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来源：虹科云科技 虹科干货丨Oracle与Redis Enterprise协同，作为企业缓存解决方案 欢迎关注虹科，为您提供最新资讯！ 单独使用Oracle作为企业缓存数据库时，会出现哪些问题呢？使用Redis Enterprise与Oracle共同用作企业级缓存或副本数据库，会出现哪些喜人的提升呢？Orcle配合使用Redis Enterprise，为什么能够打造更快、更高效、更具成本效益的现代企业数据库呢？ 文章速览： - Oracle为什么需要Redis Enterprise - Redis Enterprise与Oracle协同 - Redis Enterprise如何帮助你 一、Oracle为什么需要Redis Enterprise 在使用Oracle时，同时配合使用Redis Enterprise，可以有效解决那些只使用Oracle时会出现的问题。例如： 读写速度的重要性 ：Oracle是基于磁盘的数据库，存储介质的限制使其读写速度难以满足需要，达不到软件程序终端用户们的期望。 成本的重要性 ：Oracle价格不菲，其许可证和支持费用很可能会超出预算。 避免数据的使用受到限制 ：没有人愿意把公司的数据仅仅留存在某个专有的系统中。Oracle中存储的数据受到基于磁盘的存储和关系模式的制约。这些数据被制约在需要灵活数据模型和实时性能的众多业务之外。 二、Redis Enterprise如何帮助你 增加实时级的性能表现 ：Redis Enterprise 可提供亚毫秒级的性能。使用Oracle时，配合Redis Enterprise，可将读写性能从秒级提高至毫秒级。 节省成本 ：Redis Enterprise的实时性能可以覆盖大多数查询请求。现在，只在最需要时才会查询昂贵的Oracle数据库。 数据不再受到限制 ：Redis Enterprise的性能和灵活的数据模型意味着，它能让存储在Oracle中的数据摆脱基于磁盘的存储和关系模式的限制。 三、Redis Enterprise与Oracle协同 Redis Enterprise常常与Oracle一同用作内存数据库或缓存： 二级键查询 ：通过使用Redis Enterprise的搜索引擎进行二级索引，支持对二级键中保存的Oracle数据进行查询。只需要将数据从Oracle数据库索引到Redis Enterprise即可实现。 针对写密集型工作负载的写入缓存 ：用作写入缓存，异步更新Oracle中的关系表。 针对读密集型工作负载的缓存预取 ：使用缓存预取技术，将数据预加载到Redis Enterprise缓存中，以便应用程序在需要时能够快速访问。这样做可以提升应用程序的速度并降低成本。 让应用程序更现代化 ：弥补使用本地存储的传统应用程序与现代的云服务应用程序之间的差距。

文章来源：虹科云科技 越来越多的应用程序依赖于庞大的数据集合，而这些应用程序必须快速响应。借助自动分层，Redis Enterprise 7.2 帮助开发人员轻松创建超快的应用程序。何乐而不为？ Redis将数据存储在内存中，因此应用程序能以最快的速度检索和处理数据。然而，随着应用程序需要处理的数据越多，存储数据集所需的内存越大，所耗费的成本则更高，Redis Enterprise自动分层技术能很好地化解这个两难的局面。 一、问题：内存有限且昂贵 当应用程序访问的数据量很大，例如达到TB级时，开发人员就面临着内存有限的问题，他们一般使用基于磁盘的解决方案来在幕后支持 Redis。这样一来，开发人员就不得不在应用程序中构建整个数据管理系统，这意味着他们要把时间花在不相干的任务上。 