mysql不使用緩存
表對象緩存： 是將某個表對象的字典信息（定義內容）緩存到內存中，用來提高對表的訪問效率。某個表被訪問過一次後，只要伺服器沒有關閉且表定義沒有被修改的條件下，訪問該表，只需要從內存中找到這個已經緩存起來的對象做相應操作即可。
用戶訪問表時，表對象在緩存時： 通過HASH演算法找到TABLE_SHARE，然後每個線程構造各自的實例化TABLE即可。
用戶訪問表時，當表沒有被緩存的情況下： 第一需要打開表，首先需要從系統表中將這個表的所有信息都讀入內存中，這些信息包括表名、庫名、所有列信息、列的默認值、表的字元集、對應的frm文件路徑、所屬存儲引擎、主鍵等，將這些信息構造一個TABLE_SHARE結構體，這個結構體是表對象緩存的第一層，所有用戶共享訪問且為靜態不允許修改，它是緩存在table_def_cache（由參數table_definition_cache控制）中的。
而真正與用戶打交道的是TABLE_SHARE的衍生品，它對應結構體為TABLE，在被使用前需要將TABLE_SHARE結構體實例化TABLE才能被使用，由每個線程構造各自的實例化TABLE即可。（實例化的TABLE由table_open_cache及table_open_cache_instance控制）
注意1： DDL操作時會將所有instance鎖住，而DML操作時instance之間互不幹擾。
(DDL statements still require a lock on the entire cache, but such statements are much less frequent than DML statements.)
注意2： 一個線程中如果打開表過多，超過一個instance限制的大小時，是不能跨instance緩存的
(instance大小：table_open_cache / table_open_cache_instances)
表緩存涉及其他參數： 通過下面參數判斷table_open_cache參數設置是否合理
table_open_cache_hit：能夠從table open cache的free list中找到table則為命中，+1
table_open_cache_misses：與table_open_cache_hit相反，如果找不到則需要重新實例化則+1，通常發生在初始化第一次載入表或超過table_open_cache的設置被淘汰後需要重新實例化。
table_open_cache_overflow：table cache淘汰的數量，每次淘汰+1
opened_tables:已經打開的表數。如果Opened_tables很大，那麼table_open_cache的值可能太小了。
open_tables：總的instance (table cache)的總數
2. Mysql中為什麼使用InnoDB存儲引擎的時候建議關閉回寫緩存
MySQL資料庫InnoDB存儲引擎使用了B策略, InnoDB存儲引擎中的恢復機制有幾個特點：
A. 在重做Redo Log時，並不關心事務性。 恢復時，沒有BEGIN，也沒有COMMIT,ROLLBACK的行為。也不關心每個日誌是哪個事務的。盡管事務ID等事務相關的內容會記入Redo Log，這些內容只是被當作要操作的數據的一部分。
B. 使用B策略就必須要將Undo Log持久化，而且必須要在寫Redo Log之前將對應的Undo Log寫入磁碟。Undo和Redo Log的這種關聯，使得持久化變得復雜起來。為了降低復雜度，InnoDB將Undo Log看作數據，因此記錄Undo Log的操作也會記錄到redo log中。這樣undo log就可以象數據一樣緩存起來，而不用在redo log之前寫入磁碟了。
包含Undo Log操作的Redo Log，看起來是這樣的：
記錄1: <trx1, Undo log insert <undo_insert …>>
記錄2: <trx1, insert …>
記錄3: <trx2, Undo log insert <undo_update …>>
記錄4: <trx2, update …>
記錄5: <trx3, Undo log insert <undo_delete …>>
記錄6: <trx3, delete …>
C. 到這里，還有一個問題沒有弄清楚。既然Redo沒有事務性，那豈不是會重新執行被回滾了的事務？確實是這樣。同時Innodb也會將事務回滾時的操作也記錄到redo log中。回滾操作本質上也是對數據進行修改，因此回滾時對數據的操作也會記錄到Redo Log中。
一個回滾了的事務的Redo Log，看起來是這樣的：
記錄1: <trx1, Undo log insert <undo_insert …>>
記錄2: <trx1, insert A…>
記錄3: <trx1, Undo log insert <undo_update …>>
記錄4: <trx1, update B…>
記錄5: <trx1, Undo log insert <undo_delete …>>
記錄6: <trx1, delete C…>
記錄7: <trx1, insert C>
記錄8: <trx1, update B to old value>
記錄9: <trx1, delete A>
一個被回滾了的事務在恢復時的操作就是先redo再undo，因此不會破壞數據的一致性.
