redis是否可以代替mysql进行数据存储怎么样
Redis本身是支持数据持久化的，很多有些程序员都会觉得Redis应该可以替代MySQL，但是我们在使用一项技术的时候，不是看它能不能，而是要看它适合不适合；而在大部分场景下，Redis是无法替代MySQL的。
MySQL是关系型数据库，数据储存在磁盘上，数据的格式是我们熟知的二维表格的样式。关系型数据库具有很多强大的功能；大部分都支持SQL语句查询，对事务也有很好的支持。
Redis被称作非关系型数据库，属于内存数据库，数据都储存在内存中（Redis有RDB持久化策略），Redis支持的数据类型也比较多，比如字符串，HASH，List等。
MySQL和Redis没有竞争的关系，通常当并发访问量比较大的时候，特别是读操作很多，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql(或其他关系型数据库)的压力；
不是MySQLorRedis；而是MySQL+Redis；
因为Redis的性能十分优越，可以支持每秒十几万此的读/写操作，并且它还支持持久化、集群部署、分布式、主从同步等，Redis在高并发的场景下数据的安全和一致性，所以它经常用于这些场景：
经常要被查询，但是CUD操作频率低的数据；比如数据字典，确定了之后很少被修改，是可以放到缓存中的；还有热点数据，查询极为频繁的数据，放到Redis中可以减少MySQL的压力；
经常被查询，但是实时性要求不高数据，比如购物网站的热销排行榜，定时统计一次后把统计结果放到Redis中提供查询（请不要每次都使用selecttop10fromxxxx）。
缓存还可以做数据共享（Session共享），在分布式的架构中，把用户的Session数据放到Redis中。
高并发场景下的计数器，比如秒杀，把商品库存数量放到Redis中（秒杀的场景会比较复杂，Redis只是其中之一，例如如果请求超过某个数量的时候，多余的请求就会被限流）；
因为Redis对高并发的支持和单线程机智，它也经常用作分布式锁；
Redis虽然功能强大、性能高效，但是也不是万能的，项目在引入Redis的时候，需要考虑的问题也比较多，并且会带来额外的开发和运维的工作量。
首先要判断数据是否适合缓存到Redis中，可以从几个方面考虑：数据会被经常查询么？命中率如何？写操作多么？数据大小？数据一致性如何保证？
我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中：查询的请求过来，现在Redis中查询，如果查询不到，就查询数据库拿到数据，再放到缓存中，这样第二次相同的查询请求过来，就可以直接在Redis中拿到数据；不过要注意【缓存穿透】的问题。
缓存的刷新会比较复杂，通常是修改完数据库之后，还需要对Redis中的数据进行操作；代码很简单，但是需要保证这两步为同一事务，或最终的事务一致性。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。mysql中哪个储存引擎能将所有数据至于内存
系统的主储存模块引擎，可以将所有数据进行内存的保存和转移
mysql数据库可以存图片吗
mysql数据库是可以存储图片的，操作方法：1、具体的脚本代码如下，其中我们假定文件上传域的名称为Picture；2、这样，我们就可以成功的把图片保存到数据库中。
如果在将图片插入MySQL的过程中出现问题，可以检查一下MySQL数据库所允许的最大数据包的大小。如果设置值过小的话，我们会在数据库的错误日志中找到相应的记录；3、提取图片方法：编写两个文件。其中，第一个文件作为HTML页面的模板，定位图片的显示位置。第二个文件则被用来从数据库中实际输出文件流，作为标签的SRC属性；4、当HTML页面被浏览时，每显示一副图片就会调用一次Second.php3文件。当第二个文件被调用时会传入相应的PictureID，我们可以借此从数据库中取回对应的图片并显示。在设计到数据库的开发中，难免要将图片或音频文件插入到数据库中的情况。一般来说，我们可以同过插入图片文件相应的存储位置，而不是文件本身，来避免直接向数据库里插入的麻烦。但有些时候，向MySQL中插入图片更加容易管理。Mysql类干什么用的