利用 Redis Enterprise 的自动分层功能 ，开发人员可以使用固态硬盘（SSD）作为可用内存的一部分，将大容量数据库扩展到SSD中。Redis Enterprise 可以随时识别哪些数据应留在内存中，哪些数据应留在固态硬盘上，从而将吞吐量提高一倍，并将延迟减半。 因此，开发人员无需编写额外的代码或学习其他新技术。通过将动态 RAM 与高速外部存储相结合，Redis Enterprise 可以轻松高效地使用系统资源，同时还能快速访问热数据。 二、自动分层的工作原理 自动分层可自动管理数据。它会将热数据转移到 DRAM，并智能地将未使用的数据转移到 SSD。这为依赖大型数据集的应用带来了新的可能性。 通过将访问频率较低的冷数据转移到固态硬盘，开发人员可以优化内存使用，降低与大容量内存需求相关的成本。 实际上，这可以使数据量大的应用程序运行得更快，而无需开发人员额外付出。与仅使用 DRAM 的部署相比，它还能节省高达 70% 的基础硬件设施成本。而且，由于自动分层可以高效地自动管理数据访问模式，因此您无需花费时间（计算或人工筛选）来识别热数据和冷数据。 为了增强这一功能，Redis 与创新的键值存储引擎 Speedb 建立了战略合作伙伴关系。我们将其技术整合为默认的自动分层引擎。 集成 Speedb 后，Redis Enterprise 的性能显著提升，在访问相同资源的情况下，吞吐量翻倍，延迟减半。这大大拓宽了可利用自动分层优势的用例范围。在这一改进之后，Redis Enterprise 使用自动分层的数据库规模由每个内核 5k ops/秒增至10k ops/秒。 三、数据案例 我们来看一个案例。 下图展示了自动分层在实际工作负载场景中的性能演变示例。蓝色条代表使用以前的存储引擎（RocksDB）的 Redis Enterprise 6.4，红色条代表使用 Speedb 的 Redis Enterprise 7.2。在基础设施方面，我们使用 I4i.8xlarge AWS 实例在 10 个分片上托管 1TB 数据库，为实现高可用性，采用总共 20 个分片，为 1,024 个客户端提供服务。 为了模拟最标准的 Redis 用例，我们在 20% DRAM 和 80% SSD 的配置上定义了两种不同的有效载荷（1KiB 和 10KiB），并提供了三种可能的使用模式：平衡读/写（1:1）、重读（1:4）和重写（4:1）。在这两种情况下，我们测量了以每秒操作数为单位的吞吐量和相应的延迟。以下图表显示了结果。 RAM/SSD数据占比2:8，单次操作1KB值 与 RS 6.4 (RocksDB) 相比，RS 7.2 (Speedb) 改进了： · 85% 命中率时：每秒操作次数增加 1.4 倍至 1.6 倍，同时延迟降低高达 2.4 倍 · 50% 命中率时：每秒操作次数增加 1.9 倍至 2.3 倍，同时延迟降低高达 3.8 倍 RAM/SSD数据占比2:8，单次操作10KB值 与 RS 6.4 (RocksDB) 相比，RS 7.2 (Speedb) 改进了： · 85% 命中率时：每秒操作次数增加 2.3 倍至 3.0 倍，同时延迟降低高达 3.0 倍 · 50% 命中率时：每秒操作次数增加 2.1 倍至 3.5 倍，同时延迟降低高达 3.5 倍 在所有情况下，带有 Speedb 的 Redis Enterprise 7.2 都具有更好的吞吐量，这意味着维持这种性能水平所需的应用程序速度更快，基础设施更少。 四、应用场景 自动分层尤其适用于将数据分为热数据和冷数据的情况。 1.移动银行 让我们来看看移动银行应用的例子。 如今，每个人的移动设备上都有银行应用程序。 用户登录应用程序，获取余额，查看最后一笔交易，并获取其他相对较小和集中的信息。 