- InnoDB存儲引擎中相關的函數
Redo: recv_recovery_from_checkpoint_start()
Undo: recv_recovery_rollback_active()
Undo Log的Redo Log: trx_undof_page_add_undo_rec_log()
3. MySQL怎麼禁止使用緩存以及復雜多表查詢的索引優化問題
1、query_cache_size=0 已經禁用了查詢緩存，但表數據可能緩存了，flush tables試試，不過操作系統還有一個硬碟緩存，想跟第一次查詢之前的狀態一致恐怕只能每次重啟
2、group by與order by不會用索引的，索引最大的用處就是減小磁碟IO，也就是where時盡量少磁碟IO並讀出所有滿足條件的記錄
4. 怎樣清理mysql資料庫的緩存
如果資料庫是安裝在你機器上的 那麼你可以暫時把MYSQL關閉 然後進入安裝目錄 找到data文件夾 這裡面就是放置資料庫文件的。。你會看到data裡面每一個文件夾都對應你一個資料庫名稱 把他們刪除就好了 就徹底沒了 不過可別把mysql這個文件夾刪了 還有別的文件 比如.err別亂刪哦。
如果這個你不會 或者說文件在使用刪除不了 那麼你就用mysql的可視化工具 比如mysql-front 5.1 進去刪除 效果都是一樣。
5. 為什麼使用mysql主從資料庫，而不考慮使用緩存
目的不完全相同
1、資料庫信息量大了一般都要使用主從資料庫，主寫從讀。使用主從資料庫主要是使資料庫能支撐更大的並發，例如：「前台」使用master（主庫），「報表」使用slave（從庫），那麼任何「報表」的sql在slave執行都不會造成「前台」鎖表；另外還有方便熱備份，支持兩個庫用不同引擎等好處
2、而程序里使用緩存多是為了減少對資料庫訪問壓力。
6. mysql文件不想用mysql打開
linux系統資源限制
Linux會對用戶所佔用的系統資源進行限制，MySQL運行在Linux系統下也會受此限制。
查看當前系統的所有限制值
shell> ulimit -a
設置可以同時打開的最大文件數，默認為1024，如不修改打開文件數過多會出現too many open files錯誤。
shell> ulimit -n
設置最大可用進程數
shell> ulimit -u
一般可通過修改/etc/security/limits.conf文件進行配置。
shell> more /etc/security/limits.conf
* soft nproc 20480
* hard nproc 20480
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
MySQL打開文件限制
mysql> show variables like '%open\_%';
+----------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+----------------------------+-------+
| innodb_open_files | 4096 |
| open_files_limit | 65535 |
| table_open_cache | 2048 |
| table_open_cache_instances | 1 |
+----------------------------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
open_files_limit :操作系統允許mysqld打開的文件數量，伺服器運行時該變數為系統實際允許打開的值，和啟動伺服器指定的參數可能不一致。如果該值為0，表示不允許MySQL修改打開的文件數量。
有效的open_files_limit值是基於系統啟動指定的open_files_limit，max_connections和table_open_cache計算得到，伺服器將會獲取三個指標中最大的值，如果三者指標都沒有指定，伺服器將獲得os允許的最大值。
1) 10 + max_connections + (table_open_cache * 2)
2) max_connections * 5
3) 啟動時設定的open_files_limit，如果沒有指定默認為5000
