本文目录一览：
- 1、Redis和关系型数据库的主要区别,体现在哪些方面?
- 2、redis的五种数据类型
- 3、为什么Redis数据库内存不宜过大
- 4、redis存储几个g的数据
- 5、redis集群模式整体缓存的数据量应控制在多少
- 6、redis数据量过大怎么办
redis不是关系型数据库 。关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库 。在关系型数据库中，数据被组织成一系列的表格 ， 表格中的每一列被称为一个属性 ， 每一行称为一个记录，记录表示实体的实例 。
数据库应用场景不同：Redis主要用于缓存、队列、计数器等，而关系型数据库主要用于存储关系型数据 。数据库的处理方式不同：Redis可以对数据进行持久化，包括RDB快照和AOF日志两种方式 ， 保证数据不丢失 。
在数据库方面，mysql是关系型数据库主要用于存放持久化数据，redis是NOSQL ， 即非关系型数据库，也是缓存数据库 ， 缓存的读取速度快，能够大大的提高运行效率，但是保存时间有限 。
大数据时代到来，短视频和大量图片导致数据表非常大，频繁的查询导致传统的关系型数据库难以满足需求，因此非关系型数据库就应运而生 。
【redis对数据值大小的限制有哪些 redis对数据值大小的限制】MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储 。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同 。
redis的五种数据类型redis的五种数据类型分别是：string、hash、list、set、zset 。string string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value 。string类型是二进制安全的 。
Redis支持五种数据类型：string（字符串） ， hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset（sorted set：有序集合） 。string 是 redis 最基本的类型，可以理解成与 Memcached 一模一样的类型，一个 key 对应一个 value 。
Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希） ， list（列表） ， set（集合）及zset（sorted set：有序集合） 。意思是 redis 的 string 可以包含任何数据 。
Redis支持5种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset（sorted set：有序集合） 。
redis支持的数据类型有String、Hash、List、Set、Zset 。String（字符串类型）：可以是普通字符串，也可以是整数或浮点数值 。可以设置过期时间；可以对字符串进行append、get、set、incr、decr等操作 。
为什么Redis数据库内存不宜过大如果此时主库内存体积过大那么从库重做速度就会很慢，而发送到从库的读请求就会受到严重影响，同时由于传输的rdb文件的体积过大 ， 主库的网卡在相当长的一段时间内都会受到严重影响 。
redis这个内存数据库，它的高性能、稳定性都是不用怀疑的，但我们塞进redis的数据过多 ， 内存过大，那如果出问题 ， 那它可能会带给我们的就是灾难性 。
支持简单的事务需求，但业界使用场景很少 ， 并不成熟，既是优点也是缺点 。Redis在string类型上会消耗较多内存 ， 可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用 。
redis存储几个g的数据redis集群模式整体缓存的数据量应控制在20G以下 。根据查询相关信息显示，服务端有1000多个Redis实例 ， 100加个实例的内存控制在20G以下 。所以控制在20G以下 。
首先看到 Redis 官方的说法是：『A String value can be at max 512 Megabytes in length.』 。过大的 key 和 value 有两个问题：Redis 是一个内存数据库，如果容量过大的 key 和 value 首先会导致服务器中的内存碎片 。
redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M 。操作方法如下：首先要安装redis，开启redis的服务 。安装python的redis模块 。pip install redis 。第一种直接连接redis 。打开redis客户端，查看redis数据库 。
redis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）、zset（sorted set --有序集合）和hash（哈希类型） 。
当然如果只是将少量数据保存作为缓存并且没有持久化的需求 ， 那么完全可以用Map做缓存 。
当你保存 64 位有符号整数时 ， String 类型会把它保存为一个 8 字节的 Long 类型整数，这种保存方式通常也叫作 int 编码方式 。
redis集群模式整体缓存的数据量应控制在多少控制在20G以下 。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 。所以控制在20G以下 。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 。
redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M 。操作方法如下：首先要安装redis，开启redis的服务 。安装python的redis模块 。pip install redis 。第一种直接连接redis 。打开redis客户端，查看redis数据库 。
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 。
Redis克服了这一缺点，采取磁盘存储机制实现数据持久化 。
redis-cluster集群将键存储空间分割为16384个槽位（slot） ， 事实上集群最大节点数量是16384个【官方建议最大节点数量不超过1000个节点】 。
比如redis主机就10G的内存量，其实你就最多只能容纳10g的数据量 。如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g，甚至几百g，或者是几t ， 那你就需要redis集群 ， 而且用redis集群之后 ， 可以提供可能每秒几十万的读写并发 。
redis数据量过大怎么办1、如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了 ， 于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁 盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据 。
2、第一 ， 大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache 。
3、可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等 。操作数据过大：如果set操作要处理的数据量过大 ， 会导致操作耗时增加 。可以尝试减小set操作要处理的数据量，如拆分为多个操作、使用批量操作等 。
