一、为什么需要NoSQL（泛指非关系型数据库，英文：Not Only SQL）
（关系型数据库是基于关系表的数据库，最终会将数据持久化到磁盘上，而nosql数据 库是基于特殊的结构，并将数据存储到内存的数据库。从性能上而言，nosql数据库 要优于关系型数据库，从安全性上而言关系型数据库要优于nosql数据库，所以在实 际开发中一个项目中nosql和关系型数据库会一起使用，达到性能和安全性的双保证。）
随着互联网Web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付Web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题。例如：
1、对数据库高并发读写的需求
网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。
2、对海量数据的高效率存储和访问的需求
对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。
3、对数据库的高可扩展性和高可用性的需求
在基于Web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像Web服务器和应用服务器那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供7*24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？
任何大数据量的Web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。
因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生。NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构（例如以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销），通常也不存在连接操作。
二、NoSQL的特点
1、易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
2、大数据量，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无需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。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。
4、高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
综上所述，NoSQL的非关系特性使其成为了后Web2.0时代的宠儿，助力大型Web2.0网站的再次起飞，是一项全新的数据库革命性运动。
三、Redis的常用命令
redis是一种高级的key-value的存储系统
其中的key是字符串类型，尽可能满足如下几点：
1）key不要太长，最好不要操作1024个字节，这不仅会消耗内存还会降低查找 效率
2）key不要太短，如果太短会降低key的可读性
3）在项目中，key最好有一个统一的命名规范（根据企业的需求）
其中value 支持五种数据类型：
1）字符串型 string
2）字符串列表 lists
3）字符串集合 sets
4）有序字符串集合 sorted sets
5）哈希类型 hashs
我们对Redis的学习，主要是对数据的存储，下面将来学习各种Redis的数据类型的 存储操作：
1．存储字符串string
字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型，它在Redis中是二进制安全的，这 便意味着该类型可以接受任何格式的数据，如JPEG图像数据或Json对象描述信息等。 在Redis中字符串类型的Value最多可以容纳的数据长度是512M
1）set key value：设定key持有指定的字符串value，如果该key存在则进行覆盖 操作。总是返回”OK”
2）get key：获取key的value。如果与该key关联的value不是String类型，redis 将返回错误信息，因为get命令只能用于获取String value；如果该key不存在， 返 回null。
3）getset key value：先获取该key的值，然后在设置该key的值。
4）incr key：将指定的key的value原子性的递增1.如果该key不存在，其初始值 为0，在incr之后其值为1。如果value的值不能转成整型，如hello，该操作将执 行失败并返回相应的错误信息。
5）decr key：将指定的key的value原子性的递减1.如果该key不存在，其初始值 为0，在incr之后其值为-1。如果value的值不能转成整型，如hello，该操作将执 行失败并返回相应的错误信息。
6）incrby key increment：将指定的key的value原子性增加increment，如果该 key不存在，器初始值为0，在incrby之后，该值为increment。如果该值不能转成 整型，如hello则失败并返回错误信息