每个人都希望这一过程流畅、简单、即时。这些数据就是我们的热数据，存放在 Redis Enterprise 数据库的 DRAM 中。 用户希望获得更多信息的情况并不常见， 例如旧交易记录--也许是两年前的税务数据。用户需要访问这些数据，但数据访问速度并不那么重要。这种数据集是我们的冷数据，可以保存在高速外部存储如固态硬盘中。 2.游戏行业 速度在游戏行业也很重要。例如， 游戏应用对延迟有严格要求 。另外，从本质上讲，游戏是一种潮流。随着时间的推移， 游戏公司会积累越来越多的用户数据，并将其存储在用户资料数据库中，但并非所有用户都是活跃用户。通过自动分层，活跃用户的资料数据可以存储在 DRAM 中，而其他用户的数据则存储在 SSD 中。

基础模型和高性能数据层这两个基本组件始终是创建高效、可扩展语言模型应用的关键，利用Redis搭建大语言模型，能够实现高效可扩展的语义搜索、检索增强生成、LLM 缓存机制、LLM记忆和持久化。有Redis加持的大语言模型可应用于文档检索、虚拟购物助手、客户服务助理等，为企业带来益处。 一、语言模型构件 应用程序生成、理解和使用人类语言的能力正变得越来越重要，从客服机器人到虚拟助手，再到内容生成，人们对AI应用功能的需求横跨众多领域，而这一切的实现，都要归功于谷歌的 PaLM 2 等基础模型，这些模型经过精心调教，可以生成类似人类表达风格的内容。 在这一动态环境中，基础模型和高性能数据层这两个基本组件始终是创建高效、可扩展语言模型应用的关键。 1.基础模型 基础模型是生成式人工智能应用的基石，大型语言模型（Large Language Model，LLM）是其中的一个子集。 LLM 通过大量的文本训练，使其能够为各种任务生成具有上下文相关性的类似人类表达风格的文本。改进这些模型，使其更加复杂，从而使应用可以更精炼、更有效地响应用户输入。所选择的语言模型会显著影响应用的性能、成本和服务质量。 然而，PaLM 2 等模型虽然功能强大，但也有其局限性，例如当缺乏特定领域的数据时，模型可能不够相关，而且可能无法及时呈现新信息或准确信息。 LLM 在提示（prompts）中可以处理的上下文长度（即词组数量）有硬性限制，此外，LLM 的训练或微调需要大量的计算资源，这会使成本剧增。要在这些限制和优势之间取得平衡，需要进行谨慎的策略和强大基础设施的支持。 2.高性能的数据层 高效的 LLM 应用程序由可扩展的高性能数据层支撑，该组件可确保高速交易和低延迟，这对于保持用户流畅交互至关重要。它在以下方面发挥关键作用： ·缓存预计算的请求响应或嵌入 ·对过去的交互历史进行持久化 ·进行语义搜索以检索相关的上下文或知识 向量数据库已成为一种流行的数据层解决方案。Redis 在向量搜索方面的投入远远早于当下的向量数据库热潮，这反映了我们具有丰富的经验，尤其是在性能方面。Redis对于向量搜索的经验在刚刚发布的 Redis 7.2 版本中得到了体现，该版本包括可扩展搜索功能预览，与前一版本相比，每秒查询次数提高了16倍。 基础模型和向量数据库在不同行业的 LLM 应用中发挥着至关重要的作用，因此引发了业界的极大兴趣和炒作。例如，一些较新的独立向量数据库解决方案（如 Pinecone）宣布获得巨额融资，并投入大量精力以赢得开发人员的关注。然而，由于每周都有新的工具出现，因此很难知道哪款工具真的能满足企业需求。 GCP （Google’s Google Cloud Platform）的与众不同之处在于其统一的产品，它将功能强大的基础模型、可扩展的基础设施，以及一套用于调整、部署和维护这些模型的工具结合在一起，从而能够确保最高级别的数据安全和隐私安全。 但是，要真正发挥这些进展的潜力，一个高性能且可扩展的数据层是不可或缺的，这就是Redis的作用所在。 