Redis是一个高效的内存数据库,它支持包括String、List、Set、SortedSet和Hash等数据类型的存储,在Redis中通常根据数据的key查询其value值,Redis没有模糊条件查询,在面对一些需要分页、排序以及条件查询的场景时(如评论,时间线,检索等),只凭借Redis所提供的功能就不太好不处理了。
最近使用Redis优化项目功能,其中有一部分为模糊查询,找了很多帖子,也没有找到很好的解决方案和思路,最终皇天不负有心人啊,终于让我找到了!!!
RediSearch是一个Redis模块,为Redis提供查询、二次索引和全文搜索。要使用RediSearch,首先要在Redis数据上声明索引。然后可以使用重新搜索查询语言来查询该数据。RedSearch使用压缩的反向索引进行快速索引,占用内存少。RedSearch索引通过提供精确的短语匹配、模糊搜索和数字过滤等功能增强了
把所有的数据按照字符串形式的key-value保存到redis中,然后使用keys *关键字*方式模糊匹配。在设计key时,需要把模糊查询的value叶设计成key的一部分。但是网上有说:redis生产环境中慎用keys模糊匹配方法
每日凌晨程序中连续的4个keys模糊查询对redis造成阻塞,阻塞时间总共为7.2s,造成哨兵误判redis主节点宕机,导致主从每天凌晨频繁切换。
2、模糊删除,比如:Redis的key前缀为 t*,则会删除库中key 为 t 开头的所有数据。
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性,包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景,例如Redis适合用于缓存和计数器,MongoDB适合用于高并发的读写,PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库,MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点,需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
题目给出了一个访问链接,仔细看了看网站的内容,大意是提供了一个有redis的存储的服务,并且给出系统信息和redis的配置,以及相关增删改查功能,然后让你crash这个服务。
这篇经验主要介绍了Redis常见用的一些操作命令。这篇例子是在windows上操作的。linux类似。写的一些基础,大神就别看了。
抽象一点说,假设开始槽位的二进制数是 xxx,那么该槽位中的元素将被 rehash 到 0xxx 和 1xxx(xxx+8) 中。 如果字典长度由 16 位扩容到 32 位,那么对于二进制槽位 xxxx 中的元素将被 rehash 到 0xxxx 和 1xxxx(xxxx+16) 中。*
Redis Redis的安装好基本使用 环境 Python 3.6 Django 2.0.7 django-redis 4.9.0 Mac ???Redis坑(传送门) GitHub https://
Redis 大家肯定都不陌生了,作为一种快速、高性能的键值存储数据库,广泛应用于缓存、队列、会话存储等方面。
Redis是Key-Value数据库,存储的时候需要一个唯一的Key值,查询的时候根据根据key值进行查询,但是Redis毕竟只是key-value存储,所以有很多局限性。例如:
2.索引 (正向索引 -> like %key% ; 反向索引 -> 先建关键词列表)
为搜索字段创建索引。避免使用 select *,列出需要查询的字段。垂直分割分表。选择正确的存储引擎。
根据模糊查找的业务场景,比对一下上面列出的6种条件,如果你的场景是全都要支持,并且是 大用户量, 接口qps高,海量的数据检索量,那就不要在数据库上做任何挣扎了,你需要的是一个 全文检索引擎。可以直接看文章最后面~
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 #在Linux中密码登录redis客户端 一、查找redis服务登录客户端 ps -ef|grep redis 506 12827 12771 0
搞懂了前面的内容,我相信进入到redis操作命令就很舒服啦;redis操作命令学习没什么技巧,多看多用多拼。在这里分享燕十八里的redis学习笔记(当然官网才是最好的):
前段时间遇到一个棘手问题,mq消费速度突然从30/s变成1/s,而且还持续了很长的一段时间,吓得我赶紧动手排查问题。但是mq消费速度慢的原因,可能有很多种(例如mysql、jvm、redis、mq、代码问题等)。为了可以快速定位问题点,博主直接通过Arthas工具进行问题的排查和追踪。
11月初我们发布了1.4.0里程碑稳定版本,增加了一些新功能包括丰富了查询控件、支持查询JS/CSS增强、支持mongodb、redis、存储过程数据集、支持分组小计、支持图表钻取、条件钻取、支持表格背景设置斑马线、支持分栏功能、支持分版功能、支持动态合并格等等;下面就让我们一起来看一下具体的功能吧。
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/reverse-bits 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
用法 Set<String> keySet = stringRedisTemplate.keys("keyprefix:"+"*"); 需要使用StringRedisTemplate,或自定义keyS
Redis 作为当前最流行的内存型 NoSQL 数据库,被许多公司所使用,作为分布式缓存。我们在实际使用中一般都会为 key 带上指定的前缀或者其他定义的格式。当由于我们程序出现bug,造成 redis 里面的存储的值,与我们预期的不一致时,我们可以通过查询指定格式的 key,来定位到我们具体的出现问题的key,从而方便我们解决问题。
