数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?1、redis可以作为存储的扩展部分，但是不能直接替换掉mysql 。redis对事务的支持还是比较简单的 。但是redis的性能和扩展性比较好 ， 使用起来比较方便 。不会的 。只能是一种互补 。
2、类型不同 MySQL是关系型数据库；而Redis是非关系型数据库 。作用不同 mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大 ， 但是速度较慢 。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中 ， 读取速度快 。
3、mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用 。
大量数据能缓存到redis里面吗不适合引子： 在大数据时代，总希望存在一个Key-value存储机制，像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度 。
默认为0，没有指定最大缓存，如果有新的数据添加 ， 超过最大内存，则会使redis崩溃，所以一点要设置 。设置maxmemory之后 ， 配合的要设置缓存数据回收策略 。
G 。服务端有1000多个Redis实例 ， 100 集群，每个实例的内存控制在20G以下 。控制在20G 。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案 。
多条 。redis缓存集合数据是一种大型数据的集结方式，其内部数据量大，数据分支多，是多条数据，不是单条数据 。数据是事实或观察的结果 ， 是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材 。
MySQL数据库千万级数据处理?系统内有一只游戏日志表，每日以百万条数据增长，过段时间需要按照日期清理数据 。
也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表 只要索引合理 ， 数据量不算大 祝好运，望采纳 。
使用LOAD DATA INFILE从文本下载数据这将比使用插入语句快20倍 。
【redis千万级数据，redis千万数据放缓存合理么】数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈 ， 而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的 。
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法 。
如何高效地向Redis写入大量的数据redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从，每个实例都容纳了完整的数据 ， 比如redis主就10G的内存量，其实你就最对只能容纳10g的数据量 。
官方在6版本推出了一个新的功能-pipe mode，即将支持Redis协议的文本文件直接通过pipe导入到服务端 。
通过Redis做一个计数器 每读取一行记录数值，即使服务终止后 ， 先从Redis读取这个数值再通过cat指定行数开始读数据即可 。
Redis通过主从架构，实现读写分离 ， 主节点负责写，并将数据同步给其他从节点，从节点负责读 ， 从而实现高并发 。
[1]Redis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 。
mysql千万级数据update怎么优化对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 。
此时你一个正常SQL执行下去 ， 短时间内一定会慢查询，类似问题，优化手段更多是控制你导致MySQL负载过高的那些行为，比如灌入大量数据，最好在业务低峰期灌入，别影响高峰期的线上系统运行 。
使用多个值表的 INSERT 语句，可以大大缩减客户端与数据库之间的连接、语法分析等消耗，使得效率比分开执行的单个 INSERT 语句快很多 ， 相关的命令我们会在 SQL 优化详细介绍 。
在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库 ， 以确保您的数据在内存和查询速度快 。1 使用DROP TABLE ， CREATE TABLE DELETE FROM从表中删除所有数据 。最小化的数据在查询你需要的数据，使用*消耗大量的时间 。
如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统 ， 用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库 ， 这样本来就一个库 ， 现在多个数据库，这样就可以抗高并发 。
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中 。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态 。
可以通过Redis解决并发问题 解决方式一：将Redis连接池化首先，Redis也归属于数据库范凑，即便它是NoSQL类型，依然为C/S结构模式 。
redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘)，提高了访问效率，解决了数据库服务器压力 。
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