抖音用什么数据库做关注

抖音使用了多种数据库来处理用户关注的功能。以下是一些可能用到的数据库：

1. 关系型数据库（如MySQL）：关系型数据库是最常见的数据库类型之一，用于存储和管理结构化数据。在抖音中，关注关系可能需要存储用户ID、被关注用户ID以及关注时间等信息，这些可以使用关系型数据库来管理。

2. NoSQL数据库（如Redis）：NoSQL数据库是非关系型数据库，适用于处理大量的非结构化数据。在抖音中，用户关注关系可能需要实时更新和查询，而NoSQL数据库可以提供高性能和可扩展性，以满足这些需求。

3. 图数据库（如Neo4j）：图数据库适用于处理具有复杂关系的数据。在抖音中，用户关注关系可以看作是一个图结构，其中用户是节点，关注关系是边。使用图数据库可以更高效地查询和分析这种复杂关系。

4. 分布式数据库（如Cassandra）：分布式数据库是将数据分布在多个节点上的数据库系统。在抖音这样的大规模应用中，使用分布式数据库可以实现数据的水平扩展和高可用性，以应对高并发的用户关注请求。

5. 内存数据库（如Memcached）：内存数据库将数据存储在内存中，以提供快速的读写操作。在抖音中，用户的关注关系可能需要频繁地更新和查询，使用内存数据库可以加快这些操作的速度。

综上所述，抖音可能使用了关系型数据库、NoSQL数据库、图数据库、分布式数据库和内存数据库等多种数据库来处理用户关注关系。这些数据库可以根据不同的需求和场景进行选择和组合，以提供高性能、可扩展性和可靠性的用户关注功能。

抖音是一款短视频社交平台，用户可以在平台上关注其他用户，关注功能是抖音平台的核心之一。那么，抖音在实现关注功能时，使用了什么数据库呢？

抖音是由字节跳动公司开发的，作为一款大型社交平台，它需要处理大量的用户数据。为了支持高并发的用户关注操作，抖音使用了分布式数据库来存储和管理用户关注信息。

具体来说，抖音使用了两种数据库来实现关注功能：

1. 主数据库（MySQL等关系型数据库）：主数据库用于存储用户的基本信息，比如用户的昵称、性别、地区等。同时，主数据库还负责存储用户关注的对象，比如关注了哪些用户、关注了哪些话题等。主数据库采用关系型数据库的设计，可以提供稳定可靠的数据存储和查询功能。

2. 缓存数据库（Redis等内存数据库）：缓存数据库用于存储用户的关注状态信息，比如用户是否已经关注了某个用户或话题。由于用户关注信息的频繁变动，使用缓存数据库可以快速地读取和更新关注状态，提高系统的响应速度和并发处理能力。

抖音将主数据库和缓存数据库结合起来，通过主数据库存储用户基本信息和关注对象，通过缓存数据库存储用户关注状态，实现了高效的关注功能。

除了上述两种数据库，抖音还可能使用其他的数据库技术来支持其他功能，比如用户的视频上传、评论等。综上所述，抖音在关注功能的实现中，使用了主数据库和缓存数据库来存储和管理用户的关注信息。这样的设计可以保证系统的性能和稳定性，提供良好的用户体验。

抖音使用的数据库主要有两个，一个是MySQL，另一个是Redis。

1. MySQL：MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种大型网站和应用程序中。在抖音中，MySQL主要用于存储用户的关注关系。当用户关注或取消关注其他用户时，这些关注关系会被记录在MySQL数据库中。MySQL提供了高效的数据存储和查询功能，可以快速地处理海量的关注数据。

2. Redis：Redis是一种开源的内存数据结构存储系统，也被称为键值存储系统。在抖音中，Redis主要用于缓存用户的关注关系。当用户打开抖音并浏览关注的用户时，相关的关注关系会被从Redis中读取，这样可以提高数据的读取速度并减轻MySQL的负载。Redis具有高速的内存读写能力和丰富的数据结构支持，非常适合用于缓存关注关系等频繁访问的数据。

具体的操作流程如下：

1. 用户关注：当用户在抖音上点击关注按钮时，客户端会发送关注请求到服务器。服务器首先会检查用户的登录状态和权限，然后将关注关系存储到MySQL数据库中。同时，服务器会更新Redis中的缓存数据，将新的关注关系加入到对应用户的关注列表中。

2. 用户取消关注：当用户在抖音上取消关注某个用户时，客户端会发送取消关注请求到服务器。服务器会先验证用户的身份，然后在MySQL数据库中删除对应的关注关系。同时，服务器也会更新Redis中的缓存数据，将取消关注的用户从关注列表中移除。

3. 用户浏览关注列表：当用户打开抖音并浏览自己关注的用户时，客户端会发送获取关注列表的请求到服务器。服务器会先检查用户的登录状态和权限，然后从Redis中读取用户的关注列表。如果Redis中没有缓存数据，服务器会从MySQL数据库中读取关注列表，并将数据存储到Redis中以供下次访问。

通过使用MySQL和Redis这两个数据库，抖音能够高效地管理和存储用户的关注关系，并提供快速的数据访问和查询功能，为用户提供流畅的关注体验。