浅谈 Redis 与 MySQL 的耦合性以及利用管道完成 MySQL 到 Redis 的高效迁移

    ㈠ Redis 与 MySQL 的耦合性
    
    
    在业务架构早期、我们便该"吃着碗里的看着锅里的"、切莫让MySQL 有梦、而Redis 无心
    毕竟、有些关系型的结构不适合放到Redis跑、"男女搭配、干活不累"嘛、推荐让MySQL与Redis喜结连理
    
    其次、这 2 人、一般是在不同场景做选择、而不会在性能上选择、
    只有在 2 者都可用的情况下、综合性能、硬件成本、运维成本等选择
    比如、网页游戏启用 Redis+MySQL：
    游戏中的：好友关系、排行榜、计数器、队列、cache都很适合通过 Redis来实现
    
    再举个例子是新浪微博的架构、比如用户关注关系：

    在 MySQL中是 <粉丝，关注的人>这样一行一行存储的。而在 Redis中你可以存成一个set，或者zset等

          

    大体流程是由 MySQL 复制到 Redis 的
    基本结构应该是：
    1. 发微博-- > 进入消息队列-- > 存入MySQL-- > 复制到Redis
    2. 查询 -- > 查询缓存-- > 查询Redis -- > 查询MySQL
    
    
    
    ㈡ 快速迁移 MySQL →→ Redis 

    
       ① MySQL 要导出的表 david_lin

mysql> desc david_lin;
+---------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field   | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+---------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id      | int(11)     | NO   | PRI | NULL    |       |
| myname  | varchar(25) | NO   | UNI | NULL    |       |
| mymoney | int(11)     | NO   |     | 0       |       |
+---------+-------------+------+-----+---------+-------+

mysql> select * from david_lin;
+----+--------+---------+
| id | myname | mymoney |
+----+--------+---------+
|  1 | david  |  100000 |
|  2 | rocky  |  200000 |
+----+--------+---------+

       ② 编写导出脚本
          
            每行数据中执行的 Redis命令如下：
            HSET david_lin [myname] [mymoney]

[root@odd ~]# cat mysql_to_redis.sql 
SELECT CONCAT("*4\r\n",'$', LENGTH(redis_cmd), '\r\n',
  redis_cmd, '\r\n','$', LENGTH(redis_key), '\r\n',
  redis_key, '\r\n','$', LENGTH(hkey), '\r\n',
  hkey, '\r\n','$', LENGTH(hval), '\r\n',
  hval, '\r'
)
FROM (
  SELECT'HSET' AS redis_cmd,'david' AS redis_key,
  myname AS hkey,
  mymoney AS hval
  FROM david_lin
) AS t

       ③ 开始导入

[root@odd ~]# mysql -uroot -poracle test --skip-column-names --raw < mysql_to_redis.sql | redis-cli --pipe
All data transferred. Waiting for the last reply...
Last reply received from server.
errors: 0, replies: 0

       ④ 在Redis 里查询

redis 127.0.0.1:6379> hgetall david
1) "david"
2) "100000"
3) "rocky"
4) "200000"

    这里仅是个 demo、数据量小、不过、看这结果、有些类似行转列哈、列运算了、有木有 :）

    
    By David Lin
    2013-05-30
    Good Lucky