1亿数据入redis，redis存1亿条数据占用内存

如何将数据库数据复制到redis中

在下面的讲述中，Redis并没有table的概念，所以像SELECT username from users WHERE user_id=123；这种简单任务都只能换种方式实现，为了达到这种目的，在Redis上，一种方式是通过key user：123：username来获取结果value。

使用RDB（Redis Database）文件 步骤：- 在源 Redis 实例上执行 `BGSAVE` 命令，将当前数据生成一个 RDB 文件。- 等待 `BGSAVE` 完成后，将生成的 RDB 文件（例如 `dump.rdb`）从源服务器复制到目标服务器。

从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中。当然，最直接的做法就是遍历MySQL数据，一条一条写入到Redis中。这样没什么错，但是速度会非常慢。

，做为mysql等数据库的缓存，是把部分热点数据先存储到redis中，或第一次用的时候加载到redis中，下次再用的时候，直接从redis中取。

当客户端向从服务器发送SLAVEOF命令，要求从服务器复制主服务器时，从服务器首先需要执行同步操作，也即是，将从服务器的数据库状态更新至主服务器当前所处的数据库状态。

二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。

相关问答

Q1: 怎么向redis导入大量数据

第一步，在windows下载安装配置好redis数据库。这里我就不再概述了。下载jedis-jar，当然最好是下载最新版本的jar包。这个在百度搜索下就出来的。下载后，放在一个文件夹下面，一会会需要到。第二步。

使用RDB（Redis Database）文件 步骤：- 在源 Redis 实例上执行 `BGSAVE` 命令，将当前数据生成一个 RDB 文件。- 等待 `BGSAVE` 完成后，将生成的 RDB 文件（例如 `dump.rdb`）从源服务器复制到目标服务器。

数据对比功能：提供全量、快速和不一致复检的对比方式，并支持不同的对比频率。在迁移或复制结束后，通过对比，可以有效地保障数据的质量。总之，NineData数据复制工具是一个高效、稳定、安全的Redis数据迁移方案，非常值得推荐。

Redis Dump & Restore：Redis官方提供的命令行工具，操作简单，适用于小规模数据迁移。然而，它不支持在线迁移，需要在Redis服务停止状态下进行数据导出和导入。

、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hashs（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。

Q2: 数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?

不会的。只能是一种互补。redis把数据存在内存里读的速度快，但内存空间小。mysql是存放在硬盘上的。数据大。但是读硬盘肯定比读内存慢。

二者的相同点是都可以用来存储数据，而且二者往往需要结合使用。但二者本质的不同是，mysql是一款关系型数据库，redis是一款非关系型数据库。

mysql读写分离只是减少了服务器的并发读写时候的压力。从而提高高并发或者大量数据读写时候的效率。redis做缓存，类似于hibernate的三级缓存，hibernate三级缓存是用ehcache实现的。

Q3: 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。

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。

通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql(或其他数据库)的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL。

缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU，就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的。

Q4: 怎么把mysql的数据缓存进redis

，redis是一种内存性的数据存储服务，所以它的速度要比mysql快。2，redis只支持String，hashmap，set，sortedset等基本数据类型，但是不支持联合查询，所以它适合做缓存。

将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易操作。

大方向两种方案：脚本同步：自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。

方案1 （推荐学习：Redis视频教程）做缓存，就要遵循缓存的语义规定：读：读缓存redis，没有，读mysql，并将mysql的值写入到redis。写：写mysql，成功后，更新或者失效掉缓存redis中的值。

mysql GAME_DB --skip-column-names --raw mission.sql | redis-cli --pipe Linux系统终端执行该shell脚本或者直接运行该系统命令，即可将mysql数据库GAME_DB的表TABLE_MISSION数据同步到redis中键missions中去。

二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。

Q5: mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他...

1、读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。

2、可能你要问，这样看起来和刚才说的垂直分表没什么区别。只不过是否具备业务意义的差异，都是按字段的值来分表。实际上，水平分表现在最流行的实现方式，是通过水平分库来实现的。

3、水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。

1亿数据入redis的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于redis存1亿条数据占用内存、1亿数据入redis的信息别忘了在本站进行查找喔。