1. redis 数据结构 基础数据结构 字符串String 字段Hash 列表List 集合Set 有序集合Zset 高级数据结构 HyperLogLog:基数统计 Geo:地理位置 PUB/SUB:订阅发布 2. Redis结构分析 单进程单线程队列实现kv数据库 完全基于内存 基于io多路复用 数据结构简单,对数据的操作也简单 使用多路复用I/O模型 3. 高级操作 假如Redis里面有1亿个key,其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的,如果将它们全部找出来? keys + 正则表达式。
随着国内服务共享化的热潮普及,共享单车,共享雨伞,共享充电宝等各种服务如雨后春笋,随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战。MongoDB对LBS查询的支持较为友好,也是各大LBS服务商的首选数据库。 腾讯云MongoDB团队在运营中发现,原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈,经腾讯云优化后,云MongoDB在LBS服务的综合性能上,有10倍以上的提升。 腾讯云MongoDB提供的优异综合性能,为国内各大LBS服务商,例如摩拜单车等,提供了强有力的保障。 LBS业务特点 以共享
我们队伍是由武汉大学在校学生组成。我们选择的课题是让 TiDB 接入若干外部的数据源,使得 TiDB 称为一个更加通用的查询优化和计算平台。
项目中使用了 combo select,为缺省的select增加模糊搜索的功能,一直运行得很好。
MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点,关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL(全称Structured Query Language)语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。
学习 JAVA ,就离不开后端,而工作大部分时间我们都是在开发业务接口,那么其性能就尤为重要。如果接口慢,我们应该从哪些方面对接口进行优化呢? 01 【善于使用异步编程】 利用多线程实现异步 比较推荐用自定义TreadPool来实现多线程,在Java 8及以上的版本,也可以使用CompletableFuture来实现。 使用Mq中间件实现异步 现在市面上比较流行的分布式消息中间件有rocketmMq、rabbitMq、kafka等,在Springboot的环境中引入相关的消息中间件也比较简单,这里就不再赘
本文收集整理了各大厂常见面试题N道,你想要的这里都有内容涵盖:Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈,希望大家都能找到适合自己的公司,开开心心的撸代码。
点击“发布功能”,在弹出框的频道名称中,输入刚才订阅的频道名称,可选择“文本发布”及“文件发布”; 笔者这里测试的是文本发布,因此选择在下面的文本输入框中输入内容,随后点击文本发布。
看了上面的新闻,不禁感到一惊,线上 redis 竟然因为一条指令锁住全库,这究竟是什么原因,又该如何避免呢? 本篇日志就来详细说明。
“检索”是很多产品中无法绕开的一个功能模块,当数据量小的时候可以使用模糊查询等操作凑合一下,但是当面临海量数据和高并发的时候,业界常用 elasticsearch 和 lucene 等方案,但是elasticsearch对运行时内存有着最低限额,其运行时大小推荐 2G 以上的内存空间,并且需要额外的磁盘空间做持久化存储。
redis下的db: redis默认有db0~db15,总共16个数据库,数据库之间通过整数索引标识,而不是由一个数据库名称。默认情况下,一个客户端连接到数据库0。redis配置文件中下面的参数来控制数据库总数:
作为一个后端开发工程师,我们大部分时间都是在开发业务接口,作为一个资深开发,我们不仅仅是要保证能用就行,更重要的是要保证接口的性能。那么如果接口慢,我们应该从哪些方面对接口进行优化呢?
在今年,小灰的一位读者在秋招提前批的时候,面试了阿里巴巴杭州base的淘宝部门,已顺利拿到offer。
在项目中,Redis 不应该被当作传统数据库来使用;储存大量没有过期时间的数据。如果储存大量无过期时间,而且无效的key的话;再加上 Redis 本身的过期策略没有被正确设置,就会大量占用内存。这样就会导致再多的内存资源也不够用。最近在项目中,就遇到这样的情况。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
假如有一个15亿用户的系统,每天有几亿用户访问系统,要如何快速判断是否为系统中的用户呢?
redis的keys命令,通来在用来删除相关的key时使用,但这个命令有一个弊端,在redis拥有数百万及以上的keys的时候,会执行的比较慢,更为致命的是,这个命令会阻塞redis多路复用的io主线程,如果这个线程阻塞,在此执行之间其他的发送向redis服务端的命令,都会阻塞,从而引发一系列级联反应,导致瞬间响应卡顿,从而引发超时等问题,所以应该在生产环境禁止用使用keys和类似的命令smembers,这种时间复杂度为O(N),且会阻塞主线程的命令,是非常危险的。
最近深深体会到,目前的发展速度,数据库方面各种东西,原理层出不穷,一个礼拜不去看那些公众号去“滋养”,一下脑子,就发现新的概念不知道了。
KEYS pattern 查找所有符合给定模式 pattern 的 key 。 KEYS * 匹配数据库中所有 key 。 KEYS h?llo 匹配 hello , hallo 和 hxllo 等。
WATCH 命令用于在事务开始之前监视任意数量的键:当调用 EXEC 命令执行事务时,如果任意一个被监视的键已经被其他客户端修改了,那么整个事务不再执行,直接返回失败.
首先定义或确定dir目录和dbfilename,然后把备份的rdb文件放到dir目录下面,重启Redis即可恢复数据。
hmset lilei name "LiLei" age 26 title "Senior"
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