2、操作的便利性

      memcache数据结构单一

      redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数

       mongodb支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富

3、内存空间的大小和数据量的大小

       redis在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制；可以对key value设置过期时间（类似memcache）

       memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法

       mongoDB适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起

4、可用性（单点问题）

对于单点问题，

             redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，

所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。

一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡

             Memcache本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。

             mongoDB支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。

5、可靠性（持久化）

对于数据持久化和数据恢复，

         redis支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响

          memcache不支持，通常用在做缓存,提升性能；

          MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性

6、数据一致性（事务支持）

         Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性

        redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行

        mongoDB不支持事务

7、数据分析

         mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持

8、应用场景

        redis：数据量较小的更性能操作和运算上

        memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）

        MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题

 

 

  Memcached

Memcached的优点：
Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。
支持直接配置为session handle。
坑少。
Memcached的局限性：
只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。
无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失。
无法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。
Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。

Redis
Redis的优点：
支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算）
支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。
支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。
单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。
支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。
支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。

Redis的局限性：
Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。
支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。
Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用。

：）以下是我个人的补充
Mc和Redis都是Key-Value类型，不适合在不同数据集之间建立关系，也不适合进行查询搜索。比如redis的keyspattern这种匹配操作，对redis的性能是灾难。

Mogodb
mogodb是一种文档性的数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。redis可以用hash存放简单关系型数据。
mogodb存放json格式数据。
适合场景：事件记录、内容管理或者博客平台，比如评论系统。

nosq的产品目前很多，架构师的选择导向主要有以下两个因素：
1）适合应用程序的使用场景，比如评论系统用比较适合使用mogodb，而mc也可以实现（应用程序把数据转化成json存入，但是部分数据更新不方便）
2）团队开发比较熟悉的技术，比如一个团队一直在使用mc，因而有限选择mc，而不是redis。
还有中严重的状况，开发团队一直使用mogodb，在适合kv nosq的场景下而继续选择mogodb。

推荐给大家的一本书籍：<NoSQL精粹>

 

 

memcache 与 redis 都是key-value存储系统，相对来说redis可能比memcache适应场景多些，存储的value类型也更多些，而redis也支持主从同步。而mongo是一种文档型的数据库。
1、memcache 主要可以用作缓存系统，用于缓存文件、数据库查询结果等，因为它在内存中读取，会提高web服务的性能。可用于网站数据缓存，来减少对数据库的直接查询，降低压力。
2、redis 当然也是可以用作缓存，不过你看下weibo，很多场景都是应用的redis.
3、mongodb 是一种文档型的数据库。它的查询速度较快，非常适合做实时的插入、更新与查询，例如日志记录、消息记录等。

 

 

http://blog.csdn.net/tea_wu/article/details/19050277

 

http://segmentfault.com/q/1010000002588088