3.可扩展语言模型应用的推理架构 GCP 和 Redis Enterprise 用于语言模型应用的推理架构 这里所呈现的推理架构适用于通用语言模型用例。它结合使用了 Vertex AI（PaLM 2 基础模型）、BigQuery 和 Redis Enterprise。 GCP 和 Redis Enterprise 用于语言模型应用的推理架构。 您可以按照 开源GitHub 仓库 中的 Colab 笔记本逐步设置此 LLM 架构。 1. 安装库和工具： 安装所需的 Python 库，使用 Vertex AI 进行身份验证，并创建一个 Redis 数据库。 2. 创建 BigQuery 表格： 将数据集加载到您的 GCP 项目中的 BigQuery 表格中。 3. 生成文本嵌入： 循环遍历数据集中的记录，使用 PaLM 2 嵌入 API 创建文本嵌入。 4. 加载嵌入： 将文本嵌入和一些元数据加载到运行中的 Redis 服务器。 5. 创建向量索引： 运行 Redis 命令来创建一个模式和一个新的索引结构，以实现实时搜索。 完成必要的设置步骤后，这个架构就可以支持多种 LLM 应用，如聊天机器人和虚拟购物助手。 二．在语言模型（LLM）应用Redis 即使是经验丰富的软件开发人员和应用架构师也可能对这个新的知识领域不了解，这个简短的总结应该能帮助你迅速掌握要点。 1.利用Redis实现高效可扩展的语义搜索 语义搜索从庞大的知识语料库中提取语义相似的内容。在这个过程中，知识被转化为可以进行比较的数值嵌入向量，以找到与用户查询最相关的上下文信息。 Redis 作为高性能向量数据库，擅长索引非结构化数据，从而实现高效可扩展的语义搜索。Redis 可以增强应用程序迅速理解和响应用户查询的能力，其强大的搜索索引能力有助于实现响应迅速和准确的用户交互。 2.利用Redis实现检索增强生成 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）方法利用语义搜索等方法，在将提示发送到 LLM 之前动态地注入事实知识。这种技术最大程度上减少了在专有或频繁变动的数据上对 LLM 进行微调的需求。RAG 允许对 LLM 进行上下文增强，使其能够更好地处理当前的任务，例如回答具体问题、总结检索内容或生成新内容。 作为向量数据库和全文搜索引擎，Redis 有助于 RAG 工作流的顺畅运行。由于其低延迟的数据检索能力，Redis 常常是执行此任务的首选工具。它确保语言模型迅速而准确地获得所需的上下文，促进了人工智能应用高效的执行任务。 检索增强生成（RAG）架构示例 3.利用Redis实现LLM 的缓存机制 缓存是增强 LLM 响应能力和计算效率的强大技术手段。 标准缓存提供了一种机制，用于存储并快速检索预生成的常见查询响应，从而降低计算负载和响应时间。然而，在动态对话背景中使用人类语言时，完全匹配的查询很少，这就是语义缓存发挥作用的地方。 语义缓存可以理解并利用查询的潜在语义。语义缓存识别并检索与输入查询在语义上足够相似的缓存响应。这种能力极大地增加了缓存命中率，进一步改善了响应时间和资源利用率。 例如，在客户服务场景中，多个用户可能会使用不同的措辞询问类似的常见问题。语义缓存使得 LLM 能够在不进行冗余计算的情况下迅速而准确地回应这些问题。 LLM缓存机制 Redis 非常适用于在 LLM 中实现缓存，其强大的功能集包括支持生存时间（TTL）和逐出策略，用于管理临时数据。结合其向量数据库的语义搜索能力，Redis 能够高效快速地检索缓存响应，从而显著提升 LLM 的响应速度和系统整体性能，即使在负载较重的情况下也能如此。 4.