mongodbredis写入性能，mongodb写入速度慢

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redis与mongodb有哪些区别

MongoDB和Redis的区别是什么内存管理机制Redis 数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的 LRU 算法删除数据。MongoDB 数据存在内存，由 linux系统 mmap 实现，当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。

内存管理机制不同：Redis数据全部在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，选择指定的LRU算法，定期删除。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现。当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。

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。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。

相关问答

Q1: 数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?

原因就是redis虽然读写很快，但是不适合做数据持久层，主要原因是使用redis做数据落盘是要以效率作为代价的，即每隔制定的时间，redis就要去进行数据备份/落盘，这对于单线程的它来说，势必会因“分心”而影响效率，结果得不偿失。

redis可以作为存储的扩展部分，但是不能直接替换掉mysql。redis对事务的支持还是比较简单的。但是redis的性能和扩展性比较好，使用起来比较方便。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。

在需求方面，mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用。需要高性能的地方使用Redis，不需要高性能的地方使用MySQL。存储数据在MySQL和Redis之间做同步。

那么为什么要使用类似redis这样的Nosql数据库呢？1）当数据量的总大小一个机器放不下时；2）数据索引一个机器的内存放不下时；3）访问量（读写混合）一个实例放不下时。

Q2: 如何用Python一门语言通吃高性能并发,GPU计算和深度学习

Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。

Python提供两组线程的接口，一组是thread模块，提供基础的，低等级（Low Level）接口，使用Function作为线程的运行体。

Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口，由Python编写，能够搭建在TensorFlow，CNTK，或Theano上。使用PIP在设备上安装Keras，并且运行下列指令。在keras执行深度学习程序的步骤 1，加载数据；2，创建模型；3，编译模型；4，拟合模型；5，评估模型。开发Keras模型全连接层用Dense表示。

Q3: 谈谈redis,memcache,mongodb的区别和具体应用场景

redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数。mongodb支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。3，存储空间 redis在0版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制；可以对key value设置过期时间（类似memcache）。

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。Mc和Redis都是Key-Value类型，不适合在不同数据集之间建立关系，也不适合进行查询搜索。比如redis的keys pattern这种匹配操作，对redis的性能是灾难。

redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。数据支持类型：redis在数据支持上要比memecache多的多。使用底层模型不同：新版本的redis直接自己构建了VM 机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

Redis跟memcache不同的是，储存在Redis中的数据是持久化的，断电或重启后，数据也不会丢失。因为Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后，Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中，这些可以通过配置文件对其进行配置，正因为这样，Redis才能实现持久化。

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