Redis（Remote Dictionary Server，遠端字典伺服器）和 MongoDB 是兩類知名的 NoSQL數據庫，其以非結構化的方式存儲數據。與傳統關聯式數據庫使用表格、行和列來組織數據不同，NoSQL數據庫採用了不同的數據存儲模型。
Redis是一種開源的記憶體中數據庫，以鍵值對的形式存儲數據，其將數據存儲在 RAM 中，以實現高效的讀寫性能，同時也提供磁片持久存儲作為補充功能。MongoDB是另一種開源的文檔數據庫，透過序列化的 JSON 格式來存儲數據，MongoDB會將數據存儲在外部存儲中。
儘管 Redis和 MongoDB 都是廣受歡迎的 NoSQL數據庫，並且在現代軟體發展中得到了廣泛的應用和驗證，但兩者在設計理念、應用場景等方面存在顯著差異。對於剛接觸 NoSQL 數據庫的讀者來說，這些差異可能會帶來困惑。
本文旨在為讀者提供關於這兩種數據庫的詳細資訊，説明大家更好地理解兩者的區別，進一步根據自身開發團隊的需求和業務應用場景，更有效地選擇最合適的數據庫解決方案。
數據模型
所謂數據模型，指的就是我們向數據庫中存儲數據時，這些數據究竟以何種形式進行組織、存儲。瞭解了數據模型，進而能窺探出數據庫的設計思想，從而指導我們如何正確地去使用。例如 SQL 數據庫在存儲時，會將數據組織為表格的形式，同時表格還會附帶若干屬性約束，這就是典型的關係數據模型，如下圖所示。
圖一、關係數據模型
Redis
Redis 將數據存儲在RAM中，RAM帶來的優勢就在於數據可以被快速存取，並能提供極低的延遲。不過由於 RAM 的特性，這種存儲方式也限制了可以存儲的數據量，無論是 HDD 還是 SSD，硬碟的單位存儲價格始終遠低於 RAM。而為了實現數據持久性，Redis 提供了兩種機制：快照（Snapshot）和僅追加檔（AOF）日誌記錄，這兩種方法可以將數據集保存在磁片上，規避 RAM 易失性的缺陷。
此外，Redis 使用鍵值對的形式存儲數據，每個數據條目都有一個唯一的鍵（Key）。它支援多種數據類型，常用的包括有序集合（Sorted Set）、雜湊（Hash）、無序集合（Set）、清單（List）與字串（String）。鍵值對的大小被限制為不超過 512MB，不過通常我們在使用中會盡可能地避免使用較大的鍵值對。
它還支援 Pub-Sub 或者流模式，這使其不僅僅是一個鍵值緩存系統。該功能允許在系統中實現訊息佇列等功能，額外的 Redis Model 支援也提供了緩存之外的拓展選項。
下圖展示了 Redis 的數據模型。
圖二、Redis 數據模型
MongoDB
MongoDB 是一種文檔存儲數據庫，與傳統的 SQL 驅動的關聯式數據庫有顯著不同。在關聯式數據庫中，如上文所言，數據通常被簡化為具有索引的 CSV 檔形式，每個檔代表一個表；而在文檔存儲中，數據則被簡化為具有索引的 JSON 檔，每個檔對應一個文檔，多個文檔組合成一個集合。
另外，JSON 檔的結構與 XML 和 YAML 檔類似，也類似於 Python 中的字典。因此，可以按照這種層次結構來組織和涉及數據。在 MongoDB 中，文檔由已命名的鍵組成，而這些鍵可以包含其他文檔、陣列或標量值。舉例而言，一個文檔中可能包含一個鍵 Address.Street，其值為 123 Main St。你可以透過在索引中查找 Address.Street 等於某個值的文檔集合來進行搜索。
圖三、JSON檔
同時，MongoDB 還允許文檔包含陣列，例如 Orders 陣列，其中可以包含多個訂單資訊。可以針對 Orders 陣列的內容進行複雜的查詢操作，比如查找包含某個特定值子集的文檔。舉例來說，如果 Orders 包含 [“A1001”, “B2002”]，查詢 Orders includes “A1001” 會返回這個文檔；而查詢 Orders includes any of [“B2002”, “C3003”] 則會返回包含這些訂單中任一項的文檔。