7）decrby key decrement：将指定的key的value原子性减少decrement，如果 该key不存在，器初始值为0，在decrby之后，该值为decrement。如果该值不能 转成整型，如hello则失败并返回错误信息
8）append key value：如果该key存在，则在原有的value后追加该值；如果该 key 不存在，则重新创建一个key/value
2．存储lists类型
在Redis中，List类型是按照插入顺序排序的字符串链表。和数据结构中的普通链表 一样，我们可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时，如果该键并不 存在，Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反，如果链表中所有的元素均被移 除，那么该键也将会被从数据库中删除。List中可以包含的最大元素数量是 4294967295。
从元素插入和删除的效率视角来看，如果我们是在链表的两头插入或删除元素，这将 会是非常高效的操作，即使链表中已经存储了百万条记录，该操作也可以在常量时间 内完成。然而需要说明的是，如果元素插入或删除操作是作用于链表中间，那将会是 非常低效的。相信对于有良好数据结构基础的开发者而言，这一点并不难理解。
1）lpush key value1 value2...：在指定的key所关联的list的头部插入所有的 values，如果该key不存在，该命令在插入的之前创建一个与该key关联的空链 表，之后再向该链表的头部插入数据。插入成功，返回元素的个数。
2）rpush key value1、value2…：在该list的尾部添加元素
3）lrange key start end：获取链表中从start到end的元素的值，start、end可 为负数，若为-1则表示链表尾部的元素，-2则表示倒数第二个，依次类推…
4）lpushx key value：仅当参数中指定的key存在时（如果与key管理的list中没 有值时，则该key是不存在的）在指定的key所关联的list的头部插入value。
5）rpushx key value：在该list的尾部添加元素
6）lpop key：返回并弹出指定的key关联的链表中的第一个元素，即头部元素。
7）rpop key：从尾部弹出元素。
8）rpoplpush resource destination：将链表中的尾部元素弹出并添加到头部
9）llen key：返回指定的key关联的链表中的元素的数量。
10）lset key index value：设置链表中的index的脚标的元素值，0代表链表的头元 素，-1代表链表的尾元素。
11）lrem key count value：删除count个值为value的元素，如果count大于0，从头向尾遍历并删除count个值为value的元素，如果count小于0，则从尾向头遍历并删除。如果count等于0，则删除链表中所有等于value的元素。
12）linsert key before|after pivot value：在pivot元素前或者后插入value这个 元素。
3．存储sets类型
在Redis中，我们可以将Set类型看作为没有排序的字符集合，和List类型一样，我 们也可以在该类型的数据值上执行添加、删除或判断某一元素是否存在等操作。需要 说明的是，这些操作的时间是常量时间。Set可包含的最大元素数是4294967295。
和List类型不同的是，Set集合中不允许出现重复的元素。和List类型相比，Set类 型在功能上还存在着一个非常重要的特性，即在服务器端完成多个Sets之间的聚合计 算操作，如unions、intersections和differences。由于这些操作均在服务端完成， 因此效率极高，而且也节省了大量的网络IO开销
1）sadd key value1、value2…：向set中添加数据，如果该key的值已有则不会 重复添加
2）smembers key：获取set中所有的成员
3）scard key：获取set中成员的数量
4）sismember key member：判断参数中指定的成员是否在该set中，1表示存 在，0表示不存在或者该key本身就不存在
5）srem key member1、member2…：删除set中指定的成员
6）srandmember key：随机返回set中的一个成员
7）sdiff sdiff key1 key2：返回key1与key2中相差的成员，而且与key的顺序有 关。即返回差集。
8）sdiffstore destination key1 key2：将key1、key2相差的成员存储在 destination上
9）sinter key[key1,key2…]：返回交集。
10）sinterstore destination key1 key2：将返回的交集存储在destination上
11）sunion key1、key2：返回并集。
12）sunionstore destination key1 key2：将返回的并集存储在destination上
4．存储sortedset
Sorted-Sets和Sets类型极为相似，它们都是字符串的集合，都不允许重复的成员出 现在一个Set中。它们之间的主要差别是Sorted-Sets中的每一个成员都会有一个分 数(score)与之关联，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。然 而需要额外指出的是，尽管Sorted-Sets中的成员必须是唯一的，但是分数(score) 却是可以重复的。
