张 俊，廖雪花，余旭玲，雷 蒙

1.四川师范大学 计算机科学学院，成都 610101

2.四川师范大学 物理与电子工程学院，成都 610101

传统关系型数据库（MySQL）通过磁盘管理数据，大数据环境下，高并发请求会频繁地访问磁盘操作数据，由于磁盘的物理结构限制，数据库会面临着高稳定性和高性能的挑战，完全基于磁盘读写的关系型数据库已经不能满足新应用的扩展性和时延需求。然而MySQL在历史上积累了大量数据[1]，为了能继续充分利用这些数据，继续为用户提供服务、为企业创造更多的价值，MySQL提供了MEMORY存储引擎。该存储引擎将所有数据放在内存中。但引擎对数据字段类型有限制，表容量较小，随着数据量的增加，需要多次的手动修改以维护容量，应用配置复杂。同时该引擎在数据持久化方面存在严重问题，其数据易丢失。

本文提出基于Redis 实现MySQL 数据库内存化的方案，相较MySQLMEMORY，Redis 支持多种数据结构，拥有NOSQL 高扩展性的优势，同时由于Redis 在高并发场景下表现出的极高性能和易于配置、部署的优势，Redis在内存数据库中获得了广泛的认可。本文利用Redis解决高并发场景下MySQL的I/O瓶颈问题[2]，其核心思想是将MySQL中的热点数据迁移到Redis中，应用程序通过Redis访问数据，实现海量热点数据的高效存取。

现阶段大多应用系统使用结构化查询语言SQL 操作MySQL 数据库，但Redis 目前不支持标准SQL 访问，无法兼容现有系统的访问模式；为了降低数据的学习成本和处理成本，本内存化方案后期将展开Redis 对查询语言SQL的支持的研究。……