1、Mysql类是用于操作MySQL数据库的类。2、MySQL数据库是目前最流行的开源关系型数据库管理系统之一，MySQL类的作用是方便开发者通过PHP语言对MySQL数据库进行操作。使用MySQL类，可以实现数据库的连接、查询、增加、删除、修改等操作，可以在编写Web应用程序时用来操作MySQL数据库。3、此外，MySQL类还可以用来对数据库进行备份、恢复等操作，是PHP语言中访问MySQL数据库的重要辅助组件。如果你正在开发一个Web应用程序，并且需要对MySQL数据库进行操作，那么MySQL类是不可或缺的一个组件。
mysql数据库是做什么用的
在当前的后台开发中，MySQL应用非常普遍，企业在选拔Java人才时也会考察求职者诸如性能优化、高可用性、备份、集群、负载均衡、读写分离等问题。想要成为高薪Java工程师，一定要熟练掌握MySQL，接下来给大家分享MySQL数据库应用场景知识。
1、单Master
单Master的情况是普遍存在的，对于很多个人站点、初创公司、小型内部系统，考虑到成本、更新频率、系统重要性等问题，系统只依赖一个单例数据库提供服务，基本上已经满足需求。单Master场景下应该关注四点：数据备份（冷备、热备、温备）、数据还原、备份监控、数据文件远程存储。
2、一主一从
考虑一主一从的多数初衷是系统性能和系统高可用性问题，除了单Master场景中的备份工作需要做好以外，还有性能优化、读写分离、负载均衡三项重点工作需要考虑。
3、一主n从
一旦开始考虑一主多从的服务器架构，则证明你的系统对可用性、一致性、性能中一种或者多种的要求比较高。好多系统在开始搭建的时候都会往这个方向看齐，这样“看起来”系统会健壮很多。一主n从关注的重点是：数据一致性、脑裂、雪崩、连接池管理。
4、横向集群
横向集群主要是从业务特性的角度对系统进行切分，最彻底就是切分成了各个子系统，子系统之间通过一些数据同步的方案来把一些核心数据进行共享，以避免跨库调用Join。然后是各种系统接口调用，把大事务拆成小事务，事务之间做好隔离和同步。横向集群学习的重点是表路由、跨库Join、分布式事务。
5、纵向集群
横向集群的切分思路最终是切分子系统，而纵向集群最后遇到的最棘手的问题是扩缩容。纵向集群学习的重点是库路由、分布式主键、扩/缩容。
6、混合模式
混合模式是对以上5种场景中的一个总结，将每个场景中的重点、问题点考虑全了，混合模式下的问题就不是问题。
除了要掌握MySQL数据库知识，Java工程师更要掌握专业的技能，比如面向对象、Java常用的类、库等。
谈谈mongodb，mysql的区别和具体应用场景
官方文档看一看。
编程实例练一练。
源码看一看。
一般互联网公司多用mysql,redis,mongodb做存储层，hadoop,spark做大数据分析。
mysql适合结构化数据，类似excel表格一样定义严格的数据，用于数据量中，速度一般支持事务处理场合。
redis适合缓存内存对象，如缓存队列，用于数据量小，速度快不支持事务处理高并发场合。
mongodb，适合半结构化数据，如文本信息，用于数据量大，速度较快不支持事务处理场合。
hadoop是个生态系统，上面有大数据分析很多组件，适合事后大数据分析任务。
spark类似hadoop，偏向于内存计算，流计算，适合实时半实时大数据分析任务。
移动互联网及物联网让数据呈指数增长，NoSql大数据新起后，数据存储领域发展很快，似乎方向都是向大数据，内存计算，分布式框架，平台化发展，出现不少新的方法，如ApacheIgnite适合于内存计算就集成了好多功能模快,ApacheStorm、Spark、Flink也各有特点。
一般普通应用TB，GB级别达不到PB级别的数据存储，用mongodb，mysql就够了，hadoop，spark这类是航母一般多是大规模应用场景,多用于事后分析统计用，如电商的推荐系统分析系统。
聪明的战士总是选择适合的武器。具体什么场合用什么数据存储策略或混合使用，需要分析业务特点及未来业务发展需求来决定。