利用Redis实现内存和持久化 保留过去的互动和会话元数据对于确保上下文连贯和个性化对话至关重要，然而LLM 并没有自适应记忆，因此依赖一个可靠的系统进行快速的对话数据存储变得至关重要。 Redis 提供了一个强大的解决方案，用于管理 LLM 的记忆。它可以在大量需求下高效地访问聊天历史和会话元数据。Redis使用其数据结构存储来处理传统的内存管理，同时其向量数据库功能有助于提取语义相关的互动内容。 三、LLM 的应用场景 1.文档检索 一些企业需要处理大量的文档，而 LLM 应用可以成为文档发现和检索的强大工具，语义搜索有助于从广泛的知识语料库中精确定位相关信息。 2.虚拟购物助手 LLM 可以支持复杂的电子商务虚拟购物助手，通过上下文理解和语义搜索，它可以理解客户的问题，提供个性化的产品推荐，甚至实时模拟对话互动。 3.客户服务助理 将 LLM 部署为客户服务代理可以彻底改变客户互动方式，除了回答常见问题外，系统还可以进行复杂的对话，为客户提供定制化的帮助，并从过去的客户互动中进行学习。 四．Redis 和 Google Cloud：强强联合 1.基于知识 GCP 和 Redis 让 LLM 应用不仅仅是先进的文本生成器，通过在运行时迅速注入来自您自己领域的特定 知识，它们确保您的应用可以提供基于知识、准确和有价值的交互，特别适应于您的组织知识库。 2.简化架构 Redis 不仅仅是一个键值数据库，它是实时数据的多功能工具，通过消除为不同用例管理多个服务的需求，它极大地简化了您的体系架构。作为许多组织已经信任的缓存和其他需求的工具，Redis 在 LLM 应用中的集成起到了无缝扩展的效果。 3.优化性能 Redis 是低延迟和高吞吐量数据结构的代名词。当与具有超强计算能力的GCP结合时 ，您将拥有一个不仅智能而且响应迅速的 LLM 应用，即使在负载较重的情况下也能如此。 4.企业级能力 Redis是经过时间验证的开源数据库核心，可为全球财富100强公司提供可靠服务。在Redis Enterprise提供的五个九（99.999％）可用性的支持下，并由 GCP 强大的基础架构提供支持，您可以完全信任其可以完全满足企业需求。 5.加速上市进程 利用Redis Enterprise，您可以更专注于创建 LLM 应用，而不必费心进行数据库设置。这种集成的便利性加速了上市进程，为您的组织提供了竞争优势。 尽管新的向量数据库和生成式 AI 产品可能在市场上引起了很大的关注，但是 GCP 和 Redis 的可靠组合更加值得信任。这些经过时间验证的解决方案不会很快消失，它们已经准备好为您的 LLM 应用提供动力，无论是今天还是未来的数年。 虹科是Redis原厂的中国区战略合作伙伴。我们持续关注各行业当下急切需求，专注于为企业解答疑问，制定专属服务，提供一站式数据库和商业智能解决方案。了解更多【企业级数据库解决方案】及【企业缓存指南】，欢迎前往虹科云科技官网！ 虹科云科技 ，主要分享企业级云解决方案，包括云计算、数据库、商业智能、数据可视化、高性能计算、数据管理、人工智能等相关知识、产品信息、应用案例及行业信息，如 Redis Enterprise、Weka、Domo、Visokio、Nimibix 等，为学习者传输前沿知识、为技术工程师解答专业问题、为企业找到最适合的云解决方案！

