文档型数据库和Redis到底差在哪儿，性能和应用场景怎么选啊

很多人搞不清文档型数据库（比如MongoDB）和Redis的区别，觉得它们好像都是存非关系型数据的，选起来很头疼，其实它们俩从根子上就是两种不同的东西，一个是为了当“主数据库”设计的，另一个则是顶级的“多功能缓存和高速工具”，下面就直接说说它们差在哪儿,以及该怎么选。

核心差别：根本目的完全不同

你得先明白它们被创造出来是为了解决什么首要问题。

• Redis的核心是“快”和“灵活的数据结构”，它的全称是Remote Dictionary Server（远程字典服务），本质上是一个放在内存里的、键值对结构的数据结构服务器，因为数据主要放在内存里，所以读写速度极快，能达到微秒级，但内存是有限的、昂贵的，所以Redis通常不能用来存海量数据（除非你特别有钱），它的强项是提供多种现成的数据结构，比如字符串、列表、集合、哈希表等，让你能直接进行一些复杂操作，比如给文章点赞、搞排行榜、做消息队列等等，你可以把它想象成一个超级快的、功能丰富的“瑞士军刀”，但它不是你的“主武器库”。（来源：Redis官方文档对内存存储和数据结构的描述）

• 文档型数据库（以MongoDB为例）的核心是“灵活的文档模型和扩展性”，它更像我们熟悉的关系型数据库（比如MySQL），是用来当主数据库存放大批量、有结构的数据的，它的数据是存在硬盘上的，但也会有内存缓存来提速，它的最大特点是文档模型，用类似JSON的格式存数据，一个文档就可以很自然地表示一个复杂的对象（比如一个用户的全部信息，包括地址、订单等），不需要像关系型数据库那样拆分成多个表再关联，这非常适合现代应用快速迭代的需求，它被设计成容易水平扩展（分片），来处理海量数据，你可以把它想象成一个超级大的、格子非常灵活的“档案库”，能装很多东西，而且找起来也挺方便。（来源：MongoDB官方文档对文档模型和水平扩展的介绍）

性能对比：不是一个维度的较量

单纯比“谁快”是没意义的,因为场景完全不同。

• Redis的性能：在纯粹的读写速度上，尤其是简单的键值操作，Redis凭借内存存储可以轻松碾压任何基于硬盘的数据库，包括文档数据库,它的性能瓶颈往往在于网络带宽和内存大小。
• 文档型数据库的性能：它要处理持久化到硬盘、复杂的查询、索引、事务等，所以单次请求的响应时间肯定比Redis慢，通常是毫秒级，但它的强项不在于单次操作多快，而在于能稳定、可靠地处理和查询TB甚至PB级别的数据,这是Redis完全做不到的。

简单说：Redis是跑车，在城市短途赛道上速度无敌；文档数据库是重型卡车，能拉着一大堆货物跑长途高速，速度不慢，但核心价值是载重和耐力。

应用场景怎么选？看你要干什么活

这是最关键的部分,选择取决于你的具体需求。

优先选择Redis的场景（当“瑞士军刀”用）：

1. 缓存：这是Redis最经典的应用，把经常从主数据库（如MySQL或MongoDB）查出来的数据放在Redis里，下次请求直接读Redis，极大减轻主库压力，提升响应速度，比如网站的热门商品信息、用户会话（Session）。
2. 实时排行榜：利用Redis的“有序集合”数据结构，可以非常高效地实现点赞榜、销量榜、游戏积分榜,能实时更新和获取排名。
3. 计数器/限流：利用其单线程原子操作的特点，可以轻松实现文章的阅读量统计、API的访问频率限制（比如1分钟只能请求100次）。
4. 消息队列：利用“列表”或“发布/订阅”功能，可以实现简单的异步任务队列,缓解系统高峰压力。
5. 存储临时数据：比如短信验证码、用户临时的购物车数据，这些数据有过期时间,用Redis设置过期非常方便。

优先选择文档型数据库的场景（当“主档案库”用）：

1. 主数据存储：需要持久化存储应用程序的核心数据，比如用户信息、商品目录、博客文章、订单数据（非强事务性部分）等。
2. 内容管理系统（CMS）：文章、评论、标签等内容的存储和查询,文档的灵活结构非常适合。
3. 物联网（IoT）应用：需要存储来自大量设备的结构化或半结构化数据，文档模型能轻松适应不同设备的数据格式,且易于扩展。
4. 用户画像和个性化推荐：每个用户的画像数据（兴趣、行为记录）很复杂，用一个文档存储非常合适,查询和更新也方便。
5. 需要复杂查询的场景：比如范围查找、全文搜索、聚合分析（统计报表），MongoDB提供了强大的查询语言和索引支持,这是Redis不具备的。

一个常见的组合拳

在实际项目中，它们俩非但不冲突，还经常搭档出现，形成经典的“缓存+数据库”架构。

• 读写流程：用户请求数据时，应用先到Redis里查有没有缓存，如果有（缓存命中），直接返回，速度飞快，如果没有（缓存未命中），再去MongoDB主数据库里查，查出结果后，一方面返回给用户，另一方面把这个结果写一份到Redis里（设置一个过期时间）,下次请求就能命中缓存了。
• 写操作：当数据发生变更时（比如修改了商品价格），应用在更新MongoDB主数据的同时，会淘汰（删除）Redis中对应的缓存数据，这样下次读取时自然会从主库拉取最新数据并重新缓存,保证数据一致性。

别再把它们当成二选一的选择题了。Redis是性能加速器和特种工具，文档型数据库是可靠的数据仓库。 如果你的需求是极速读写、处理临时数据或实现特定功能（排行榜、队列），选Redis，如果你的需求是持久化存储海量核心业务数据并能进行灵活查询，选文档型数据库，在大多数现代Web应用中，让Redis作为MongoDB（或其他数据库）的前置缓存,是兼顾性能与数据可靠性的最佳实践。