簡(jiǎn)介：本文深入探討了兩種主流的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)——Redis和MongoDB的區(qū)別。Redis是一種高性能的鍵值對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，適合實(shí)時(shí)應(yīng)用程序和需要低延遲響應(yīng)的場(chǎng)景；而MongoDB則是一個(gè)文檔存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，適合處理復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的大規(guī)模應(yīng)用。文章詳細(xì)比較了它們?cè)跀?shù)據(jù)模型、性能、擴(kuò)展性和使用場(chǎng)景方面的異同，為讀者提供了選擇合適數(shù)據(jù)庫(kù)的指導(dǎo)，特別適合剛接觸NoSQL技術(shù)的開(kāi)發(fā)者參考。

（Remote Dictionary Server，遠(yuǎn)程字典服務(wù)器）和 MongoDB 是兩類知名的 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，其以非結(jié)構(gòu)化的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)使用表格、行和列來(lái)組織數(shù)據(jù)不同，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)采用了不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型。Redis是一種開(kāi)源的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，以鍵值對(duì)的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，其將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 RAM 中，以實(shí)現(xiàn)高效的讀寫(xiě)性能，同時(shí)也提供磁盤(pán)持久存儲(chǔ)作為補(bǔ)充功能。MongoDB是另一種開(kāi)源的文檔數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)序列化的 JSON 格式來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，MongoDB會(huì)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在外部存儲(chǔ)中。

盡管 Redis和 MongoDB 都是廣受歡迎的 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，并且在現(xiàn)代軟件開(kāi)發(fā)中得到了廣泛的應(yīng)用和驗(yàn)證，但二者在設(shè)計(jì)理念、應(yīng)用場(chǎng)景等方面存在顯著差異。對(duì)于剛接觸 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的讀者來(lái)說(shuō)，這些差異可能會(huì)帶來(lái)困惑。本文旨在為讀者提供關(guān)于這兩種數(shù)據(jù)庫(kù)的詳細(xì)信息，幫助大家更好地理解二者的區(qū)別，進(jìn)一步根據(jù)自身開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的需求和業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，更有效地選擇最合適的數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案。

首先，我認(rèn)為我們可以從數(shù)據(jù)模型開(kāi)始聊起。所謂數(shù)據(jù)模型，指的就是我們向數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)，這些數(shù)據(jù)究竟以何種形式進(jìn)行組織、存儲(chǔ)。了解了數(shù)據(jù)模型，進(jìn)而能窺探出數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)思想，從而指導(dǎo)我們?nèi)绾握_地去使用。例如 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)在存儲(chǔ)時(shí)，會(huì)將數(shù)據(jù)組織為表格的形式，同時(shí)表格還會(huì)附帶若干屬性約束，這就是典型的關(guān)系數(shù)據(jù)模型，如下圖所示。

而 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)本身是一個(gè)大的分類，其囊括了包含鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)、圖數(shù)據(jù)庫(kù)甚至?xí)r序數(shù)據(jù)庫(kù)在內(nèi)多種服務(wù)于不同需求的細(xì)分子類。本文中我們的目光將聚焦于 Redis 和 MongoDB 采用的不同數(shù)據(jù)模型，以及二者在架構(gòu)上不同存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的方式。

Redis 將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 RAM 中，RAM 帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)就在于數(shù)據(jù)可以被快速訪問(wèn)，并能提供極低的延遲。不過(guò)由于 RAM 的特性，這種存儲(chǔ)方式也限制了可以存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量，無(wú)論是 HDD 還是 SSD，硬盤(pán)的單位存儲(chǔ)價(jià)格始終遠(yuǎn)低于 RAM。而為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)持久性，Redis 提供了兩種機(jī)制：快照（Snapshot）和僅追加文件（AOF）日志記錄，這兩種方法可以將數(shù)據(jù)集保存在磁盤(pán)上，規(guī)避 RAM 易失性的缺陷。

Redis 使用鍵值對(duì)的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)條目都有一個(gè)唯一的鍵（Key）。它支持多種數(shù)據(jù)類型，常用的包括有序集合（Sorted Set）、哈希（Hash）、無(wú)序集合（Set）、列表（List）與字符串（String）。鍵值對(duì)的大小被限制為不超過(guò) 512MB，不過(guò)通常我們?cè)谑褂弥袝?huì)盡可能地避免使用較大的鍵值對(duì)。

Redis 還支持 Pub-Sub 或者流模式，這使其不僅僅是一個(gè)鍵值緩存系統(tǒng)。該功能允許在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)消息隊(duì)列等功能，額外的 Redis Model 支持也提供了緩存之外的拓展選項(xiàng)，不過(guò)這就是另一個(gè)獨(dú)立的話題。

