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redis基础

时间:2020-02-17 01:12:03      阅读:76      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:rem   ogr   系统   数字   部分   location   一个用户   set   处理   

1.NoSQL

即 Not-Only SQL( 泛指非关系型的数据库),作为关系型数据库的补充。

Nosql 作用

应对基于海量用户和海量数据前提下的数据处理问题。

特征

? 可扩容,可伸缩 ? 大数据量下高性能 ? 灵活的数据模型 ? 高可用

2.redis的缺点

redis有着简单高效的优点,但是收到物理内存的限制,不能存储海量数据

3.为什么用redis/为什么用缓存

在项目中经常用到redis作为DAO层和数据库交互的中间件,主要是两个原因:“高性能” “高并发”

为什么查询速度比MySQL数据库快

1.存在物理内存中 2.是键值数据库,本身具有简单快捷的特点

高性能

假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢,因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在数 缓存中,这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存,所以速度相当 快。如果数据库中的对应数据改变的之后,同步改变缓存中相应的数据即可!

高并发

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的,所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中 去,这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

4.五种数据结构

String
常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。

String数据结构是简单的key-value类型,value其实不仅可以是String,也可以是数字。 常规key-value缓存应用; 常规计数:微博数,粉丝数等。

Hash
常用命令: hget,hset,hgetall 等。

Hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象,后续操作的时候,你可以直接仅 仅修改这个对象中的某个字段的值。 比如我们可以Hash数据结构来存储用户信息,商品信息等等。比如下面我就用 hash 类型存放了我本人的一些信息:

key=JavaUser1
value={ “id”: 1, “name”: “programmerzx”, “age”: 22, “location”: “tianjin”
} 
List
常用命令: lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等

list 就是链表,Redis list 的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如微博的关注列表,粉丝列表, 消息列表等功能都可以用Redis的 list 结构来实现。 Redis list 的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销。 另外可以通过 lrange 命令,就是从某个元素开始读取多少个元素,可以基于 list 实现分页查询,这个很棒的一个功 能,基于 redis 实现简单的高性能分页,可以做类似微博那种下拉不断分页的东西(一页一页的往下走),性能高。

Set
常用命令: sadd,spop,smembers,sunion 等 

set 对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于 set 是可以自动排重的。
当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在 一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。可以基于 set 轻易实现交集、并集、差集的操作。
比如:在微博应用中,可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中,将其所有粉丝存在一个集合。Redis可以非常 方便的实现如共同关注、共同粉丝、共同喜好等功能。这个过程也就是求交集的过程,具体命令如下:
sinterstore key1 key2 key3 将交集存在key1内

Sorted Set
常用命令: zadd,zrange,zrem,zcard等

和set相比,sorted set增加了一个权重参数score,使得集合中的元素能够按score进行有序排列。
举例: 在直播系统中,实时排行信息包含直播间在线用户列表,各种礼物排行榜,弹幕消息(可以理解为按消息维 度的消息排行榜)等信息,适合使用 Redis 中的 SortedSet 结构进行存储。

5.key 命令

设置 10 秒钟过期: expire key 秒
查看过期时间(s) : ttl key (ttl key 值为-1,意思为持久保存,值为-2,意思是不存在/已经删掉了)
设置持久化: persist key

redis基础

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原文地址:https://www.cnblogs.com/programmerzx/p/12319683.html

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