redis、memcache和mongodb比较

redis、memcahce 比较相似，但与 mongodb 完全不同，几乎没有可比性。

       总的来说 redis/memcache 是基于内存的，讲究的是性能，多用作缓存层，比如说存放session。而 mongodb 是面向文档的，存储的是类似JSON的非结构化数据，查询起来非常方便，开发效率高，比较类似传统SQL关系型数据库。

普遍认为redis性能明显好于MemoryCache。所以这里主要比较 Redis 和 Mongodb。

文件大小

        Redis是一个基于内存的键值数据库，它由C语言实现的，以单线程异步的方式工作，与Nginx/ NodeJS工作原理近似。所以文件非常小。编绎出来的主文件还不到 2Mb，在 Linux 服务器上初始只需要占用1Mb左右的内存。

Mongodb安装包则要大的多，跟mySQL差不多，都是百兆级的。

持久化
        Redis是先读写内存再异步同步到磁盘，但持久化数据是需要时间的，如果每条记录都触发持久化，则性能优势则体现不出来，这里可能会产生一个问题，就是在数据改动不够多时，数据还没有持久化就重启了系统，这部分数据是有可能丢失的。

这里可以在设置文件中设置与入规则：

save 900 1      

save 300 10    

save 60 10000

以上规则表明，如果在1秒内发生有900次数据改动，则开始写入到硬盘。如果10秒发生300次改动，则就持久化。

当你也可以设置成 save 1 1  每次改动都保存到硬盘，但是性能会下降。

MongoDB则不存在内存数据有可能丢失的问题，因为MongoDB每次改动都会写入数据库文件。

数据表
Redis没有严格意义上的表，习惯上一般采用　schema:key　形式做为键值，其中

schema:  可理解为传统数据库中的表名

key:  可理解为表中的主键

比如将 user:1 中的name设置为sam

HSET user:1 name sam

Mongodb则可将collection当作表

var col = db.collection('createIndexExample1');

col.find({}).toArray(function(err, items) {});

数据写入

Redis 可以通过 hash set数据类型支持，JSON对象的写入，不过是二维的，有深层次JSON对象时，需要先序列化成string

[JS代码]

client.hmset(user:1, { username: 'lee', age: '21' }, function(err) {

  console.log(err)

})

实际执行的是

hmset user:1 user_name lee age 21

MongoDB支持复杂结构JSON文件的写入

[JS代码]

var col = db.collection('createIndexExample1');

  col.insert([{a:1, node: {b:1}}], {w:1}, function(err, result) {
  }
});

数据查询

MongoDB支持对JSON对象的任何层次和数据进行查询，使用起来非常方便：

[JS代码]

col.find({ a:1 }).toArray(function(err, items) 

});

Redis 出于性能考虑，不能按照 hash object的值来搜索hash对象。

需要借助一系列的复杂操作才能进行数据查询，这一点比较接近数据库的底层。

比如我们有三条学生记录，存放着ID，名字和姓名

[redis 指令]

添加 3 个用户和信息

hmset user:1 user_name lee age 21

hmset user:2 user_name david age 25

hmset user:3 user_name chris age 25

如果想要按name和age查询，则要创建相关的数据集合(set)来作为索引

# 维护age索引

sadd age:21 1

sadd age:25 2 3

# 维护name索引

sadd name:lee 1

sadd name:david 2

sadd name:chris 3
然后，求数据集交集(sinter)，实现多条件查询，比如我们要名字是lee，年龄是25岁的学生

# 查找  age = 25 和 name = lee 的用户

sinter age:25 name:lee    ->    会返回一个空集合