下圖展示了 Redis 的數(shù)據(jù)模型。

MongoDB 是一種文檔存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，與傳統(tǒng)的 SQL 驅(qū)動(dòng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)有顯著不同。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，如上文所言，數(shù)據(jù)通常被簡(jiǎn)化為具有索引的 CSV 文件形式，每個(gè)文件代表一個(gè)表；而在文檔存儲(chǔ)中，數(shù)據(jù)則被簡(jiǎn)化為具有索引的 JSON 文件，每個(gè)文件對(duì)應(yīng)一個(gè)文檔，多個(gè)文檔組合成一個(gè)集合。

JSON 文件的結(jié)構(gòu)與 XML 和 YAML 文件類似，也類似于 Python 中的字典。因此，可以按照這種層次結(jié)構(gòu)來(lái)組織和涉及數(shù)據(jù)。在 MongoDB 中，文檔由已命名的鍵組成，而這些鍵可以包含其他文檔、數(shù)組或標(biāo)量值。舉例而言，一個(gè)文檔中可能包含一個(gè)鍵 Address.Street，其值為 123 Main St。你可以通過(guò)在索引中查找 Address.Street 等于某個(gè)值的文檔集合來(lái)進(jìn)行搜索。

{

? _id:? "5f4e3ab0b5d6",

? Name:? "Alice Johnson",

? Address:

? ? Street: "123 Main St",

? ? City: "Springfield",

? ? State: "IL"

? Orders:

? ? - "A1001"

? ? - "B2002"

? ? - "C3003"

}

MongoDB 還允許文檔包含數(shù)組，例如 Orders 數(shù)組，其中可以包含多個(gè)訂單信息?？梢葬槍?duì) Orders 數(shù)組的內(nèi)容進(jìn)行復(fù)雜的查詢操作，比如查找包含某個(gè)特定值子集的文檔。舉例來(lái)說(shuō)，如果 Orders 包含 ["A1001", "B2002"]，查詢 Orders includes "A1001" 會(huì)返回這個(gè)文檔；而查詢 Orders includes any of ["B2002", "C3003"] 則會(huì)返回包含這些訂單中任一項(xiàng)的文檔。

文檔的嵌套層次越深，其靈活性和數(shù)據(jù)組織的能力越強(qiáng)。例如，Address 可以包含一個(gè)子文檔 Geo，其中有 Latitude 和 Longitude 信息。如果業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)高度結(jié)構(gòu)化，文檔存儲(chǔ)模型往往比關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)更具優(yōu)勢(shì)。

下圖展示了 MongoDB 的數(shù)據(jù)模型。

如果您的應(yīng)用需要頻繁的查詢操作，Redis 中的數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在各種專門(mén)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，為了優(yōu)化性能，開(kāi)發(fā)人員需要為每種類型的對(duì)象選擇特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此，選擇 Redis 可能會(huì)帶來(lái)一些額外的開(kāi)發(fā)與適配工作。而在 MongoDB 中，由于其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更加一致（JSON），類似的查詢可能在實(shí)現(xiàn)層面上更加簡(jiǎn)單。不過(guò)事有兩面，盡管在 Redis 中的查詢或許需要處理多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但這種些微復(fù)雜性帶來(lái)的好處是響應(yīng)速度的提升。Redis 的高性能可以彌補(bǔ)在查詢處理上的額外工作量。

對(duì)于開(kāi)發(fā)人員而言，尤其是那些擁有傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和 SQL 背景的開(kāi)發(fā)人員對(duì) MongoDB 的接受程度或許會(huì)更好。雖然二者都是 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，但MongoDB 提供了一種更直觀、更符合 SQL 習(xí)慣的方式來(lái)管理和查詢數(shù)據(jù)。相較之下，Redis 雖然使用上完全稱不上復(fù)雜，但以鍵值對(duì)為設(shè)計(jì)思想的存儲(chǔ)模式，可能需要花費(fèi)更多時(shí)間和精力去學(xué)習(xí)，但同樣地，作為回報(bào)，Redis 也提供了更高的靈活性。

艾體寶高級(jí)工程師Eero認(rèn)為，“就個(gè)人而言，我傾向于選擇 Redis 來(lái)滿足大多數(shù)需求。其高性能和靈活性使其在許多應(yīng)用場(chǎng)景中相當(dāng)有效。不過(guò)最終的選擇，應(yīng)該基于具體的應(yīng)用需求和開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的技能組合?！?/div>

差異總結(jié)