利用Redis精确清理数据库
随着网络应用不断发展，数据库中的数据量呈现膨胀趋势，为了保证系统的稳定性和性能，数据清理成为了一项必不可少的操作。然而传统的数据库清理方式往往需要耗费大量的时间和网络带宽，从而影响了系统的正常运行。而利用Redis可以对数据进行精确清理，同时减少时间和网络资源的浪费。
Redis是一个基于内存的高性能键值数据库，支持数据的持久化和内存回收等功能。Redis存储和读取数据的速度非常快，因而十分适合用于缓存和数据清理等操作。下面将介绍如何使用Redis进行精确清理数据库。
1. 如何精确清理数据？
Redis的一个特点就是支持针对某些数据进行精确清理。具体做法是定义一个Set来存储需要清理的key，然后使用Redis中的del命令逐一进行清理。以下是示例代码：
import redis
# 连接Redis
r = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
# 定义Set
keys_to_delete = set()
# 向Set添加需要清理的key
keys_to_delete.add(‘key1’)
keys_to_delete.add(‘key2’)
keys_to_delete.add(‘key3’)
# 逐一进行清理
for key in keys_to_delete:
r.delete(key)
2. 如何定期清理数据？除了精确清理数据外，Redis还支持定期清理过期数据。过期数据可以通过设置key的过期时间来实现，Redis中的过期时间可以设置为秒或毫秒。以下是示例代码：```pythonimport timeimport redis# 连接Redisr = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)# 设置key的过期时间为10秒r.set('key1', 'value1', ex=10)# 等待10秒后key超时并被自动清理time.sleep(10)
除了设置过期时间，Redis还提供了定期清理过期数据的机制。具体做法是使用Redis中的ttl命令来获取key的剩余过期时间，然后根据这个时间来判断是否需要将key进行清理。以下是示例代码：
import time
# 连接Redis
r = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
# 设置key的过期时间为10秒
r.set(‘key1’, ‘value1’, ex=10)
# 每隔1秒检查一次key是否过期并清理
while True:
ttl = r.ttl(‘key1’)
if ttl == -1:
print(‘key1已被清理’)
elif ttl == -2:
print(‘key1不存在’)
time.sleep(1)
通过以上两种方式，我们可以利用Redis实现精确清理和定期清理数据库的目的，从而保证数据库的稳定性和性能。同时，Redis的高速读写能力也可为我们的应用程序提供更加出色的体验。
香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（www.IDC.Net）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云 服务器 和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。
mySQL数据库数据清理
数据库在删除记录之后，空间是不会减少的，只有在手工清理之后才可以减少，但是对于大数据量的时候建议考虑好清理数据库所花费的代价，时间很比较长，且很有可能前端服务无法使用命令为OPTIMIZE TABLE `tableName`;
如何删除硬盘中错误的数据
扫描一下磁盘错误（系统自带的），选上修复，应该就可以了。 修复后看下隐藏文件，应该有碎片文件，删掉就行了。
hadoop的优点有哪些 a处理超大文件 b低延迟访问数据
一、 Hadoop 特点 1、支持超大文件 一般来说，HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。 2、检测和快速应对硬件故障 在集群环境中，硬件故障是常见性问题。 因为有上千台服务器连在一起，故障率高，因此故障检测和自动恢复hdfs文件系统的一个设计目标。 假设某一个datanode节点挂掉之后，因为数据备份，还可以从其他节点里找到。 namenode通过心跳机制来检测datanode是否还存在 3、流式数据访问 HDFS的数据处理规模比较大，应用一次需要大量的数据，同时这些应用一般都是批量处理，而不是用户交互式处理，应用程序能以流的形式访问数据库。 主要的是数据的吞吐量，而不是访问速度。 访问速度最终是要受制于网络和磁盘的速度，机器节点再多，也不能突破物理的局限，HDFS不适合于低延迟的数据访问，HDFS的是高吞吐量。 4、简化的一致性模型 对于外部使用用户，不需要了解hadoop底层细节，比如文件的切块，文件的存储，节点的管理。 一个文件存储在HDFS上后，适合一次写入，多次写出的场景once-write-read-many。 因为存储在HDFS上的文件都是超大文件，当上传完这个文件到hadoop集群后，会进行文件切块，分发，复制等操作。 如果文件被修改，会导致重新出发这个过程，而这个过程耗时是最长的。 所以在hadoop里，不允许对上传到HDFS上文件做修改（随机写），在2.0版本时可以在后面追加数据。 但不建议。 5、高容错性 数据自动保存多个副本，副本丢失后自动恢复。 可构建在廉价机上，实现线性（横向）扩展，当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，将数据分发和备份到相应的节点上。 6、商用硬件 Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上，它是设计运行在商用硬件的集群上的，因此至少对于庞大的集群来说，节点故障的几率还是非常高的。 HDFS遇到上述故障时，被设计成能够继续运行且不让用户察觉到明显的中断。 二、HDFS缺点 1、不能做到低延迟 由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟，所以对于低延迟数据访问，不适合hadoop，对于低延迟的访问需求，HBase是更好的选择， 2、不适合大量的小文件存储 由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量，根据经验，每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节。 因此，如果大量的小文件存储，每个小文件会占一个数据块，会使用大量的内存，有可能超过当前硬件的能力。 3、不适合多用户写入文件，修改文件 Hadoop2.0虽然支持文件的追加功能，但是还是不建议对HDFS上的 文件进行修改，因为效率低。 对于上传到HDFS上的文件，不支持修改文件，HDFS适合一次写入，多次读取的场景。 HDFS不支持多用户同时执行写操作，即同一时间，只能有一个用户执行写操作。
发表评论