在Sorted-Set中添加、删除或更新一个成员都是非常快速的操作，其时间复杂度为 集合中成员数量的对数。由于Sorted-Sets中的成员在集合中的位置是有序的，因此， 即便是访问位于集合中部的成员也仍然是非常高效的。事实上，Redis所具有的这一 特征在很多其它类型的数据库中是很难实现的，换句话说，在该点上要想达到和Redis 同样的高效，在其它数据库中进行建模是非常困难的。
例如：游戏排名、微博热点话题等使用场景。
1）zadd key score member score2 member2 … ：将所有成员以及该成员的 分数存放到sorted-set中
2）zcard key：获取集合中的成员数量
3）zcount key min max：获取分数在[min,max]之间的成员
zincrby key increment member：设置指定成员的增加的分数。
zrange key start end [withscores]：获取集合中脚标为start-end的成员，[withscores]参数表明返回的成员包含其分数。
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]：返回分数在[min,max]的成员并按照分数从低到高排序。[withscores]：显示分数；[limit offset count]：offset，表明从脚标为offset的元素开始并返回count个成员。
zrank key member：返回成员在集合中的位置。
zrem key member[member…]：移除集合中指定的成员，可以指定多个成员。
zscore key member：返回指定成员的分数
5．存储hash
Redis中的Hashes类型可以看成具有String Key和String Value的map容器。所 以该类型非常适合于存储值对象的信息。如Username、Password和Age等。如果 Hash中包含很少的字段，那么该类型的数据也将仅占用很少的磁盘空间。每一个Hash 可以存储4294967295个键值对。
1）hset key field value：为指定的key设定field/value对（键值对）。
2）hgetall key：获取key中的所有filed-vaule
3）hget key field：返回指定的key中的field的值
4）hmset key fields：设置key中的多个filed/value
5）hmget key fileds：获取key中的多个filed的值
6）hexists key field：判断指定的key中的filed是否存在
7）hlen key：获取key所包含的field的数量
8）hincrby key field increment：设置key中filed的值增加increment，如：age 增加20
四、Redis特性
1、多种数据类型存储
字符串类型，散列类型，列表类型，集合类型，有序集合类型
2、内存存储与持久化
内存的读写速度远快于硬盘
自身提供了持久化功能（RDB、AOF两种方式）
3、功能丰富
可用作缓存、队列、消息订阅/发布 ； 支持键的生存时间 ； 按照一定规则删除相应的键
4、简单稳定
相比SQL而言更加简单 ； 不同语言的客户端丰富 ；基于C语言开发
5、配置文件
在windows平台下配置有文件：redis.windows.conf，redis.windows-service.conf；当具体使用哪个则看启动时引用的是哪个。配置文件包含了非常多的信息，一般配置保持默认，在一些特定的场景下可以自定义配置，常用到的配置项如下：
port -- 服务端口
bind – 绑定ip其他ip不能访问（多个ip空格隔开）
databases – 数据库数量，默认16个
daemonize – 设置为守护进程（Linux平台）
maxmemory – 最大的内存大小（1MB、1GB、1m、1g）
maxmemory-policy -- 达到内存限制后的处理策略（策略如下六种）
| 规则 |
说明 |
| volatile-lru |
使用LRU算法删除一个键（只对设置了生存时间的键） |
| allkeys-lru |
使用LRU算法删除一个键 |
| volatile-random |
随机删除一个键（只对设置了生存时间的键） |
| allkeys-random |
随机删除一个键 |
| volatile-ttl |
删除生存时间最近的一个键 |
| noeviction |
不删除键，只返回错误 |
LRU（Least Recently Used）算法：最近最少使用
说明：修改后配置文件需要重启Redis服务才能生效。
6、多数据库
Redis默认支持16个数据库，对外都是以一个从0开始的递增数字命名，可以通过参数databases来修改默认数据库个数。客户端连接Redis服务后会自动选择0号数据库，可以通过SELECT命令更换数据库。
【例如】选择1号数据库：
| 127.0.0.1:6379> SELECT 1 OK 127.0.0.1:6379> GET test (nil) |
说明：
Redis不支持自定义数据库名称。
Redis不支持为每个数据库设置访问密码
Redis的多个数据库之间不是完全隔离的，FLUSHALL命令会清空所有数据库的数据。
多数据库不适用存储不同应用的数据。