文檔的嵌套層次越深，其靈活性和數據組織的能力越強。例如，Address 可以包含一個子文檔 Geo，其中有 Latitude 和 Longitude 資訊。如果業務的數據高度結構化，文檔存儲模型往往比關聯式數據庫更具優勢。
下圖展示了 MongoDB 的數據模型。
圖四、MongoDB 數據模型
什麼情況下使用Redis
以開發團隊以及應用需求為導向
如果您的應用需要頻繁的查詢操作，Redis 中的數據通常存儲在各種專門的數據結構中，為了優化性能，開發人員需要為每種類型的物件選擇特定的數據結構。因此，選擇 Redis 可能會帶來一些額外的開發與適配工作。而在 MongoDB 中，由於其數據結構更加一致（JSON），類似的查詢可能在實現層面上更加簡單。不過事有兩面，儘管在 Redis 中的查詢或許需要處理多種數據結構，但這種些微複雜性帶來的好處是回應速度的提升。Redis 的高性能可以彌補在查詢處理上的額外工作量。
對於開發人員而言，尤其是那些擁有傳統數據庫和 SQL 背景的開發人員對 MongoDB 的接受程度或許會更好。雖然兩者都是 NoSQL 數據庫，但MongoDB 提供了一種更直觀、更符合 SQL 習慣的方式來管理和查詢數據。相較之下，Redis 雖然使用上完全稱不上複雜，但以鍵值對為設計思考的存儲模式，可能需要花費更多時間和精力去學習，Redis 也提供了更高的靈活性。
“就個人而言，我傾向於選擇 Redis 來滿足大多數需求，其高性能和靈活性使其在許多應用場景中相當有效。不過最終的選擇，應該基於具體的應用需求和開發團隊的技能組合。”
艾體寶高級工程師Eero
Redis
對於需要快速查詢的臨時數據存儲，非常建議使用 Redis。Redis 能夠提供對頻繁存取的數據的快速回應，因此非常適合用作緩存或會話存儲等場景。此外，Redis 內置了對發佈-訂閱（Pub/Sub）訊息傳遞模式的支援（新發佈的 Redis Stream 還在此基礎上進一步做了改），其在即時應用程式或事件驅動架構中表現出眾。同時，他還提供其它高級數據結構例如有序集合和清單，用於實現速率限制、任務佇列與作業調度系統。最後，Redis 還能高效地對數據進行計數和匯總，也非常適用於跟蹤排行榜數據或其他統計數據。
MongoDB
相比之下，MongoDB 適用於存儲複雜的應用程式數據，尤其是大規模的數據集。其提供了更傳統的數據庫結構，同時支援無模式的存儲，賦予了開發者相較於關聯式數據庫更大的靈活性。MongoDB 能夠有效地處理大量的寫入和讀取操作，常見的用例如內容管理系統或大規模的使用者數據管理。
兩者不能一起使用嗎?
許多應用程式中，同時使用 Redis 和 MongoDB 是一種行之有效的策略。Redis 的高性能與 MongoDB 的長期存儲能力相得益彰，得以顯著優化數據庫的整體性能，提高系統的可擴展性，並為應用程式提供更多的靈活性。例如，Redis 的高速記憶體存儲使其能夠迅速捕獲和處理即時數據流，非常適用於需要即時回應的場景。處理後的數據或結果，可以存儲在 MongoDB 中，進行存檔或用於更複雜的分析。該策略一方面能提高系統的回應速度，另一方面還能為數據的持久性和可擴展性提供額外的保障。
圖五、Redis vs MongoDB
另一個常見的應用場景是跨 Redis 和 MongoDB 的混合數據模型。您可以利用 Redis 的鍵值存儲來快速存取頻繁使用的中繼數據，同時使用 MongoDB 處理更複雜的數據結構。如此，職責分明，Redis 提供低延遲的讀取和寫入操作，而 MongoDB 則處理複雜的查詢和數據持久化。透過結合兩種數據庫的優點，進而構建一個既高效又靈活的系統，滿足多種應用需求。
圖六、Redis 和 MongoDB 的混合數據模型
