㈠ 怎样连接Redis数据库
Redis 连接命令主要是用于连接 redis 服务。
以下实例演示了客户端如何通过密码验证连接到 redis 服务，并检测服务是否在运行：
redis 127.0.0.1:6379> AUTH "password"
OK
redis 127.0.0.1:6379> PING
PONG
更多命令详见：http://www.apiref.com/redis-zh/136.html
㈡ 关系型数据库和非关系型数据库有什么区别,mongdb和redis怎么选择,mongdb优势在哪
关系型数据库通过外键关联来建立表与表之间的关系，非关系型数据库通常指数据以对象的形式存储在数据库中，而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定。
MongoDB和Redis都是Nosql，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。
MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。
㈢ redis 怎么切换到一个数据库
语法
redis Select 命令基本语法如下：
redis 127.0.0.1:6379> SELECT index
可用版本
>= 1.0.0
返回值
总是返回 OK 。
实例
redis 127.0.0.1:6379> SET db_number 0 # 默认使用 0 号数据库OK redis 127.0.0.1:6379> SELECT 1 # 使用 1 号数据库OK redis 127.0.0.1:6379[1]> GET db_number # 已经切换到 1 号数据库，注意 Redis 现在的命令提示符多了个 [1](nil)
㈣ web应用如何配置连接容器上的redis和数据库
要配置连接容器上的Redis和数据库，可搭迟以按照以下步骤进行操作：
1. 确认容器内的Redis和数据库已经启动并运罩渣行正常。
2. 在web应用的配置文件中添加Redis和数据库的连接信息，包括主机名、端口号、用户名、密码等。
3. 如果Redis和数据库运行在同一容器中，可以使用容器内部的IP地址进行连接。如果Redis和数据库运行在不同的容器中，可以使用Docker网络进行连接。
4. 在web应用中使用相应的Redis和数据库客户端库进行连接物枝悄和操作。
例如，在Java应用中，可以使用Jedis客户端库连接Redis，使用JDBC客户端库连接数据库。以下是一个Java应用连接Redis和MySQL数据库的示例代码：
```
//连接Redis
Jedis jedis = new Jedis("redis_host", 6379);
jedis.auth("redis_password");
//连接MySQL数据库
String url = "jdbc:mysql://mysql_host:3306/db_name";
String user = "db_user";
String password = "db_password";
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
```
需要根据实际情况修改主机名、端口号、用户名、密码等连接信息。
㈤ thinkphp 用redis 怎么选择数据库
再配置一个数据库连接，设置默认数据库是redis，第二个数据库可选使用，比如：
$model=newModel();
$data=$model->db(1,'db2')->query($sql);//db2是在配置里的另外一个数据库连接
㈥ 如何选择数据库
如何选择数据库
完整的存储进去，完整的取出来，不需要额外的操作。
NoSQL 比 RDB 有更强的扩展性，可以充分利用分布式系统来提升读写性能和可靠性。
这不是谁设计好坏的问题，而是跟他们要解决的问题有关：RDB 诞生于互联网萌芽的时代，那时数据的准确、可靠是最重要的，而 NoSQL 诞生于互联网快速发展普及的时代，大数据、分布式、扩展性成了数据库的另一个重要特性。
总结一下：
RDB 首先得是准确、可靠，然后才向更高的“可拓展性”发展；
而 NoSQL 生而分布式，可拓展性强，然后才向更高的“准确性”发展。
NoSQL ，not only SQL，其实就是对那种打破了 RDB 严格事务和关系模型约束的那些数据库的泛指，而随着要解决的问题的不同，又诞生了各种各样的 NoSQL。
首先是“列式数据库”（Column-oriented DBMS），数据量上去了，我们想分析网站用户的年龄分布，简单说，就是你需要对同一个特征进行大数据量的分析统计，于是把原来 RDB 的“按行存储”的范式打破，变成了“按列存储”，比如 HBase；
然后你发现有些数据变动不是很大，但是经常需要被查询， 查询时还要关联很多张表，于是你把这些来自不同表的数据，揉成一个大对象，按 key-value 的格式存起来，比如 Redis；
再后来你需要对博客内容进行相关性搜索，传统 RDB 不支持相关性搜索，最重要的，还是扩展性差，增加机器的带来边际效益有限，于是有了“全文搜索引擎”，比如 Elasticsearch；
除此之外，还有“文档数据库”、“图形数据库”……
没有一种数据库是银弹。
总结
这篇文章的题目是“如何选择数据库”，这是困扰很多人的问题，那么多数据库，到底要选什么好？
可是当你问出这样一个问题时，其实你是在问一种“手段”。我现在要做这样一个需求，用什么数据库可以帮我实现它？
但其实你需要的不只是一种“手段”，因为如果对方甩给你一个冷冰冰的名字，Mysql、Elasticsearch、MongoDB，你肯定会问，凭什么？
你需要的，是一种“解决方案”。如果你需要数据十分严格准确，分毫不差，那我会推荐你采用“事务”和“关系模型”来处理数据；如果你需要数据能够被大量读取和写入，那我会推荐你扩展性强的“分布式”；如果你的数据经常是整个读取、整个更新的，那“关系模型”就没有“文档模型”适合你。
“事务”、“关系模型”、“分布式”、“文档模型”等等，这些就是“解决方案”，知道用什么“解决方案”，用哪个数据库，自然水到渠成。
正如一位大牛说的：
用户不会因为你用了 Mysql 或者 MongoDB 而使用你的软件，毕竟绝大多数用户都不知道 Mysql 和 MongoDB 是什么玩意。