innodb_open_files：指定MySQL可同時打開.ibd文件的最大個數，最小為10，默認300。此選項只針對InnoDB表打開的.ibd文件描述符，獨立於open_files_limit。
table_open_cache：所有線程打開表的數目。它的作用就是緩存表文件描述符，降低打開關閉表的頻率， 如果這個參數設置得過小，就不得不關閉一些已打開的表以便為緩存新表，從而出現頻繁的打開關閉MyISAM表文件的情況，而INNODB表的打開不受這個參數控制，而是放到其數據字典當中，即在ibd文件中。當Opened_tables狀態值較大，且不經常使用FLUSH TABLES 關閉並重新打開表，就需要增加該值。
table_open_cache_instances：表緩存實例數，為通過減小會話間爭用提高擴展性，表緩存會分區為table_open_cache/table_open_cache_instances大小的較小的緩存實例。DML語句會話只需要鎖定所在緩存實例，這樣多個會話訪問表緩存時就可提升性能(DDL語句仍會鎖定整個緩存)。默認該值為1，當16核以上可設置為8或16。
table_definition_cache:緩存表定義(.frm)文件的數量。如果表較多，可以增大該值加快打開表。與一般表緩存不同，表定義緩存不佔用文件描述符，佔用空間也小。最小為400，上線為2000，默認為：
400 + (table_open_cache / 2)。如果打開表數量高於table_definition_cache，則會通過LRU機制搜索表空間LRU文件列表並刷新列表。對於InnoDB，打開文件的限制為max(table_definition_cache, innodb_open_files)。
MySQL文件打開狀態
mysql> show global status like '%open%';
+----------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+----------------------------+-------+
| Com_ha_open | 0 |
| Com_show_open_tables | 1 |
| Innodb_num_open_files | 19 |
| Open_files | 3 |
| Open_streams | 0 |
| Open_table_definitions | 8 |
| Open_tables | 8 |
| Opened_files | 509 |
| Opened_table_definitions | 116 |
| Opened_tables | 90 |
| Slave_open_temp_tables | 0 |
| Table_open_cache_hits | 3254 |
| Table_open_cache_misses | 90 |
| Table_open_cache_overflows | 0 |
+----------------------------+-------+
14 rows in set (0.00 sec)
Open_table_definitions：代表當前緩存了多少.frm文件。
Opened_table_definitions：代表自MySQL啟動後，緩存了.frm文件的數量。 需要注意的是.frm文件是MySQL用於存放表結構的文件，
對應myisam和innodb存儲引擎都必須有的，可以通過show open tables 查看 這2個變數的值。
Open_tables：代表當前打開的表個數
Opened_tables：代表自MySQL啟動後，打開過的表個數，如該值過大，可能是table_open_cache設置太小。
Open_files：打開文件的個數。伺服器層打開的一般文件，不包含sockets 或 pipes類型文件，也不包含內部函數打開的文件。
Opened_files：通過使用my_open()系統函數打開的文件數。
Table_open_cache_hits：打開表緩存查找的命中數。
Table_open_cache_misses：打開表緩存查找的未命中數。
Table_open_cache_overflows：打開表緩存溢出數。
MySQL如何打開關閉表
由於MySQL是多線程的，因此可能存在多個會話同時根據指定表進行查詢。為解決同一個表在不同會話狀態不一致，該表會由每個會話獨立的打開，這樣MySQL會消耗內存但會提高性能。
