SQL和Redis到底差在哪儿，咋选用更合适点呢？

这个问题问得特别好,是很多开发者，尤其是刚开始做项目时都会遇到的困惑，简单打个比方，SQL数据库（比如MySQL、PostgreSQL）就像一个规划整齐、需要填表办事的大型图书馆，而Redis则像一个反应超快、但只能记关键小纸条的速记员，它们俩干的活不一样，所以用对地方就事半功倍。

根本差别：从根儿上就不是一回事

首先得明白,它俩的设计初衷完全不同，根据IBM开发者社区的一篇文章解释，SQL数据库属于“关系型数据库”，核心是“关系”，数据是以严格的表格形式存储的，就像Excel表，表与表之间可以通过主键、外键关联起来，它的强项是保证数据的完整性和复杂性，比如你存一笔订单，订单里有用户信息、商品信息、价格等，这些数据分门别类放在不同的表里，但又通过ID紧密联系在一起，这种结构非常适合处理需要复杂查询和事务（保证一系列操作要么全成功，要么全失败）的场景。

而Redis,根据其官方文档介绍，它是一个“键值存储”数据库，也被称为“内存数据库”，它的结构极其简单：一个键（Key）对应一个值（Value），这个值可以是字符串、列表、哈希、集合等多种形式，但核心模式就是通过Key来快速存取Value，Redis把数据主要放在服务器的内存里，所以读写速度极快，能达到微秒级别，这是硬盘存储的SQL数据库无法比拟的，但它的弱点是，内存比硬盘贵得多，所以通常不能像SQL那样存储海量数据。

具体差别掰开揉碎了看

1. 数据模型（怎么存数据）：

   • SQL：就像建房子，先要画好严谨的设计图纸（数据库Schema），规定好每个表有哪些字段（列），字段是什么类型（整数、字符串、日期等），想改结构（比如加个字段）会比较麻烦，需要执行“ALTER TABLE”这样的迁移操作，数据之间关系复杂，靠JOIN操作来关联多张表查询。
   • Redis：就像用便利贴，非常灵活，你不需要预先定义严格的结构，一个Key可以对应一个简单的字符串，也可以对应一个包含多个字段的哈希（Hash）对象，或者一个列表（List）、一个集合（Set），它没有JOIN的概念，数据模型相对扁平。

2. 性能速度（谁更快）：

   • SQL：数据存储在硬盘上，虽然通过索引、缓存等技术可以优化，但最终还是要进行磁盘I/O（输入/输出），这个物理过程是有延迟的，所以它的速度是“相对较快”，适合对响应时间要求不是极其苛刻的常规业务。
   • Redis：数据主要放在内存里，内存的读写速度是纳秒级，硬盘是毫秒级，差着好几个数量级，Redis的读写速度是“极快”，常用于对速度有极端要求的场景。

3. 数据持久化（断电会不会丢数据）：

   • SQL：这是它的本职工作，数据写入首先就要保证安全地存到硬盘上，有完善的事务日志等机制，保证数据的一致性（ACID特性），你可以放心地把最重要的核心数据，比如用户账号、交易记录，放在里面。
   • Redis：虽然它也提供持久化功能（比如RDB快照和AOF日志），但这更像是“备份”机制，它的首要目标是速度，所以默认情况下数据在内存中，如果配置不当或服务器突然宕机，是有可能丢失一部分最新数据的，Redis里的数据通常被看作是“暂时”的或“缓存”的。

4. 查询语言（怎么操作数据）：

   • SQL：使用标准的SQL语言，功能非常强大，你可以进行非常复杂的查询，比如分组（GROUP BY）、排序（ORDER BY）、多表关联查询等，做数据分析报表非常拿手。
   • Redis：有一套自己简单的命令，比如SET（设置键值）、GET（获取值）、HSET（设置哈希字段）、LPUSH（从列表左边推入）等，操作很直接，但不支持复杂的查询和分析。

那到底该怎么选？看你的业务场景

明白了差别,选择就清晰了，很多时候，一个成熟的项目会同时使用它们，让它们各司其职。

你应该优先选择SQL数据库的情况：

• 核心业务数据：需要强一致性和持久化的数据，比如用户账户信息、订单、支付记录、商品库存（需要精确扣减的）等，这些数据绝对不能丢，也不能出错。
• 需要复杂查询和报表：比如你要做数据分析，需要查询“过去一个月销量前十的商品有哪些，并且按地区分组”，这种需求SQL的JOIN和GROUP BY能力是Redis无法替代的。
• 数据结构稳定：你的业务模型已经比较清晰，数据字段和关系不会频繁变动。

你应该优先选择Redis的情况：

• 缓存：这是Redis最经典的应用，把SQL数据库中经常被查询但又很少变动的数据（比如网站首页的热门文章列表、商品分类信息）放到Redis里，能极大减轻SQL数据库的压力，提升网站响应速度，根据亚马逊云科技（AWS）的文档，缓存是Redis最主要的使用场景之一。
• 会话存储：网站或App的用户登录状态（Session），把Session放在Redis里，用户在不同服务器间跳转时都能快速识别身份，而且可以方便地设置过期时间。
• 高速计数器和排行榜：比如文章的点赞数、商品的浏览次数，Redis的原子操作能保证在高并发下计数准确，而且排序功能实现排行榜非常简单高效。
• 消息队列：利用Redis的列表（List）或发布订阅（Pub/Sub）功能，可以实现简单的消息队列，用于系统间的异步通信和解耦。
• 实时数据：比如实时在线用户列表、游戏的实时排行榜、直播间的弹幕等，需要极低延迟的场景。

别把它们看成是“二选一”的竞争对手，而应该视为“黄金搭档”。用SQL数据库作为可靠的“硬盘”，存放所有重要、核心、需要长期保存的数据；用Redis作为高速的“内存”，存放那些需要被快速访问、可以容忍少量丢失的临时数据或缓存。 这样组合起来，既能保证数据的可靠性，又能获得极致的性能，是现代应用架构中非常普遍和有效的做法。