本文目录一览：
- 1、简述关系型数据库和NOSQL数据库分别适用场景?
- 2、redis一般用来干嘛
- 3、一、NoSQL数据库简介
- 4、redis适合什么场景?
2、NoSQL数据库 。原因是NoSQL数据库是一种非关系型数据库，使用文档、图形、键值对等方式存储数据，非常灵活 ， 可以存储不同格式的数据结构 ， 具有高度可扩展性、高性能和高可用性等特点 。
3、关系数据库、非关系型数据库 。关系数据库 特点：数据集中控制；减少数据冗余等 。适用范围：对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询 。
4、非关系型数据库（NoSQL）指分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统 。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系 。NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景 。
5、只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中 ， 将数据存储在物理内存中 ， 从而达到高速读写 。成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一 ， 适用人群不断在增长 。
6、格式灵活：存储数据的格式可以是key，value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等 ， 使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型 。
redis一般用来干嘛redis是内存数据库，访问速度非常快 ， 所以能够解决的也都是这些缓存类型的问题 ， 如下：会话缓存（SessionCache）最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（sessioncache） 。
Redis 是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件 ， 它是「Remote Dictionary Service」的首字母缩写 ， 也就是「远程字典服务」 。
Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快 ， 可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力 。通过将频繁访问的数据存储在Redis中 ， 可以加速数据的获?。嵘低车南煊π阅?。
但非常有用的事情是排队 。无论是电子邮件队列还是其他应用程序使用的数据 ， 你都可以在Redis中创建一个高效的队列 。任何熟悉堆栈以及会push和pop项目的开发人员都可以轻松自然地使用此功能 。
计数功能应该是最适合 Redis 的使用场景之一了，因为它高频率读写的特征可以完全发挥 Redis 作为内存数据库的高效 。在 Redis 的数据结构中 ， string、hash和sorted set都提供了incr方法用于原子性的自增操作 。
redis叫做远程字典服务，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（字符串）、list（链表）、set（集合）和zset（有序集合） 。
一、NoSQL数据库简介NOSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，它旨在为大规模数据存储和处理提供更高的性能和更灵活的数据模型 。NOSQL数据库主要分为四类：键值存储数据库、文档型数据库、列存储数据库和图型数据库 。
NoSQL，指的是非关系型的数据库 。NoSQL（NoSQL = Not Only SQL ），意即不仅仅是SQL 。在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量 。这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统（RDBMS）来处理 。
NoSQL定义NoSQL（Not Only SQL），意即不仅仅是SQL，泛指非关系型数据库 。
redis适合什么场景?1、- 计数器：Redis 提供的 incr 命令可以实现计数器，适用于电商网站的浏览量、视频的播放量等场景 。- 排行榜：Redis 提供的有序集合数据类型能实现各种复杂排行榜的应用 。
2、云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析 。缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力 。
3、③Redis应用场景 ， 它能做什么 众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据 ， 这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度 。
4、丰富的特性 _ Redis还支持 publish/subscribe，通知，key 过期等等特性 。Redis的缺点是数据库容量受到物理内存的限制 ， 不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上 。
【redisson使用场景 redisnosql场景介绍】5、这种高并发的场景，是当请求达到服务器的时候，直接在Redis上读写，请求不会访问到数据库；程序会在合适的时间，比如一千件库存都被秒杀，再将数据批量写到数据库中 。
