others（4）
Memcache（2）
Redis（2）
&&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。
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。
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keys pattern这种匹配操作，对redis的性能是灾难。
&&mongoDB&
mongoDB&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。
mongoDB&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。
1.mongodb持久化原理
mongodb与mysql不同，mysql的每一次更新操作都会直接写入硬盘，但是mongo不会，做为内存型数据库，数据操作会先写入内存，然后再会持久化到硬盘中去，那么mongo是如何持久化的呢
mongodb在启动时，专门初始化一个线程不断循环（除非应用crash掉），用于在一定时间周期内来从defer队列中获取要持久化的数据并写入到磁盘的journal(日志)和mongofile(数据)处，当然因为它不是在用户添加记录时就写到磁盘上，所以按mongodb开发者说，它不会造成性能上的损耗，因为看过代码发现，当进行CUD操作时，记录(Record类型)都被放入到defer队列中以供延时批量（groupcommit）提交写入，但相信其中时间周期参数是个要认真考量的参数，系统为90毫秒，如果该值更低的话，可能会造成频繁磁盘操作，过高又会造成系统宕机时数据丢失过。
2.什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库？
NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。
3.MySQL和MongoDB之间最基本的区别是什么？
关系型数据库与非关系型数据库的区别，即数据存储结构的不同。
4.MongoDB的特点是什么？
（1）面向文档（2）高性能（3）高可用（4）易扩展（5）丰富的查询语言
5.MongoDB支持存储过程吗？如果支持的话，怎么用？
MongoDB支持存储过程，它是javascript写的，保存在db.system.js表中。
6.如何理解MongoDB中的GridFS机制，MongoDB为何使用GridFS来存储文件？
GridFS是一种将大型文件存储在MongoDB中的文件规范。使用GridFS可以将大文件分隔成多个小文档存放，这样我们能够有效的保存大文档，而且解决了BSON对象有限制的问题。
7.为什么MongoDB的数据文件很大？
MongoDB采用的预分配空间的方式来防止文件碎片。
8.当更新一个正在被迁移的块（Chunk）上的文档时会发生什么？
更新操作会立即发生在旧的块（Chunk）上，然后更改才会在所有权转移前复制到新的分片上。
9.MongoDB在A:{B,C}上建立索引，查询A:{B,C}和A:{C,B}都会使用索引吗？
不会，只会在A:{B,C}上使用索引。
10.如果一个分片（Shard）停止或很慢的时候，发起一个查询会怎样？
如果一个分片停止了，除非查询设置了“Partial”选项，否则查询会返回一个错误。如果一个分片响应很慢，MongoDB会等待它的响应。
从以下几个维度，对redis、memcache、mongoDB 做了对比
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
&&相关文章推荐
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NameHBase & Memcached &MongoDB & Redis & Solr & DescriptionWide-column store based on Apache Hadoop and on concepts of &BigTableIn-memory key-value store, originally intended for cachingOne of the most popular document storesIn-memory database with configurable options performance vs. &persistencyA widely usedenterprise search engine based onApache &LuceneDeveloperApache Software Foundation Danga Interactive MongoDB, IncSalvatore Sanfilippo Apache Software FoundationInitial release20082003200920092004LicenseOpen Source Open Source Open Source Open Source Open Source Implementation languageJavaCC++CJavaServer operating systemsLinuxLinux LinuxLinuxAll OS with a Java VM and a servlet container UnixUnixOS XOS XWindows &WindowsWindowsWindows FreeBSDSolarisBSDDatabase modelData schemeschema-freeschema-freeschema-free schema-freeyesTyping nonoyes no yes Secondary indexesnonoyesnoyes SQLnonononono APIs and other access methodsJava APIProprietary protocolproprietary protocol using JSONproprietary protocolJava APIRESTful HTTP APIRESTful HTTP APIThriftSupported programming languagesCCC CC#.NetC#C#.Net C++C++C++C++GroovyColdFusionGroovy ClojureJavaJava JavaJavaJava ErlangErlangErlangErlangPythonPython &PythonPython Python ScalaLuaScalaScala ScalaRuby Ruby RubyRubyPHPPHPPHP PHPPHP JavaScriptJavaScriptJavaScriptPerlPerlPerlPerlOCamlLua Luaany language that &supports sockets and either XML or JSONLispLispLispDart DartColdFusion Go Go ActionscriptObjective-CHaskellHaskellSmalltalk Smalltalk Clojure TclMatLab PowerShell Prolog Server-side scripts yes noJavaScriptLuaJava pluginsTriggersyesnonononoPartitioning methods ShardingnoneShardingnoneShardingReplication methods selectable replication factornone Master-slave replicationMaster-slave replicationcloud/distributed (via Zookeeper)Master-slave replicationMapReduceyesnoyesnonoConsistency concepts Immediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency Immediate Consistency Foreign keys nonono nonoTransaction concepts nonono optimistic lockingoptimistic locking Concurrency yesyesyesyes yesDurability yesnoyes yes yesUser concepts Access Control Lists (ACL) yes Users can be defined with full access or read-only accessvery simple password-based access controlSpecific characteristicsRedis very much emphasize performance. In any design decisions &performance has priority over features or memory requirements.Architecture: Lives in web stack, ships by default with Jetty. &Connectors, JDBC, multiple languages, true morphological CJK, binary document &filters (Tika), Entity Extraction (UIMA)Typical application scenariosMostly used for cachingApplications that can hold all data in memory, and that have &high performance requirements.
