面试官问：Redis和MySQL数据一致，为什么还需要MySQL？🤠

引言

不知道大家有没有深入思考过，既然Redis和MySQL数据一致，而且Redis能承受的QPS更多，那么为什么还需要MySQL呢？直接部署多个Redis集群不就好了吗？下面和大家一起探讨一下这个问题。

关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）通常采用事务日志和数据文件两种主要机制来实现数据持久化。

事务日志（Transaction Log） ：每当数据库执行一个事务时，都会先记录该事务到日志文件中。如果在事务提交过程中发生故障，恢复时可以通过重放这些日志来恢复未完成的事务。
数据文件（Data Files） ：包括表空间文件等，用于实际存储数据库中的数据。这些文件通常是按照一定的格式组织数据，并且支持随机访问。

Redis作为一个内存数据库，默认情况下所有的数据都存储在内存中。为了防止数据丢失，Redis提供了两种持久化策略：

RDB（Redis DataBase） ：定期将内存中的数据集快照写入磁盘。这种方式的优点是备份和恢复速度快，但缺点是可能会丢失最后一次快照之后的数据。
AOF（Append Only File） ：每次执行修改数据的操作时，都将命令追加到文件末尾。这种方式比RDB更安全，因为几乎可以做到不丢失数据，但是随着运行时间的增长，AOF文件会变得很大，需要进行重写操作来优化文件大小。

虽然Redis提供了AOF和RDB两种持久化方式，但在默认配置下，Redis主要是内存数据库，这意味着如果服务器宕机或重启，未持久化的数据可能会丢失。相比之下，关系型数据库通常具有更强的持久性保障。

Redis的数据量受限于物理内存大小，对于大规模数据集而言，可能无法满足需求。而关系型数据库可以通过磁盘存储大量数据，并且支持分片、分区等扩展策略。而且由于Redis有BigKey问题，在实际应用中，过大的键值对可能会导致性能下降。

MySQL等关系型数据库拥有强大的SQL查询语言支持，可以方便地进行复杂的关联查询、聚合操作等，而这些正是关系型数据库的优势所在。Redis更适合简单的键值对查询，对于复杂的数据分析和报表生成等功能不如MySQL适用。

Redis 的查询能力

Redis 是一个内存中的键值存储系统，它提供了多种数据结构的支持，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。尽管 Redis 提供了丰富的命令来操作这些数据结构，但它的查询能力相对有限：

基本查询：Redis 支持基于键的快速查找。你可以通过键名直接获取对应的值，对于哈希、列表、集合等数据结构也有相应的命令进行操作。
简单过滤与聚合：对于集合类型的数据（如集合和有序集合），Redis 提供了一些基础的集合运算功能，比如交集、并集、差集等，以及对有序集合的范围查询（ZRANGEBYSCORE）等。然而，这些功能主要用于简单的数值计算和排序，并不适合复杂的关联查询或数据分析任务。
缺乏复杂查询支持：Redis 没有提供类似于 SQL 的查询语言，因此不支持诸如 JOIN、GROUP BY 或者复杂的子查询等功能。所有查询必须事先知道具体的键名或者符合特定模式的键名（通过 KEYS 或 SCAN 命令），这限制了其处理复杂查询的能力。

MySQL 的查询能力

MySQL 作为一个关系型数据库管理系统，提供了强大的 SQL 查询语言支持，非常适合处理复杂的数据查询和分析任务：

SQL 查询语言：MySQL 支持完整的 SQL 标准，包括 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 等语句，以及 JOIN、UNION、GROUP BY、ORDER BY 等高级功能。这使得用户可以轻松地执行跨表查询、数据聚合、排序、分组等操作。
索引优化：MySQL 可以利用各种类型的索引来加速查询过程，例如 B-Tree 索引、哈希索引、全文索引等。适当的索引策略能够极大提高查询效率。
存储过程和函数：MySQL 还支持编写存储过程和函数，允许用户定义更加复杂的业务逻辑和数据处理流程，进一步增强其数据处理能力。

Redis提供的事务模型（MULTI/EXEC）不如关系型数据库那样强大和灵活，特别是在并发控制和隔离级别方面。

Redis 事务的局限性：

而且MySQL的事务支持则相对完善，支持 ROLLBACK，出错可恢复，而且支持多线程并发执行，支持隔离级别等，这些特性说明MySQL是不可缺少的一员。

在高并发环境下，MySQL能够提供更高级别的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），这对于金融交易、订单处理等关键业务非常重要,能为这些业务提供数据强一致性。

上面的叙述说明，真正的业务，像MySQL一样的关系型数据库和像Redis一样的分布式缓存并不是互相矛盾，互相排斥的，而是相互互补，相互合作的关系。两者有各自的优点，可以根据具体业务结合来使用。

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