Redis 的散列键会将一个键和一个散列在数据库里关联起来,用户可以在散列中为任意多个字段(field)设置值。与字符串键一样,散列的字段和值既可以是文本数据,也可以是二进制数据。
hsetnx:它们的关系就像set和setnx命令一样,只不过作用域由键变为field
转载自 https://blog.csdn.net/fan510988896/article/details/71730696
Redis支持5种数据类型。 Redis命令不区分大小写,如SET,Set和set都是同一个命令。
哈希hash又称为散列、杂凑等,是将任意长度的输入通过散列算法变换为固定长度的输出,最终输出也就是哈希值。这种转换是一种压缩映射。也就是说,散列值的空间通常要远小于输入控件,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能通过散列值来确定唯一的输入值。
Redis除了可以存储键还可以存储常见的5种数据类型,分别是:String、List、Set、Hash、ZSet。对于Redis的命令有一部分是可以公用的,但是还有一些其他的命令是属于特殊使用的。
Redis为列表、集合、散列、有序集合提供了一组配置选项,这些选项可以让redis以更节约的方式存储较短的结构。
Redis可以存储键与5种不同数据结构类型之间的映射,这5种数据结构类型分别为string(字符串),list(列表),set(集合),hash(散列),zset(有序集合),下面将分别对这5种数据类型的控制命令进行总结,熟话说好记性不如烂笔头,方便以后查看。
散列表(哈希表),其思想主要是基于数组支持按照下标随机访问数据时间复杂度为O(1)的特性。可以说是数组的一种扩展。假设,我们为了方便记录某高校数学专业的所有学生的信息。要求可以按照学号(学号格式为:入学时间+年级+专业+专业内自增序号,如2011
迁移系统时,有时你必须建立一个小脚手架。我们最近不得不这样做:在Instagram上,于遗留原因,我们需要将大约3亿张照片映射到创建它们的用户的ID,以便了解要查询的分片(请参阅有关我们的更多信息)分片设置)。虽然所有客户端和API应用程序都已更新并向我们返回 完整信息,但仍有许多人缓存的旧数据。我们需要一个解决方案:
hash类型,又叫作散列类型,它类似hashmap,通过一定的hash算法得到对应的索引位置,然后将数据保存在该索引所在的地方。本章讲述的东西,重点不在于应用场景,因为hash能做的事情,string也都能做。所以本章分享的是,试图揣测redis官方推出hash的意义,以及实现原理。
Redis 的散列会将一个键和一个散列在数据库里关联起来,用户可以在散列中为任意多个字段设置值。与字符串键一样,散列的字段和值既可以是文本数据,也可以是二进制数据。
hash取余对数据key-value的key值做hash取余计算,得到结果只要key值不变(字符串相等)取余结果在[0,1,2,3,…,n-1],n=分片个数(节点个数)。 计算公式如下:
散列类型适合存储对象,使用对象类别和ID构成键名,使用字段表示对象的属性,而字段值则存储属性值。
基于Key、Value型的Nosql数据库很多,我们经常听说的是以上两款。在几年前,我们经常听说Memcached ,但这几年Redis更耳闻能详。
先来介绍一下这篇文章的特点:最主要的是每条命令后面添加了详细的解释,以及英文单词的意思,便于大家理解,我也没想到有生之年我会这么多单词,哈哈哈哈.还有就是有的命令后面gen了实例,方便理解,鬼知道我写这篇文章花了多久,希望对大家有所帮助,这就是对我最大的鼓励.(虽然检查了很多遍,但是内容实在是多,所以有错误的请大家指出.我会进行更改)
自增自减命令 自增自减命令只能作用于整数,如果对不存在的键或者保存了空串的键执行自增/自减操作,那么会将这个键的值当作0处理,如果对无法解释为整数或者浮点数的字符串值性自增/自减操作,把额会返回一个错误。
建立一个名为bar的键 127.0.0.1:6379> set bar 1 OK # 获取Redis中所有的键,keys命令需要遍历Redis中所有的键。当键的数量过多时,不建议使用。 127.0.0.1:6379> KEYS * 1) "bar" 判断键是否存在(如果键存在返回整数1,否则返回整数0) 127.0.0.1:6379> exists bar (integer) 1 127.0.0.1:6379> exists note (integer) 0 删除键 语法:del key [key ...]