金融行业数字化转型浪潮来袭，客户需求也正加速向在线金融服务转移。金融机构想要实现现代化改造技术堆栈，为客户提供实时交互、欺诈检测等一系列个性化创新服务，就必须重视遗留系统和传统数据库架构“老年病”问题！ 面对数字化颠覆带来的挑战和压力，接受变化是关键！一些极力打破传统束缚，跟上科技新趋势的金融初创企业，已经开始考虑改变数据层方法，采用能满足新兴实时业务性能需求、实时数据模型和高可用性的虹科Redis企业版数据库来处理大型数据集，实现及时响应，重塑客户期望！ 金融圈太难了! 1.客户期望变化 千禧一代和Z世代逐渐成为金融机构客户群的一大部分，这些客户对于在线和移动银行服务的期望极高，他们希望随时能在任何平台上访问其账户的详细信息。 同时，BtoB企业客户在业务中的期望也正逐渐靠拢BtoC业务客户，他们希望获得与消费者相同的服务标准，以及数字服务相匹配的体验，确保在流量激增期间与意外情况下，系统能够快速响应以及持续可用。 因此，为用户提供快速、灵活和无缝的数字化解决方案，是当前金融服务行业技术升级的核心目标。 2.数据与网络安全 为解决数据囤积问题，共享数据的开放银行模式也许是一种办法，但开放的银行业务和全渠道的方法，很容易成为网络黑客和欺诈犯罪分子的目标。 另外，许多地区还缺乏一套强制执行的开放银行法，因此数据安全性及可预期性需求的增加显而易见，实际上这也是对于具备充分应对网络安全风险能力的可扩展平台的需求增加。 3.实时需求变革挑战 缓存慢速数据库可能为某些用例增加足够的速度，但却会以额外的应用程序逻辑，多个服务之间的连接以及多个潜在的故障点形式显著增加复杂性。 随着数字化金融服务的快速发展，实时功能需求飞升，基于磁盘的传统数据库体系结构已经无法满足实时应用的要求，缓存等技术只是暂时的解决方案。实时技术不断成熟，金融服务业需要前所未有地面对和处理大规模、同时访问实时数据的巨大需求挑战。 4.遗留数据库的缺点 遗留数据库经常在可扩展性、灵活性、可靠性和复杂性方面存在问题。 1）难以实现顺畅扩展 数据库架构师通常需要预测企业数据集的规模，并围绕复制、集群、备份和弹性做出选择，但在经济快速发展，操作更为流动地环境中运行，则需要应对高度可变的数据量。金融机构的数据库必须得到快速轻松地扩展，以适应不可预测的数字交互数量。 2）灵活性不足 传统关系型数据库难以适应当今互联网服务所使用的多种数据模型，容易导致复杂性和速度方面的问题。 3）缺乏可靠性 即时从实时系统故障中恢复，确保不丢失数据和减轻故障非常关键。 4）复杂性高 大量复杂遗留系统的维护会降低开发团队的整体效率。 02 跟上科技潮流，抓住金融机遇！ 未来几代的数据工具、数据模型、开源方案和托管服务，在创新和性能方面，可能超越今天的任何一家云提供商。 1.缓存只是开始，内存数据库才是王道 在遗留系统中添加内存缓存数据库来加速现有的数据库环境有一定效果，但与完全在内存的虹科Redis企业版数据库中工作相比，还是过于复杂。 2，构建单一的数据库突破性能限制 对于大规模实时金融服务应用程序的处理，使用多个非关系型数据库会增加成本、团队负担，降低生产率。 重要的应用和程序，数据增长也快，通常需要构建多个数据模型，如果采用虹科提供的具有统一界面且能处理多个数据模型的Redis企业版数据库，更能迎合市场发展，产生事半功倍的效果！ 3.关键功能：多云混合云 云提供商引导使用托管数据库，但未来可能会有更好的选择，多云环境将变得更为重要。 虹科Redis企业版软件（Redis Enterprise）是企业级的数据库软件，也是一款实时数据平台，为全球超过8500家知名企业提供实时数据服务。具有线性可扩展性、高可用性、持久性、备份和恢复、地理分布、分层内存访问、多租户、安全性等8大核心功能、拥有RediSearch、RedisJSON等7大【Redis企业版特有模块】，可以任何规模在云、本地和混合部署中运行现代应用程序，提供无服务器、多模型的数据库解决方案。Redis企业版的核心优势是采用Redis on flash分层存储技术即【内存+闪存+磁盘】的存储方式，其Active-Active地理分布式架构允许跨地理位置同时进行数据读写操作、拥有亚毫秒延迟和极高吞吐量。 03 虹科Redis企业版数据库实战金融圈！1.