一. NOSQL 数据库简介
NoSQL 泛指非关系型的数据库。非关系型数据库与关系型数据库的差别
非关系型数据库的优势：
1.性能NOSQL 是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL 层的解析，所以性能非常高。
2.可扩展性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
关系型数据库的优势：
1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
2.事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势。反之亦然。但是近年来这两种数据库都在向着另外一个方向进化。例如：NOSQL 数据库慢慢开始具备SQL 数据库的一些复杂查询功能的雏形，比如 Couchbase 的index 以及 MONGO 的复杂查询。对于事务的支持也可以用一些系统级的原子操作来实现例如乐观锁之类的方法来曲线救国。SQL 数据库也开始慢慢进化，比如 HandlerSocker 技术的实现，可以在MYSQL上实现对于SQL 层的穿透，用NOSQL 的方式访问数据库，性能可以上达到甚至超越NOSQL 数据库。可扩展性上例如Percona Server ，可以实现无中心化的集群。虽然这两级都因为各自的弱势而开始进化出另一极的一些特征性，但是这些特性的增加也会消弱其本来具备的优势，比如Couchbase上的index 的增加会逐步降低数据库的读写性能。所以构建系统的短期和长期存储策略，用好他们各自的强项是架构师需要好好考虑的重要问题。
二. python 操作 redis
redis 的概念：
redis 是一个key-value 存储系统。和Memcached 类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string ，list，set（集合），zset（sorted set --有序集合）和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持 push/pop add/remove 及取交际并集和差集更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis 会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave（主从）同步。
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 key/value 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。
Readis 支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis 可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
三. Redis 的搭建
见本博客地址： http://www.cnblogs.com/lzcys8868/p/7532873.html
或如下进行简易安装redis
#cd /usr/local/src
#wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.1.tar.gz
#tar xzf redis-3.0.1.tar.gz
#cd redis-3.0.1
#make
#更改redis.conf 把 daemonize no 更改为 daemonize yes 。可以后台启动
#src/redis-server & 或 src/redis-server + redis.conf 配置文件路径
检查redis是否正常启动
Ps –ef |grep redis
Netstat –lnp |grep 6379
四 linux 上 redis 客户端安装
pip install redis
五. redis 的简单操作
#/usr/bin/python
#-*- coding:utf-8 -*-
#@Time :2017/11/26 21:06
#@Auther :liuzhenchuan
#@File :redis 安装.py
#pycharm 安装redis 只需导入redis模块
import redis
##一. redis 简单操作
#方法一，连接redis。及插入数据
redis_config = {
‘host‘:‘192.168.16.70‘,
‘port‘:6379
}
r = redis.Redis(**redis_config)
#set 操作 第一个参数就是key 第二个参数就是value
r.set(‘liu‘,‘you are very good‘)
# r.keys 就是获取到所有的keys
print (r.keys())
# r.get 就是获取到key的值
print r.get(‘liu‘)
# 连接redis ，方法二
r = redis.Redis(host=‘192.168.16.70‘,port=6379)
##二. redis 连接池
print ‘##‘*5 + ‘redis 连接池‘ + ‘##‘*5
def get_redis_connect():
redis_config = {
‘host‘: ‘192.168.16.70‘,
‘port‘: 6379
}
pool = redis.ConnectionPool(**redis_config)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
return r
if __name__ == ‘__main__‘:
r = get_redis_connect()
r.set(‘name‘,‘lzc‘)
r.set(‘age‘,‘18‘)
print r.get(‘name‘)
print r.get(‘age‘)
print r.keys()
>>>
##########redis 连接池##########
lzc
18
[‘name‘, ‘liu‘, ‘age‘]
六. redis 的管道
##可以一次执行多次redis 命令
管道：
redis-py 默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline 实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。减少功耗redis是一个cs模式的tcp server，使用和http类似的请求响应协议。一个client可以通过一个socket连接发起多个请求命令。每个请求命令发出后client通常会阻塞
并等待redis 服务处理，redis 处理完成后请求命令后会将结果通过相应报文返回给client。
七. 应用管道与不应用管道的时间差为10倍
#/usr/bin/python
#-*- coding:utf-8 -*-
#@Time :2017/11/26 23:39
#@Auther :liuzhenchuan
#@File :redis 管道.py
import datetime
import redis
def withpipe(r):
pipe = r.pipeline(transaction=True)
for i in xrange(1, 1000):
key = "test1" + str(i)
value = "test1" + str(i)
pipe.set(key, value)
pipe.execute()
def withoutpipe(r):
# pipe = r.pipeline(transaction=True)
for i in xrange(1, 1000):
key = "test1" + str(i)
value = "test1" + str(i)
r.set(key, value)
if __name__ == "__main__":
pool = redis.ConnectionPool(host="192.168.16.70", port=6379, db=0)
r1 = redis.Redis(connection_pool=pool)
r2 = redis.Redis(connection_pool=pool)
start = datetime.datetime.now()
print(start)
withpipe(r1)
end = datetime.datetime.now()
# print((end-start).microseconds)
print(end-start)
t_time = (end - start).microseconds
print("withpipe time is : {0}".format(t_time))
start = datetime.datetime.now()
withoutpipe(r2)
end = datetime.datetime.now()
t_time = (end - start).microseconds
print("withoutpipe time is : {0}".format(t_time))
>>>
2017-11-26 23:49:58.260000
0:00:00.063000
withpipe time is : 63000
withoutpipe time is : 489000