通过Redis查询，获得的数据更快!
Redis是一种基于内存的数据结构存储系统，它支持数据结构，如字符串，散列，列表，集合和有序集合，它通过提供对复杂数据类型的支持来优化应用程序的性能。
在传统的应用程序中，数据通常存储在磁盘中，这样可以牺牲一些查询速度以获得更大的数据存储容量。但是，现代应用程序需要快速地检索和更新数据，因此将数据存储在内存中已经成为了一种常见的解决方案。
Redis的主要优点是速度快。由于它将数据存储在内存中，因此可以灵活地处理其他存储系统无法处理的大量数据。此外，它还支持一些高级功能，如事务，协议层分片和发布/订阅模式，这些都可以使开发人员更轻松地构建可扩展的应用程序。借助Redis，我们可以轻松地在短时间内查询海量数据，并且可以支持多个应用程序同时对数据进行插入和更新。
Redis的查询机制非常简单。用户只需要运行一个查询，Redis将立即返回结果，这样用户就可以立即开始下一个查询。然而，和其他内存数据库一样，它需要用户对 服务器 机器的cpu速度和内存容量有一定的要求。虽然Redis已经尽力降低了其内存需求，但它仍然要求用户按照一定的策略进行内存管理。
下面我们将通过一个简单的示例来演示Redis的查询速度优势。
我们将对1000个数字进行排序，并比较使用Redis和不使用Redis时的查询速度。
以下是使用C++代码实现向Redis数据库中写入1000个数字的过程。
redisContext* conn = redisConnect(“127.0.0.1”, 6379);
if (!conn || conn->err)
redisFree(conn);
std::cerr errstr
std::vector vecInts(1000);
srand(time(0));
for (int i = 0; i
vecInts[i] = rand() % 100000;
char buffer[20];
sprintf(buffer, “%lld”, vecInts[i]);
redisCommand(conn, “SET %s %s”, buffer, buffer);
redisFree(conn);
在这个例子中，我们首先创建了一个Redis连接，然后用1000个随机生成的数字填充一个向量，最后将每个数字存储到Redis中。当我们执行上面的代码，将1000个数字写入Redis数据库后，我们可以使用以下代码进行排序：```C++std::vector vecInts;vecInts.reserve(1000);srand(time(0));for (int i = 0; i vecInts.push_back(rand() % 100000);redisContext* conn = redisConnect("127.0.0.1", 6379);if (!conn || conn->err){redisFree(conn);std::cerr errstr return 1;}redisCommand(conn, "FLUSHALL");char buffer[20];for (auto& i : vecInts){sprintf(buffer, "%lld", i);redisCommand(conn, "SET %s %s", buffer, buffer);}redisCommand(conn, "SORT numbers LIMIT 0 -1");redisReply* reply = (redisReply*)redisCommand(conn, "SORT numbers LIMIT 0 -1");if (reply && reply->type == REDIS_REPLY_ARRAY){for (size_t i = 0; i elements; i++)std::cout element[i]->str }freeReplyObject(reply);redisFree(conn);
在此代码中，我们首先准备了一些随机生成的数字并将其存储到一个向量中。然后将Redis数据库清空并写入向量中的数字。我们调用“SORT”命令以排序数据。
在上面的示例中，我们可以看到使用Redis进行查询的卓越性能。在查询1000个数字的情况下，Redis可以快速返回排序结果，而不需要等待同样数量的数字从硬盘读取出来。
Redis数据库是一种功能强大，速度快且易于使用的内存数据库，使用它可以减少查询时间，并缓解应用程序的数据存储压力。无论您的应用程序需要处理多少数据，Redis都是一种优秀的解决方案。
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arraylist和linkedlist的区别vector
Arraylist和Vector是采用数组方式存储数据，此数组元素数大于实际存储的数据以便增加插入元素，都允许直接序号索引元素，但是插入数据要涉及到数组元素移动等内存操作，所以插入数据慢，查找有下标，所以查询数据快，Vector由于使用了synchronized方法-线程安全，所以性能上比ArrayList要差，LinkedList使用双向链表实现存储，按序号索引数据需要进行向前或向后遍历，但是插入数据时只需要记录本项前后项即可，插入数据较快。线性表，链表，哈希表是常用的数据结构，在进行java开发时，JDK已经为我们提供了一系列相应的类实现基本的数据结构，这些结构均在包中，
access中索引,主索引,关键字,主关键字,主键是什么意思?主关键字与主键有什么区别?
1、索引可以加快表的查询速度，通常我们将经常用来查询的一个或者几个字段设置为索引，但不宜过多，3个内最好； 2、索引是建立在一个表上的说法，而主索引是建立在多个表上的，比如从多个表组成了一个视图A，而这个视图又包含了多个表里的索引，那么视图A里再设置索引，就叫主索引。 3、主键（关键字）是一个表里能够唯一区分开每条数据的字段，主键主要作用是用来和其他表进行关联的；虽然一个表可能存在多个能够区分开每条数据的字段，但我们通常选择最为有意思，易于关联其他表的那个字段作为主键。 4、主关键字如同2里的说法：主关键字是建立在一个表上的说法，而主关键字是建立在多个表上的，比如从多个表组成了一个视图A，而这个视图又包含了多个表里的关键字，那么视图A里再设置索引，就叫主关键字。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储Json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
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