table_open_cache同時會跟max_connections相關。如200個並發連接線程，指定的表緩存至少為200*N，N為每個連接關聯的最大表數量。
以下幾種情況MySQL會關閉未使用的表並將其從表緩存中刪除：
表緩存已滿，線程將要打開不在緩存中的表。
緩存中的表多於table_open_cache且緩存中的表不被任何線程使用。
當發生表刷新操作(flush tables)
當表緩存滿後，伺服器將執行以下操作：
當前不使用的表將被釋放，先釋放最近最少使用的表
當新表需要被打開，但是緩存已滿且無表可以被釋放，伺服器將會根據需要臨時擴展緩存，當臨時擴展緩存中的表從使用變為未使用狀態，表將被關閉，擴充的臨時緩存將被釋放。
文件打開常見問題
資料庫報錯：
[ERROR] /opt/mysql/bin/mysqld: Can't open file: './tpcc/sbtest98.frm' (errno: 24 - Too many open files)
查看os最大允許打開數
shell> ulimit -n
65535
查看資料庫打開設定最大打開文件數
mysql> show global variables like 'open_files_limit';
+------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------+-------+
| open_files_limit | 500 |
+------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
查看當前資料庫已經打開的文件描述符
shell>ll /proc/24012/fd | wc
501 5507 41673
調整open_files_limit設定並重啟生效。
7. MySQL緩存
mysql 開啟查詢緩存可以有兩種方法來開啟一種是使用set命令來進行開啟，另一種是直接修改my.ini文件來直接設置都是非常的簡單的哦。
開啟緩存，設置緩存大小，具體實施如下：
windows下是my.ini，linux下是my.cnf;
在配置文件的最後追加上：
需要重啟mysql生效；
b) 開啟緩存,兩種方式：
a)使用mysql命令：
如果報錯：
Query cache is disabled; restart the server with query_cache_type=1 to enable it，還是老老實實的該配置文件，然後重啟吧，原因如下：
查看是否設置成功
show variables like "%query_cache%" 查看是否設置成功：
當然如果你的數據表有更新怎麼辦，沒關系mysql默認會和這個表有關系的緩存刪掉，下次查詢的時候會直接讀表然後再緩存
下面是一個簡單的例子：
以上的相關內容就是對mysql緩存查詢和設置的介紹，望你能有所收獲。
一般，我們會把 query_cache_type 設置為 ON,默認情況下應該是ON
query_cache_type有3個值 0代表關閉查詢緩存OFF，1代表開啟ON，2（DEMAND）代表當sql語句中有SQL_CACHE關鍵詞時才緩存，如：
這樣 當我們執行 select id,name from tableName; 這樣就會用到查詢緩存。
①在 query_cache_type 打開的情況下，如果你不想使用緩存，需要指明
select sql_no_cache id,name from tableName;
②當sql中用到mysql函數，也不會緩存
當然也可以禁用查詢緩存： mysql> set session query_cache_type=off;
上面的顯示，表示設置查詢緩存是可用的。
表示查詢緩存大小，也就是分配內存大小給查詢緩存，如果你分配大小為0，
那麼 第一步 和 第二步 起不到作用，還是沒有任何效果。
上面是 mysql6.0設置默認的，之前的版本好像默認是0的，那麼就要自己設置下。
設置
這里是設置1M左右，900多K。
再次查看下:
顯示我們設置新的大小，表示設置成功。
例如： 如果查詢結果很大， 也緩存？？？？這個明顯是不可能的。
MySql 可以設置一個最大的緩存值，當你查詢緩存數結果數據超過這個值就不會
進行緩存。預設為1M，也就是超過了1M查詢結果就不會緩存。
這個是默認的數值，如果需要修改，就像設置緩存大小一樣設置，使用set
重新指定大小。