了这篇文章
类别：未分类┆阅读(0)┆评论(0)从以下几个维度，对 redis、memcache、mongoDB 做了对比。
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。（key-value）
redis 丰富一些，数据操作方面，redis 更好一些，较少的网络 IO 次数，同时还提供 list，set，
hash 等数据结构的存储。
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。Memcached 代理软件 magent，比如建立
10 台 4G 的 Memcache 集群，就相当于有了 40G。 magent -s 10.1.2.1 -s 10.1.2.2:11211 -b
10.1.2.3:14000 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
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。
表格比较：
memcache redis 类型 内存数据库 内存数据库
数据类型 在定义 value 时就要固定数据类型 不需要
有字符串，链表，集 合和有序集合
虚拟内存 不支持 支持
过期策略 支持 支持
分布式 magent master-slave，一主一从或一主多从
存储数据安全 不支持 使用 save 存储到 dump.rdb 中
灾难恢复 不支持 append only file(aof)用于数据恢复
1、类型——memcache 和 redis 都是将数据存放在内存，所以是内存数据库。当然，memcache 也可用于缓存其他东西，例如图片等等。
2、 数据类型——Memcache 在添加数据时就要指定数据的字节长度,而 redis 不需要。
3、 虚拟内存——当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的 value 交换到磁盘。
4、 过期策略——memcache 在 set 时就指定，例如 set key1 0 0 8,即永不过期。Redis 可以通
过例如 expire 设定，例如 expire name 10。
5、 分布式——设定 memcache 集群，利用 magent 做一主多从;redis 可以做一主多从。都可
以一主一从。
6、 存储数据安全——memcache 断电就断了，数据没了；redis 可以定期 save 到磁盘。
7、 灾难恢复——memcache 同上，redis 丢了后可以通过 aof 恢复。
Memecache 端口 11211
yum -y install memcached
yum -y install php-pecl-memcache
/etc/init.d/memcached start memcached -d -p 11211 -u memcached -m 64 -c 1024 -P /var/run/memcached/memcached.pid
-d 启动一个守护进程
-m 分配的内存是 M
-c 最大运行并发数-P memcache 的 pid
//0 压缩（是否 MEMCACHE_COMPRESSED） 30 秒失效时间
//delete 5 是 timeout
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(1)(1)(1)(1)(6)(2)(1)(4)&>&&>&&>&&>&memcache、redis、tair性能对比测试报告
memcache、redis、tair性能对比测试报告
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memcache、redis、tair性能对比测试报告,分布缓存技术预言中有包括ehcache、memcache、redis、tair，还包括了基于MongoDB的分布式技术。测试中，考虑到各自功能的差异化特点，其中选择了memcache、redis、tair功能特性相近的缓存服务器进行性能对比，所以ehcache、MongoDB将不做为本次测试的规范
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Memcached（11）
redis（17）
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。
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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。
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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。
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mongoDB 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。
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mongoDB 存放json格式数据。
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mongodb持久化原理
mongodb与mysql不同，mysql的每一次更新操作都会直接写入硬盘，但是mongo不会，做为内存型数据库，数据操作会先写入内存，然后再会持久化到硬盘中去，那么mongo是如何持久化的呢
mongodb在启动时，专门初始化一个线程不断循环（除非应用crash掉），用于在一定时间周期内来从defer队列中获取要持久化的数据并写入到磁盘的journal(日志)和mongofile(数据)处，当然因为它不是在用户添加记录时就写到磁盘上，所以按mongodb开发者说，它不会造成性能上的损耗，因为看过代码发现，当进行CUD操作时，记录(Record类型)都被放入到defer队列中以供延时批量（groupcommit）提交写入，但相信其中时间周期参数是个要认真考量的参数，系统为90毫秒，如果该值更低的话，可能会造成频繁磁盘操作，过高又会造成系统宕机时数据丢失过。
什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库？
NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。
MySQL和MongoDB之间最基本的区别是什么？
关系型数据库与非关系型数据库的区别，即数据存储结构的不同。
MongoDB的特点是什么？
（1）面向文档（2）高性能（3）高可用（4）易扩展（5）丰富的查询语言
MongoDB支持存储过程吗？如果支持的话，怎么用？
MongoDB支持存储过程，它是javascript写的，保存在db.system.js表中。
如何理解MongoDB中的GridFS机制，MongoDB为何使用GridFS来存储文件？
GridFS是一种将大型文件存储在MongoDB中的文件规范。使用GridFS可以将大文件分隔成多个小文档存放，这样我们能够有效的保存大文档，而且解决了BSON对象有限制的问题。
为什么MongoDB的数据文件很大？
MongoDB采用的预分配空间的方式来防止文件碎片。
当更新一个正在被迁移的块（Chunk）上的文档时会发生什么？
更新操作会立即发生在旧的块（Chunk）上，然后更改才会在所有权转移前复制到新的分片上。
MongoDB在A:{B,C}上建立索引，查询A:{B,C}和A:{C,B}都会使用索引吗？
不会，只会在A:{B,C}上使用索引。
如果一个分片（Shard）停止或很慢的时候，发起一个查询会怎样？
如果一个分片停止了，除非查询设置了“Partial”选项，否则查询会返回一个错误。如果一个分片响应很慢，MongoDB会等待它的响应。
Redis、Memcache和MongoDB的区别
从以下几个维度，对redis、memcache、mongoDB 做了对比
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
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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
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
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。
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
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
mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持
redis：数据量较小的更性能操作和运算上
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