数据库的发展过程
1、单机Mysql
场景：网站访问量、数据量不大
瓶颈：无法解决数据量大，数据B树索引内存放不下，单机数据库无法承受访问量
2、memcached缓存+读写分离
瓶颈：表锁导致性能差，无法承受日益增长的数据量的需求
3、mysql集群+分库分表
场景：解决第二步瓶颈
瓶颈：数据爆发式增长，包括数据类型，数据量，数据结构变化很快，效率低
4、Nosql+RDBMS
解耦
方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展！）
大数据量高性能（Redis 一秒写8万次，读取11万，NoSQL的缓存记录级，是一种细粒度的缓存，性
能会比较高！）
数据类型是多样型的！（不需要事先设计数据库！随取随用！如果是数据量十分大的表，很多人就无
法设计了！）
传统 RDBMS 和 NoSQL
redis基于单线程的内存读写，一秒写8万次，读11万次，细粒度缓存，高性能。
特性：持久化，集群，事务
3V+3高
海量Volume
多样Variety
实时Velocity
高并发、高可扩、高性能
redis的应用场景
1、会话缓存（最常用）
2、消息队列，比如支付
3、活动排行榜或计数
4、发布、订阅消息（消息通知）
5、商品列表、评论列表等
6、个人信息、社交网络、地理位置
五种数据类型
String
key value，注意一个键值只能存储512MB。
Set
是string类型的无序集合，也不可重复
List
字符串列表，它按插入顺序排序
Hash
一个键值对的集合， 是一个string类型的field和value的映射表，适合用于存储对象
ZSet
是string类型的有序集合，也不可重复
sorted set中的每个元素都需要指定一个分数，根据分数对元素进行升序排序，如果多个元素有相同的分数，则以字典序进行升序排序，sorted set 因此非常适合实现排名
基础知识
默认16个DB 通过select 切换
flushdb 清除当前DB
fulshall 清除全部DB
keys * 查看所有k
exists key 是否存在k
getset key value 先get再set
move key k数量
expire key 秒数 设置k的过期时间
ttl key 查看k的剩余时间
append key value 追加字符串，不存在则set
strlen key 获取长度
set views 0 浏览量
incr views 默认自增1
decr views 默认自减1
incrby views 步长
decrby views 步长
getrange key 0 -1 获取指定位置或全部字符串
setrange key 0 -1 替换指定位置或全部字符串
setex (set with expire) 设置过期时间
setnx (set if not exist) 不存在在设置（在分布式锁中会常常使用！）
mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 同时设置多个值
mget k1 k2 k3 同时获取多个值
msetnx k1 v1 k4 v4 # msetnx 是一个原子性的操作，要么一起成功，要么一起失败！
# 对象
set user:1 {name:zhangsan,age:3} 设置一个user:1 对象 值为 json字符来保存一个对象！
# 这里的key是一个巧妙的设计： user:{id}:{filed}
127.0.0.1:6379> mset user:1:name zhangsan user:1:age 2
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "zhangsan"