好了，通過4個步驟就可以 打開了查詢緩存，具體值的大小和查詢的方式 這個因不同
的情況來指定了。
mysql查詢緩存相關變數
MySQL 提供了一系列的 Global Status 來記錄 Query Cache 的當前狀態，具體如下：
Qcache_free_blocks：目前還處於空閑狀態的 Query Cache 中內存 Block 數目
Qcache_free_memory：目前還處於空閑狀態的 Query Cache 內存總量
Qcache_hits：Query Cache 命中次數
Qcache_inserts：向 Query Cache 中插入新的 Query Cache 的次數，也就是沒有命中的次數
Qcache_lowmem_prunes：當 Query Cache 內存容量不夠，需要從中刪除老的 Query Cache 以給新的 Cache 對象使用的次數
Qcache_not_cached：沒有被 Cache 的 SQL 數，包括無法被 Cache 的 SQL 以及由於 query_cache_type 設置的不會被 Cache 的 SQL
Qcache_queries_in_cache：目前在 Query Cache 中的 SQL 數量
Qcache_total_blocks：Query Cache 中總的 Block 數量
檢查是否從查詢緩存中受益的最簡單的辦法就是檢查緩存命中率
當伺服器收到SELECT 語句的時候，Qcache_hits 和Com_select 這兩個變數會根據查詢緩存
的情況進行遞增
查詢緩存命中率的計算公式是：Qcache_hits/(Qcache_hits + Com_select)。
query_cache_min_res_unit的配置是一柄」雙刃劍」，默認是4KB，設置值大對大數據查詢有好處，但如果你的查詢都是小數據 查詢，就容易造成內存碎片和浪費。
查詢緩存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%
如果查詢緩存碎片率超過20%，可以用FLUSH QUERY CACHE整理緩存碎片，或者試試減小query_cache_min_res_unit，如果你的查詢都是小數據量的話。
查詢緩存利用率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%
查詢緩存利用率在25%以下的話說明query_cache_size設置的過大，可適當減小;查詢緩存利用率在80%以上而且 Qcache_lowmem_prunes > 50的話說明query_cache_size可能有點小，要不就是碎片太多。
查詢緩存命中率 = (Qcache_hits - Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%
示例伺服器 查詢緩存碎片率 = 20.46%，查詢緩存利用率 = 62.26%，查詢緩存命中率 = 1.94%，命中率很差，可能寫操作比較頻繁吧，而且可能有些碎片。
查詢緩存可以看做是SQL文本和查詢結果的映射。如果第二次查詢的SQL和第一次查詢的SQL完全相同（注意必須是完全相同，即使多一個空格或者大小寫不同都認為不同）且開啟了查詢緩存，那麼第二次查詢就直接從查詢緩存中取結果，可以通過下面的SQL來查看緩存命中次數（是個累加值）：
另外即使完全相同的SQL，如果使用不同的字元集、不同的協議等也會被認為是不同的查詢而分別進行緩存。
在表的結構或數據發生改變時，查詢緩存中的數據不再有效。有這些INSERT、UPDATE、 DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE會導致緩存數據失效。所以查詢緩存適合有大量相同查詢的應用，不適合有大量數據更新的應用。
可以使用下面三個SQL來清理查詢緩存：
1、FLUSH QUERY CACHE; // 清理查詢緩存內存碎片。
2、RESET QUERY CACHE; // 從查詢緩存中移出所有查詢。
3、FLUSH TABLES; //關閉所有打開的表，同時該操作將會清空查詢緩存中的內容。
Query Cache是MySQL Server層的一個非常好的特性，對於小數據集或訪問量非常集中的應用場景，有非常好的性能提升，但是Query Cache引入了一些新的問題，而且大部分場景下比較雞肋，官方打算棄用了
參考：
https://www.cnblogs.com/wangzhuxing/p/5223881.html
