Quel est le meilleur, Redis ou MySQL ?
Dans le domaine des bases de données, Redis et MySQL ont chacun leurs propres avantages et conviennent à différents scénarios d'application. Redis est extrêmement rapide et possède une structure de données flexible, ce qui le rend adapté aux applications hautes performances et à faible latence ; MySQL est adapté au traitement des données structurées, prend en charge les transactions et fonctions de requête avancées, et convient à des scénarios tels que le reporting et l'analyse.
Redis vs MySQL : lequel est le meilleur ?
Dans le domaine des bases de données, Redis et MySQL représentent respectivement différents types et avantages, et conviennent à différents scénarios d'application. Voici une comparaison détaillée des avantages et des inconvénients des deux :
Vitesse :
- Redis : base de données Flash, extrêmement rapide, et l'efficacité de lecture et d'écriture est bien supérieure à celle de MySQL.
- MySQL : la vitesse de lecture et d'écriture de la base de données relationnelle est plus lente que celle de Redis.
Structure des données :
- Redis : prend en charge un large éventail de structures de données, notamment des chaînes, des hachages, des listes et des ensembles, avec une grande flexibilité.
- MySQL : stocke les données sous forme de tableaux, adaptés au traitement des données structurées.
Capacités de concurrence :
- Redis : modèle monothread, mais utilise la mémoire pour lire et écrire, et possède d'excellentes capacités de concurrence.
- MySQL : modèle multi-threading, forte capacité de concurrence, mais pas aussi bon que Redis.
Évolutivité :
- Redis : prend en charge le partitionnement et le clustering pour faciliter l'expansion horizontale.
- MySQL : l'édition communautaire ne prend pas en charge le partitionnement. L'édition entreprise dispose d'une fonctionnalité de partitionnement, mais son évolutivité n'est pas aussi bonne que celle de Redis.
Coût :
- Redis : Open source et gratuit.
- MySQL : La version communautaire est gratuite et la version entreprise est payante.
Scénarios d'application :
- Redis : convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et une faible latence, tels que la mise en cache, le stockage de session et les files d'attente.
- MySQL : adapté au traitement de données structurées, à la gestion des transactions, au reporting et à l'analyse et à d'autres scénarios.
Conclusion :
Redis et MySQL ont tous deux leurs propres avantages et conviennent à différents scénarios d'application. Redis est connu pour sa vitesse extrêmement élevée et la flexibilité de sa structure de données, ce qui le rend adapté aux applications nécessitant des performances et une flexibilité élevées. MySQL convient au traitement de données structurées, offrant une prise en charge des transactions et des capacités de requête avancées. Ce n'est qu'en choisissant la base de données appropriée en fonction des exigences spécifiques de l'application que vous pourrez exploiter pleinement ses avantages et obtenir les meilleures performances et fonctionnalités.
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Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.

Les performances des requêtes MySQL peuvent être optimisées en créant des index qui réduisent le temps de recherche d'une complexité linéaire à une complexité logarithmique. Utilisez PreparedStatements pour empêcher l’injection SQL et améliorer les performances des requêtes. Limitez les résultats des requêtes et réduisez la quantité de données traitées par le serveur. Optimisez les requêtes de jointure, notamment en utilisant des types de jointure appropriés, en créant des index et en envisageant l'utilisation de sous-requêtes. Analyser les requêtes pour identifier les goulots d'étranglement ; utiliser la mise en cache pour réduire la charge de la base de données ; optimiser le code PHP afin de minimiser les frais généraux.

La sauvegarde et la restauration d'une base de données MySQL en PHP peuvent être réalisées en suivant ces étapes : Sauvegarder la base de données : Utilisez la commande mysqldump pour vider la base de données dans un fichier SQL. Restaurer la base de données : utilisez la commande mysql pour restaurer la base de données à partir de fichiers SQL.

Comment insérer des données dans une table MySQL ? Connectez-vous à la base de données : utilisez mysqli pour établir une connexion à la base de données. Préparez la requête SQL : Écrivez une instruction INSERT pour spécifier les colonnes et les valeurs à insérer. Exécuter la requête : utilisez la méthode query() pour exécuter la requête d'insertion en cas de succès, un message de confirmation sera généré.

L'un des changements majeurs introduits dans MySQL 8.4 (la dernière version LTS en 2024) est que le plugin « MySQL Native Password » n'est plus activé par défaut. De plus, MySQL 9.0 supprime complètement ce plugin. Ce changement affecte PHP et d'autres applications

Pour utiliser les procédures stockées MySQL en PHP : Utilisez PDO ou l'extension MySQLi pour vous connecter à une base de données MySQL. Préparez l'instruction pour appeler la procédure stockée. Exécutez la procédure stockée. Traitez le jeu de résultats (si la procédure stockée renvoie des résultats). Fermez la connexion à la base de données.

La création d'une table MySQL à l'aide de PHP nécessite les étapes suivantes : Connectez-vous à la base de données. Créez la base de données si elle n'existe pas. Sélectionnez une base de données. Créer un tableau. Exécutez la requête. Fermez la connexion.

La base de données Oracle et MySQL sont toutes deux des bases de données basées sur le modèle relationnel, mais Oracle est supérieur en termes de compatibilité, d'évolutivité, de types de données et de sécurité ; tandis que MySQL se concentre sur la vitesse et la flexibilité et est plus adapté aux ensembles de données de petite et moyenne taille. ① Oracle propose une large gamme de types de données, ② fournit des fonctionnalités de sécurité avancées, ③ convient aux applications de niveau entreprise ; ① MySQL prend en charge les types de données NoSQL, ② a moins de mesures de sécurité et ③ convient aux applications de petite et moyenne taille.