自己边学边记录的,写在了excel里,这里直接沾出来,懒得美化加工了。
Redis 提供了一组用于操作列表(list)数据类型的命令。列表是一个有序的元素集合,可以在列表的两端进行插入、删除和访问操作。
由于它的内存空间非连续,因此查找某个元素时只能从头到尾遍历,时间复杂度为 O(n)。那么能不能提高链表的查找效率呢?
假设你们班级100个同学每个人的学号是由院系-年级-班级和编号组成,例如学号为01100168表示是1系,10级1班的68号。为了快速查找到68号的成绩信息,可以建立一张表,但是不能用学号作为下标,学号的数值实在太大。因此将学号除以1100100取余,即得到编号作为该表的下标,那么,要查找学号为01100168的成绩的时候,只要直接访问表下标为68的数据即可。这就能够在O(1)时间复杂度内完成成绩查找。
Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表,可以让用户将多个键值对存储到一个reids键里面,hash特别适合用于存储对象。从功能上来说,Redis为hash散列提供了一些与字符串值相同的特性,使得散列非常适用于将一些相关的数据存储在一起。我们可以把这种数据聚集看作是关系数据库中的行,或者文档数据库中的文档。
大年初五送财神,emmm,希望今年暴富,每年都是这么单纯简单的小愿望,没有一次让我实现的。
分片集群是将多个Redis主从结构联合起来,每个主从结构具有一个主实例和多个从实例。Redis的分片集群可以在数据量不断增大的情况下进行水平扩容,将键值放在指定的实例中,以此来降低系统对单主节点的依赖,从而提高Redis服务的读写性能。分片集群的结构图如下。
Redis支持两种持久化方式,一种是RDB方式(快照:根据指定的规则“定时”将内存中的数据存储在硬盘上),另一种是AOF方式(在每次执行命令后都将命令本身记录下来)。Redis允许同时开启RDB和AOF。
Jedis 使用Java来操作Redis 什么是Jedis 是Redis官方推荐的Java操作Redis中间件, 如果你要使用Java操作Redis, 那么就该对jedis熟悉 测试 导入对应的依赖 <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>3.2.0</version>
C++语言中有标准的字典库,我们可以通过pair(key,value)的形式存储数据。但是C语言中没有这种的库,于是就需要自己实现。本文讲解的就是Redis源码中的字典库的实现方法。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
Redis专题(二)——Redis数据类型(1) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 Redis是一种Key-Value类型的数据库,属于非关系型数据库,NoSQL的一种
字典是一种用于保存键值对的数据结构,可以通过键值对中的键快速地查找到对应的值。在Redis所使用的C语言中,并没有内置字典,所以Redis自己实现了字典。
现在我们想要实时统计有多少用户访问我们的网站,这是一个相当简单的任务,一般的做法是存储用户ID,然后计算任意时刻集合中不同ID的个数即为网站实时访问量,这是一种可行的做法,但是慢慢就会发现随着用户的不断增长,存储集合数据所需要的空间越来越大,所需要的统计成本也越来越高,因此我们需要另外一种算法来解决这个问题,即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。
什么是热点问题?在我们生活中,定义是:比较受广大群众关注或者欢迎的新闻或者信息或指某时期引人注目的地方或问题。
最近在学习非关系型数据库redis,来总结一下redis常用的指令吧,比较简单,就当做自己敲打一遍加深一下印象吧。
Redis字符串命令 编号 命令 描述 1 SET key value 此命令设置指定键的值。 2 GET key 获取指定键的值。 3 GETRANGE key start end 获取存储在键上的字符串的子字符串。 4 GETSET key value 设置键的字符串值并返回其旧值。 5 APPEND key value 将指定值附加到键 6 MGET key1 [key2..] 获取所有给定键的值 7 SETBIT key offset value 存储在键上的字符串值中设置或清除偏移处的位 8 SE
GETBIT key offset SETBIT key offset value BITCOUNT key [start] [end] 统计下标范围内值为1的数量 BITOPS op destkey [key…] 多个KEY位运算 OP=AND/OR/XOR/NOT 应用场景:
大概敲了一遍基本命令,熟悉了redis的存储方式。现在开始进一步系统的学习。学习教程目前计划有三个,一个是github上的https://github.com/JasonLai256/the-little-redis-book/blob/master/cn/redis.md,一个是中文官方网站http://www.redis.cn/documentation.html,还有一个看起来像w3c风格的简单教程http://www.runoob.com/redis/redis-commands.html。 我一般
redis 为每种数据类型都提供了多种内部编码方式,以散列类型为例,通过散列表实现散列类型,此时查找和赋值操作时间复杂度为 O(1),但是当键中元素很少时,O(1)的性能并不会比 O(n)有明显的性能提高。所以此时 redis 会使用一种比较紧凑但是性能稍差的内部编码方式,内部编码方式对于开发者来说是透明的,当键中元素变多时,redis 就会自动调整内部编码方式,转换为散列表。
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效,这样在失效的时候,也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。
字符串类型是 Redis 中最基本的数据类型,可以存储二进制数据、图片和 Json 的对象。
可视化管理redis的界面工具:RedisDesktopManager,官方下载链接:https://redisdesktop.com/download 河蟹版:https://tanyh.lanzous.com/icdp3ud
我们通过上几篇的介绍已经初步的掌握了Redis集群的相关内容,但这都是针对Redis服务端来说。我们还没有使用客户端去操作Reids集群。Redis为了追求性能的最大化,对集群环境的客户端通信协议做了非常大的修改,也就是说如果我们要从单节点连接Redis切换到连接集群环境Redis,那么客户端的代码需要做出相应的修改。
项目中会常用到redis,但JedisCluster的使用api还是比较多,经常可能会记不太清楚,故这里将大部分JedisCluster的api贴出来,供大家参考。
最近家里的事情太多了,很久没更新技术文了。期间,也收到了很多小伙伴的鼓励,谢谢大家的帮助和支持,我想感谢大家最好的方式就是持续分享好的技术文章了吧,让自己和他人持续有所收获。
最近群里聊起秒杀和限流,我自己没有做过类似应用,但是工作中遇到过更大的数据和并发。 于是提出了一个简单的模型: var count = rds.inc(key); if(count > 1000) throw "已抢光!" 借助Redis单线程模型,它的inc是安全的,确保每次加一,然后返回加一后的结果。如果原来是234,加一了就是235,返回的一定是235,在此中间,不会有别的请求来打断从而导致返回236或者其它。 其实我们可以理解为inc的业务就是占坑排队,每人占一个坑,拿到排队小票后看看是不是超额了,
Redis专题(四) ——Redis排序、消息队列、优化存储 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、排序 1、命令 SORTkey [ALPHA] [DESC] [LIMIT start end],对列表、集合和有序集合进行排序,当加上alpha参数后,则可以按照字典顺序排序,加上desc则倒序排序,加上limit则支持分页。 2、关键参数 by参数:by key:*->val,可以指定排序的标准,可以自己传入一个list,也可以指定某个列进行排序。
redis的数据结构 数据结构类型 结构存储的值 结构的读写能力 STRING 可以是字符串、整数、或者浮点数 对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作;对整数和浮点数执行自增或者自减 LIST 一个链表,链表上的每个节点都包含了一个字符串 从链表的两端推入或者弹出元素;根据偏移量对链表进行修剪;根据值查找或者移除元素 SET 包含字符串的无序收集器,并且被包含的每个字符串都是独一无二、各不相同的 添加、获取、移除单个元素;检查一个元素是否存在于集合中;计算交集、并集、差集;从集合里
redis(remote dictionary server 远程字典服务器)是一个开源高性能的键值对数据库,通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求,并借助高层次的接口来胜任缓存、队列等角色。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
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