https://www.cnblogs.com/lixiuran/archive/2014/03/08/3588654.html
8. 如何清理mysql資料庫緩存數據
1、打開mysql的客戶端 這里使用navicat，連接資料庫，等到navicat主頁面，雙擊需要操作的資料庫連接。
9. 數據多的時候為什麼要使用redis而不用mysql
通常來說，當數據多、並發量大的時候，架構中可以引入Redis，幫助提升架構的整體性能，減少Mysql(或其他資料庫)的壓力，但不是使用Redis，就不用MySQL。
因為Redis的性能十分優越，可以支持每秒十幾萬此的讀/寫操作，並且它還支持持久化、集群部署、分布式、主從同步等，Redis在高並發的場景下數據的安全和一致性，所以它經常用於兩個場景：
緩存
判斷數據是否適合緩存到Redis中，可以從幾個方面考慮： 會經常查詢么？命中率如何？寫操作多麼？數據大小？
我們經常採用這樣的方式將數據刷到Redis中：查詢的請求過來，現在Redis中查詢，如果查詢不到，就查詢資料庫拿到數據，再放到緩存中，這樣第二次相同的查詢請求過來，就可以直接在Redis中拿到數據；不過要注意【緩存穿透】的問題。
緩存的刷新會比較復雜，通常是修改完資料庫之後，還需要對Redis中的數據進行操作；代碼很簡單，但是需要保證這兩步為同一事務，或最終的事務一致性。
高速讀寫
常見的就是計數器，比如一篇文章的閱讀量，不可能每一次閱讀就在資料庫裡面update一次。
高並發的場景很適合使用Redis，比如雙11秒殺，庫存一共就一千件，到了秒殺的時間，通常會在極為短暫的時間內，有數萬級的請求達到伺服器，如果使用資料庫的話，很可能在這一瞬間造成資料庫的崩潰，所以通常會使用Redis（秒殺的場景會比較復雜，Redis只是其中之一，例如如果請求超過某個數量的時候，多餘的請求就會被限流）。
這種高並發的場景，是當請求達到伺服器的時候，直接在Redis上讀寫，請求不會訪問到資料庫；程序會在合適的時間，比如一千件庫存都被秒殺，再將數據批量寫到資料庫中。
所以通常來說，在必要的時候引入Redis，可以減少MySQL（或其他）資料庫的壓力，兩者不是替代的關系 。
我將持續分享Java開發、架構設計、程序員職業發展等方面的見解，希望能得到你的關注。
Redis和MySQL的應用場景是不同的。
通常來說，沒有說用Redis就不用MySQL的這種情況。
因為Redis是一種非關系型資料庫（NoSQL），而MySQL是一種關系型資料庫。
和Redis同類的資料庫還有MongoDB和Memchache（其實並沒有持久化數據）
那關系型資料庫現在常用的一般有MySQL，SQL Server，Oracle。
我們先來了解一下關系型資料庫和非關系型資料庫的區別吧。
1.存儲方式關系型資料庫是表格式的，因此存儲在表的行和列中。他們之間很容易關聯協作存儲，提取數據很方便。而Nosql資料庫則與其相反，他是大塊的組合在一起。通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。
2.存儲結構關系型資料庫對應的是結構化數據，數據表都預先定義了結構（列的定義），結構描述了數據的形式和內容。這一點對數據建模至關重要，雖然預定義結構帶來了可靠性和穩定性，但是修改這些數據比較困難。而Nosql資料庫基於動態結構，使用與非結構化數據。因為Nosql資料庫是動態結構，可以很容易適應數據類型和結構的變化。
3.存儲規范關系型資料庫的數據存儲為了更高的規范性，把數據分割為最小的關系表以避免重復，獲得精簡的空間利用。雖然管理起來很清晰，但是單個操作設計到多張表的時候，數據管理就顯得有點麻煩。而Nosql數據存儲在平面數據集中，數據經常可能會重復。單個資料庫很少被分隔開，而是存儲成了一個整體，這樣整塊數據更加便於讀寫
4.存儲擴展這可能是兩者之間最大的區別，關系型資料庫是縱向擴展，也就是說想要提高處理能力，要使用速度更快的計算機。因為數據存儲在關系表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個表，需要通過提升計算機性能來克服。雖然有很大的擴展空間，但是最終會達到縱向擴展的上限。而Nosql資料庫是橫向擴展的，它的存儲天然就是分布式的，可以通過給資源池添加更多的普通資料庫伺服器來分擔負載。
