Sybase和Redis到底差在哪儿，技术上那些事儿聊聊看看

出身和定位

Sybase（这里主要说它的老本行，比如ASE，Adaptive Server Enterprise）是典型的关系型数据库，是上个世纪八九十年代那批老牌数据库（像Oracle、DB2）中的一员，它的核心任务是处理严肃的、结构化的、需要保证绝对正确的事务，比如银行转账，A账户减100块，B账户就必须同时加100块，一分不能差，一秒不能乱，这种操作叫“ACID事务”，是Sybase这类数据库的看家本领，它的设计思想是“一切为了稳定和安全”，数据要老老实实地存在硬盘上，哪怕突然断电,数据也不能丢。

Redis呢，它出生在互联网蓬勃发展的年代，全称是Remote Dictionary Server，远程字典服务器，听名字就知道，它像个放在网络上的、超级快的大字典，它的核心任务就一个字：快，为了快，它可以做出很多牺牲，它最典型的特点是把数据主要放在内存里，你想啊，从内存里读数据比从硬盘上读要快几个数量级，Redis生来就是为了应对那种需要瞬间读取大量数据的场景，比如网站的热门商品信息、用户的登录会话、秒杀系统的库存计数。

聊聊数据怎么存，也就是数据模型

Sybase是标准的“表格”思维，你得先设计好表结构，有哪些字段，每个字段是什么类型（整数、字符、日期等等），表与表之间还有什么外键关系，这非常严谨，适合存储那些关系复杂、需要频繁关联查询的数据，你问“某个用户的所有订单详情”，Sybase可以通过JOIN语句把用户表、订单表、商品表轻松地连在一起给你结果。

Redis就“随意”多了，它不搞表格那一套,它支持多种数据结构。

• 字符串：存个简单的键值对,比如用户的验证码。
• 列表：像排队一样，可以两头进进出出,适合做消息队列。
• 集合：一堆不重复的值,可以用来存文章标签。
• 有序集合：带分数的集合，能排序,最适合做排行榜。
• 哈希：用来存一个对象的多个字段，比如一个用户的信息（姓名、年龄、城市）。

这种灵活性让Redis在处理特定问题时非常高效，但你很难用它去做复杂的多表关联查询,它不是干这个的。

再来说说性能，这是它俩差异最大的地方

Sybase为了保证数据的持久化和一致性，每次写操作都得老老实实写硬盘（虽然有缓冲机制，但最终要落盘），这个“写硬盘”的动作，在数据库世界里就是最耗时的操作之一，所以Sybase的写性能是有瓶颈的,但它能保证数据非常安全。

Redis因为数据主要在内存里，读写速度极快，轻松能达到每秒几十万甚至上百万次操作，但这也带来了一个核心问题：万一服务器重启或者宕机，内存里的数据不就全没了吗？所以Redis提供了两种持久化机制（RDB快照和AOF日志）来把数据存到硬盘上，但这是一种妥协和备份策略，持久化的过程会影响一些性能，而且存在极短时间内的数据丢失风险，Redis的快,是用一定程度的数据安全风险换来的。

扩展性也是天差地别

Sybase这种老牌关系型数据库，传统的扩展方式是“向上扩展”，就是给服务器用更牛逼的CPU、更大的内存、更快的硬盘，虽然现在也支持分布式，但比较复杂,它的强项是单机处理复杂的SQL和事务。

Redis在“横向扩展”上天生有优势，横向扩展就是加机器，Redis有官方的集群方案，可以把数据分片到多台机器上，这样数据量和吞吐量就能线性增长,这对于互联网应用应对海量并发访问至关重要。

你可以把它们想象成两个不同的专业工具。

• Sybase 像一个严谨的银行金库管理员，他做事一板一眼，所有账目进出都要详细记录在厚厚的、不易损坏的账本（硬盘）上，确保每一笔账都绝对准确、可追溯，速度不是他的首要目标,安全和正确才是。
• Redis 像一个超级高效的快递分拣员，他手眼通天，凭借超强的记忆力（内存），能瞬间找到你要的包裹，他的目标是尽可能快地处理海量的包裹，但你可能不会要求他记住一小时前每个包裹的精确摆放位置，偶尔丢个小件（数据丢失）也在风险承受范围内。

它们不是谁替代谁的关系，而是协作关系，在现代大型系统里，经常能看到用Sybase（或MySQL/PostgreSQL）作为“源数据库”，存最终的核心数据；同时用Redis作为“缓存数据库”，把最常用的数据放在内存里，减轻源数据库的压力，从而让整个系统既快又稳，你在电商网站看商品详情，这个详情信息可能就是从Redis里读取的，快如闪电；但当你真正下单付款时，这个交易请求最终一定会落到像Sybase这样的关系型数据库上,确保你的钱和订单万无一失。

（资料来源：综合自Sybase ASE官方文档、Redis官方文档、以及各类技术社区关于关系型数据库与内存数据库的对比讨论）