高效扩展数据库性能，对实时金融服务应用程序至关重要 利用分层内存和存储方法来支持具有高数据库性能的大型数据集，虹科Redis企业版数据库是优选。 虹科Redis企业版数据库可随基础架构容量线性扩展，提高数据库资源效率，同时支持大型数据集实时性能，成本更低。 2.实时数据处理和高可用性的完美组合，轻松应对任何场景 仅仅支持提供实时结果，对于数据库的完美运行是不够的，具有高弹性、可用性、立即从故障中恢复并不丢失数据才是数据库的保障。 金融机构在虹科Redis企业版数据库的高可用性和多数据模型的支持下，能够实时处理大量数据，并从故障中快速恢复，确保金融服务始终可用。无论是实时支付、交易工作流协调还是欺诈检测，其多数据模型都能满足不同场景的需求，使开发人员能够更轻松地实现复杂功能。 3.多云环境与Active-Active地理分布式部署，为全球金融应用提供数据层提供支持 随着金融服务技术的发展，数据层必须灵活的使用支持实时功能技术，包括多样的多云和混合云环境。 虹科Redis企业版数据库作为一种支持多云和混合云环境的实时数据服务，并使用CRDT技术处理全球范围内的同步更新，在不影响用户的延迟或可用性前提下，为金融机构提供自动化和技术支持。

MySQL读取数据慢？ 难以轻松扩展？ 数据搜索效率低？ 无法实时分发数据集？ 虹科Redis企业版数据库解决方案来了！企业将Redis企业版数据库与MySQL一起使用，可以实现企业缓存或复制数据库，从而使应用程序运转更快、更有效、更加可扩展。 单独使用MySQL的问题 MySQL单独使用面临如下问题： 1.读取或写入速度慢：MySQL是基于磁盘的，所以它的速度难以满足客户需求，特别是在应对大规模数据时。 2.高速数据不满足长事务：高速数据不仅需要精确的数值、还需要持续更新并实时可用，但这不适用于长事务。（长事务指运行时间长的事务） 3.不能轻松扩展应用程序：安装大型MySQL时，需要将数据集分割到多个节点或实例（分片），但在多个分片上查询数据时，其性能会下降。 4.数据搜索效率低：MySQL不能对大量数据运行二级索引查询。 5.不能实时分发统一的数据集：MySQL不能有效地分发实时、统一的数据集 MySQL+虹科Redis企业版数据库的组合 MySQL与Redis企业版数据库一起使用的优势： 1.提高读写性能：MySQL和Redis企业版数据库一起使用可以将读取或写入性能从几秒钟提高到几毫秒。 2.提高数据速度：Redis企业版提供的数据结构可有效结合高速数据摄取和实时分析功能。 3.增加可扩展性：Redis企业版可实现自动线性扩展，降低服务器和DRAM的消耗。 4.高效搜索：Redis企业版强大的搜索功能可以对海量数据集进行快速的二级索引。 5.在全球各地运行：Redis企业版以实时读写的方式跨地域分发统一的数据集。 让Redis企业版数据库和MySQL一起工作吧！ MySQL+虹科Redis企业版数据库的应用场景 Redis企业版作为内存数据库或缓存数据库使用的几个场景： 1.二级索引查询：通过将数据从MySQL数据库索引到Redis企业版，可以对二级索引中持有的MySQL数据进行查询。 2.针对写密集型工作负载进行回写缓存：使用Redis企业版作为回写缓存，可以在几毫秒内接收和处理成千上万的写请求。 3.对读密集型工作负载进行缓存预取：通过将数据写入MySQL，然后在客户的应用程序访问它之前预加载到Redis企业版，可以提高应用运转速度并降低成本。 4.更新应用程序：使用Redis企业版可以弥补遗留应用程序和云端托管的较新应用程序之间的差距。有了Redis企业版，数据可以在这两种环境中同时进行实时写入和读取。 想要了解【Redis企业版数据库】或【行业解决方案】，欢迎关注虹科云科技或者评论交流！