5.查詢方式關系型資料庫通過結構化查詢語言來操作資料庫（就是我們通常說的SQL）。SQL支持資料庫CURD操作的功能非常強大，是業界的標准用法。而Nosql查詢以塊為單元操作數據，使用的是非結構化查詢語言（UnQl），它是沒有標準的。關系型資料庫表中主鍵的概念對應Nosql中存儲文檔的ID。關系型資料庫使用預定義優化方式（比如索引）來加快查詢操作，而Nosql更簡單更精確的數據訪問模式。
6.事務關系型資料庫遵循ACID規則（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql資料庫遵循BASE原則（基本可用（Basically Availble）、軟/柔性事務（Soft-state ）、最終一致性（Eventual Consistency））。由於關系型資料庫的數據強一致性，所以對事務的支持很好。關系型資料庫支持對事務原子性細粒度控制，並且易於回滾事務。而Nosql資料庫是在CAP（一致性、可用性、分區容忍度）中任選兩項，因為基於節點的分布式系統中，很難全部滿足，所以對事務的支持不是很好，雖然也可以使用事務，但是並不是Nosql的閃光點。
7.性能關系型資料庫為了維護數據的一致性付出了巨大的代價，讀寫性能比較差。在面對高並發讀寫性能非常差，面對海量數據的時候效率非常低。而Nosql存儲的格式都是key-value類型的，並且存儲在內存中，非常容易存儲，而且對於數據的 一致性是 弱要求。Nosql無需sql的解析，提高了讀寫性能。
8.授權方式大多數的關系型資料庫都是付費的並且價格昂貴，成本較大（MySQL是開源的，所以應用的場景最多），而Nosql資料庫通常都是開源的。
所以，在實際的應用環境中，我們一般會使用MySQL存儲我們的業務過程中的數據，因為這些數據之間的關系比較復雜，我們常常會需要在查詢一個表的數據時候，將其他關系表的數據查詢出來，例如，查詢某個用戶的訂單，那至少是需要用戶表和訂單表的數據。
查詢某個商品的銷售數據，那可能就會需要用戶表，訂單表，訂單明細表，商品表等等。
而在這樣的使用場景中，我們使用Redis來存儲的話，也就是KeyValue形式存儲的話，其實並不能滿足我們的需要。
即使Redis的讀取效率再高，我們也沒法用。
但，對於某些沒有關聯少，且需要高頻率讀寫，我們使用Redis就能夠很好的提高整個體統的並發能力。
例如商品的庫存信息，我們雖然在MySQL中會有這樣的欄位，但是我們並不想MySQL的資料庫被高頻的讀寫，因為使用這樣會導致我的商品表或者庫存表IO非常高，從而影響整個體統的效率。
所以，對於這樣的數據，且有沒有什麼復雜邏輯關系（就只是隸屬於SKU）的數據，我們就可以放在Redis裡面，下單直接在Redis中減掉庫存，這樣，我們的訂單的並發能力就能夠提高了。
個人覺得應該站出來更正一下，相反的數據量大，更不應該用redis。
因為redis是內存型資料庫啊，是放在內存里的。
設想一下，假如你的電腦100G的資料，都用redis來存儲，那麼你需要100G以上的內存！
使用場景Redis最明顯的用例之一是將其用作緩存。只是保存熱數據，或者具有過期的cache。
例如facebook，使用Memcached來作為其會話緩存。
總之，沒有見過哪個大公司數據量大了，換掉mysql用redis的。
題主你錯了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis來優化。
BAT里越來越多的項目組已經採用了redis+MySQL的架構來開發平台工具。
如題主所說，當數據多的時候，MySQL的查詢效率會大打折扣。我們通常默認如果查詢的欄位包含索引的話，返回是毫秒級別的。但是在實際工作中，我曾經遇到過一張包含10個欄位的表，1800萬+條數據，當某種場景下，我們不得不根據一個未加索引的欄位進行精確查詢的時候，單條sql語句的執行時長有時能夠達到2min以上，就更別提如果用like這種模糊查詢的話，其效率將會多麼低下。
我們最開始是希望能夠通過增加索引的方式解決，但是面對千萬級別的數據量，我們也不敢貿然加索引，因為一旦資料庫hang住，期間的所有資料庫寫入請求都會被放到等待隊列中，如果請求是通過http請求發過來的，很有可能導致服務發生分鍾級別的超時不響應。
經過一番調研，最終敲定的解決方案是引入redis作為緩存。redis具有運行效率高，數據查詢速度快，支持多種存儲類型以及事務等優勢，我們把經常讀取，而不經常改動的數據放入redis中，伺服器讀取這類數據的時候時候，直接與redis通信，極大的緩解了MySQL的壓力。
