redis-Redis查表谁用谁知道-查表方便么 (redis-cli)

教程大全 2025-07-11 22:56:19 浏览

一、Redis的基本介绍

Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源的、高效的、快速的,支持多种数据结构的键值对存储数据库管理系统。Redis有很多优点,其中有两个最大的优点是:速度快和数据存储持久化。

Redis可以存储的数据类型有:字符串、列表、集合、哈希表、有序集合等。除此之外,Redis还支持一些特殊的数据结构,如:BitMap、HyperLogLog、GEO等。

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二、Redis的查表功能介绍

Redis的查表功能是对数据存储和查找的优化,具体的实现是通过使用hash表来实现的。Redis将键值对存储在hash表中,这样可以快速的进行查找,而不必访问整个数据集合。在使用Redis时,我们只需要将键值对存储在hash表中,就可以方便的进行查找。

三、Redis查表功能的使用示例

下面是一个Redis查表的使用示例。

1、使用Redis命令行客户端连接到Redis 服务器

在命令行中输入以下命令:

启动Redis命令行客户端,并连接到本地Redis服务器(如果Redis服务器不在本地,需要输入连接的IP地址和端口号)。

2、存储键值对

使用以下命令将一个字符串键值对存储在Redis中:

set username john

这个命令在Redis中创建了一个名为“username”的字符串键,并将值设置为“john”。

3、查找键值对

使用以下命令查找一个字符串键:

get username

这个命令返回存储在名为“username”的键中的值,即“john”。

这个例子中,使用了Redis的字符串键值对存储功能,并使用了Redis的查表功能来快速查找字符串键。

四、总结

Redis是一个非常强大的键值对存储数据库管理系统,支持多种数据结构和功能。其中,Redis的查表功能可以帮助我们更加快速的进行数据查找,并优化数据存储和查询。在使用Redis时,我们需要充分利用这些功能,才能充分发挥Redis的性能优势。

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如何理解而value对于Redis来说是一个字节数组,Redis并不知道value中存储的是什么

Redis不仅仅是一个简单的key-value内存数据库,Redis官网对自身的定义是“数据结构服务器”。 通过用心设计各种数据结构类型的数据存储,可以实现部分的数据查询功能。 因为在Redis的设计中,key是一切,对于Redis是可见的,而value对于Redis来说就是一个字节数组,Redis并不知道你的value中存储的是什么,所以要想实现比如‘select * from users where =shanghai’这样的查询,在Redis是没办法通过value进行比较得出结果的。 但是可以通过不同的数据结构类型来做到这一点。 比如如下的数据定义users:1 {name:Jack,age:28,location:shanghai}users:2 {name:Frank,age:30,location:beijing}users:location:shanghai [1]其中users:1 users:2 分别定义了两个用户信息,通过Redis中的hash数据结构,而users:location:shanghai 记录了所有上海的用户id,通过集合数据结构实现。 这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。 Jedis jedis = ();Set shanghaiIDs = (users:location:shanghai);//遍历该set//...//通过hgetall获取对应的user信息(users: + shanghaiIDs[0]);通过诸如以上的设计,可以实现简单的条件查询。 但是这样的问题也很多,首先需要多维护一个ID索引的集合,其次对于一些复杂查询无能为力(当然也不能期望Redis实现像关系数据库那样的查询,Redis不是干这的)。 但是Redis2.6集成了Lua脚本,可以通过eval命令,直接在RedisServer环境中执行Lua脚本,并且可以在Lua脚本中调用Redis命令。 其实,就是说可以让你用Lua这种脚本语言,对Redis中存储的key value进行操作,这个意义就大了,甚至可以将你们系统所需的各种业务写成一个个lua脚本,提前加载进入Redis,然后对于请求的响应,只需要调用一个个lua脚本就行。 当然这样说有点夸张,但是意思就是这样的。 比如,现在我们要实现一个‘所有age大于28岁的user’这样一个查询,那么通过以下的Lua脚本就可以实现public static final String SCRIPT =local resultKeys={};+ for k,v in ipairs(KEYS) do + local tmp = (hget, v, age);+ if tmp > ARGV[1] then + (resultKeys,v);+ end;+ end;+ return resultKeys;;执行脚本代码 Jedis jedis = ();(auth);List keys = (allUserKeys);List args = new ArrayList<>();(28);List resultKeys = (List)(funcKey, keys, args);return resultKeys;注意,以上的代码中使用的是evalsha命令,该命令参数的不是直接Lua脚本字符串,而是提前已经加载到Redis中的函数的一个SHA索引,通过以下的代码将系统中所有需要执行的函数提前加载到Redis中,我们的系统维护一个函数哈希表,后续需要实现什么功能,就从函数表中获取对应功能的SHA索引,通过evalsha调用就行。 String shaFuncKey = (SCRIPT);//加载脚本,获取sha索引(funcName_age, shaFuncKey);//添加到函数表中通过以上的方法,便可以使较为复杂的查询放到Redis中去执行,提高效率。

sql语言多表查询

1.查询有不及格成绩的学生姓名 select studName from T_stud join T_select on T_ = T_ where score < 60 2.查询有选课的学生姓名和选课数量 select studName,count(*) from T_stud right join (select studNo,count(*)from T_select where 1=1 having count(*) > 0group by studNo ) as A on T_ = 3.查询选修了60岁以上老师所教课程的所有学生 select distinct from ( select ,,teacherNofrom ( select studNo,studName,subNofrom T_stud join T_selecton T_ = T_ ) as Ajoin T_Sub on T_ = ) as Bjoin T_teacher on T_ = where T_ > 60 4.洪七公老师的学生中,考试不及格的人数(姓名列表) select distinct from ( select ,,teacherNofrom ( select studNo,studName,subNofrom T_stud join T_selecton T_ = T_ T_ < 60 ) as Ajoin T_Sub on T_ = ) as Bjoin T_teacher on T_ = where T_ like 洪七公 5.洪七公老师教的学生列表以及选修的课程 select , from ( select ,,teacherNo,subNamefrom ( select studNo,studName,subNofrom T_stud join T_selecton T_ = T_ T_ < 60 ) as Ajoin T_Sub on T_ = ) as Bjoin T_teacher on T_ = where T_ like 洪七公 6.所有大于50岁老师姓名列表 select teacherName from T_teacher where teacherAge > 50 7.郭靖的课程平均分 select avg(score) from T_stud join T_select on T_ = T_ where studName like 郭靖 8.王语嫣所选课程名称列表 select subName from (select subNofrom T_stud join T_selecton T_ = T_ studName like 王语嫣) as A join T_Sub on T_ = 9.选修学生最多的课程(这里没有考虑同时多门课程的选修数相等的情况) select subName from (select top(1) subNo,count(*)from T_selectgroup by subNo order by subNo desc ) as A join T_Sub on T_ = 10.所教学生最多的老师 其他的没时间了,你自己去试着写写吧。 。 。

为啥redis 使用跳表而不是使用 red-black

redis使用跳表(ziplist)? 首先,跳表是skiplist?不是ziplist。ziplist在redis中是一个非常省内存的链表(代价是性能略低),所以在hash元素的个数很少(比如只有几十个),那么用这个结构来存储则可以在性能损失很小的情况下节约很多内存

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