然而，我在上面也說了，是redis+MySQL結合的方式，而不是替代。原因就是redis雖然讀寫很快，但是不適合做數據持久層，主要原因是使用redis做數據落盤是要以效率作為代價的，即每隔制定的時間，redis就要去進行數據備份/落盤，這對於單線程的它來說，勢必會因「分心」而影響效率，結果得不償失。
樓主你好，首先糾正下，數據多並不是一定就用Redis，Redis歸屬於NoSQL資料庫中，其特點擁有高性能讀寫數據速度，主要解決業務效率瓶頸。下面就詳細說下Redis的相比MySQL優點。（ 關於Redis詳細了解參見我近期文章：https://www.toutiao.com/i6543810796214813187/ ）
讀寫異常快
Redis非常快，每秒可執行大約10萬次的讀寫速度。
Redis支持豐富的數據類型，有二進制字元串、列表、集合、排序集和散列等等。這使得Redis很容易被用來解決各種問題，因為我們知道哪些問題可以更好使用地哪些數據類型來處理解決。
原子性Redis的所有操作都是原子操作，這確保如果兩個客戶端並發訪問，Redis伺服器能接收更新的值。
豐富實用工具 支持異機主從復制Redis支持主從復制的配置，它可以實現主伺服器的完全拷貝。
以上為開發者青睞Redis的主要幾個可取之處。但是，請注意實際生產環境中企業都是結合Redis和MySQL的特定進行不同應用場景的取捨。 如緩存——熱數據、計數器、消息隊列（與ActiveMQ，RocketMQ等工具類似）、位操作（大數據處理）、分布式鎖與單線程機制、最新列表（如新聞列表頁面最新的新聞列表）以及排行榜等等 可以看見Redis大顯身手的場景。可是對於嚴謹的數據准確度和復雜的關系型應用MySQL等關系型資料庫依然不可替。
web應用中一般採用MySQL+Redis的方式，web應用每次先訪問Redis，如果沒有找到數據，才去訪問MySQL。
本質區別1、mysql：數據放在磁碟 redis：數據放在內存。
首先要知道mysql存儲在磁碟里，redis存儲在內存里，redis既可以用來做持久存儲，也可以做緩存，而目前大多數公司的存儲都是mysql + redis，mysql作為主存儲，redis作為輔助存儲被用作緩存，加快訪問讀取的速度，提高性能。
使用場景區別1、mysql支持sql查詢，可以實現一些關聯的查詢以及統計；
2、redis對內存要求比較高，在有限的條件下不能把所有數據都放在redis；
3、mysql偏向於存數據，redis偏向於快速取數據，但redis查詢復雜的表關系時不如mysql，所以可以把熱門的數據放redis，mysql存基本數據。
mysql的運行機制mysql作為持久化存儲的關系型資料庫，相對薄弱的地方在於每次請求訪問資料庫時，都存在著I/O操作，如果反復頻繁的訪問資料庫。第一：會在反復鏈接資料庫上花費大量時間，從而導致運行效率過慢；第二：反復地訪問資料庫也會導致資料庫的負載過高，那麼此時緩存的概念就衍生了出來。
Redis持久化由於Redis的數據都存放在內存中，如果沒有配置持久化，redis重啟後數據就全丟失了，於是需要開啟redis的持久化功能，將數據保存到磁碟上，當redis重啟後，可以從磁碟中恢復數據。redis提供兩種方式進行持久化，一種是RDB持久化（原理是將Reids在內存中的資料庫記錄定時mp到磁碟上的RDB持久化），另外一種是AOF（append only file）持久化（原理是將Reids的操作日誌以追加的方式寫入文件）。
redis是放在內存的~！
數據量多少絕對不是選擇redis和mysql的准則，因為無論是mysql和redis都可以集群擴展，約束它們的只是硬體(即你有沒有那麼多錢搭建上千個組成的集群)，我個人覺得數據讀取的快慢可能是選擇的標准之一，另外工作中往往是兩者同是使用，因為mysql存儲在硬碟，做持久化存儲，而redis存儲在內存中做緩存提升效率。
關系型資料庫是必不可少的，因為只有關系型資料庫才能提供給你各種各樣的查詢方式。如果有一系列的數據會頻繁的查詢，那麼就用redis進行非持久化的存儲，以供查詢使用，是解決並發性能問題的其中一個手段
10. mysql查詢時怎麼不用緩存
設置好查詢緩存的大小就行了。比如設置個20MB.
SET GLOBAL QUERY_CACHE_SIZE=20000000;
mysql會將查詢SQL和結果集存到緩存中，等下次遇到相同的SQL語句時，結果集從緩存中讀取。
不設置就不用緩存了