redis简介与功能-Redis简介强大的数据结构存储与快速访问功能 (redis简历怎么写)

Redis简介：强大的数据结构存储与快速访问功能

Redis是一个基于内存的非关系型数据库，其主要功能是提供对各种数据结构的高效存储和快速访问。Redis的特点是将数据置于内存中，因此其性能非常高，可以支持高并发的数据读写请求。目前，Redis已成为业界领先的键值数据库之一。

Redis支持的数据结构非常多样化，其中包括字符串、散列、列表、集合、有序集合等。每种数据结构都有其独特的存储和访问方式，因此在应用程序中可以根据具体的需求来选择合适的数据类型。

以下是一些Redis支持的数据结构和其相应的使用方法：

1.字符串

字符串是Redis中最简单的数据结构，所有的键值对都是以字符串的形式存储。在Redis中，可以通过SET命令将一个键值对存储起来，然后通过GET命令来获取该键的值。

例如，下面的代码演示了如何使用Redis存储一个字符串键值对：

redis> SET mykey "Hello World"OKredis> GET mykey"Hello World"

2.散列

散列是一种键值对的集合，其中每个值由一个自定义的键标识，例如一个人的名字可以作为键，其年龄、地址等信息组成的值则作为相应的值。在Redis中，可以通过HSET和HGET命令来对散列进行存取操作。

例如，下面的代码演示了如何使用Redis存储一个散列键值对：

redis> HMSET user1 name Jack age 30 address "123 Mn St."OKredis> HGET user1 name"Jack"redis> HGETALL user11) "name"2) "Jack"3) "age"4) "30"5) "address"6) "123 Mn St."

3.列表

列表是一组按照插入顺序排序的元素集合，列表中的元素可以重复。在Redis中，可以通过LPUSH和RPUSH命令来对列表进行左插入和右插入操作，通过LPOP和RPOP命令来进行左弹出和右弹出操作。

例如，下面的代码演示了如何使用Redis存储一个列表：

redis> LPUSH mylist "World"1) "World"redis> LPUSH mylist "Hello"2) "Hello"redis> LRANGE mylist 0 -11) "Hello"2) "World"

4.集合

集合是一组无序、不重复的字符串集合，可以对集合进行添加、删除和查询操作。在Redis中，可以通过SADD和SMEMBERS命令分别对集合进行添加和查询操作，通过SREM命令来删除集合中的某个元素。

例如，下面的代码演示了如何使用Redis存储一个集合：

redis> SADD myset "Hello"1redis> SADD myset "World"1redis> SMEMBERS myset1) "Hello"2) "World"

5.有序集合

有序集合是一个无序、不重复的字符串集合，其中的每个元素都带有一个分数，可以根据分数对元素进行排序。在Redis中，可以通过ZADD和ZRANGE命令分别对有序集合进行添加和查询操作。

例如，下面的代码演示了如何使用Redis存储一个有序集合：

redis> ZADD myzset 1 "one"1redis> ZADD myzset 2 "two"1redis> ZADD myzset 3 "three"1redis> ZRANGE myzset 0 -1 WITHSCORES1) "one"2) "1"3) "two"4) "2"5) "three"6) "3"

综上所述，Redis作为一款高效的内存数据库，具有强大的数据结构存储和快速访问功能。无论是对于开发人员还是企业用户，都是一款非常实用的数据库系统。

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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。

EXCEL中的VLOOKUP、HLOOKUP如何使用？

如何使用以下两个最常用的查询函数：VLOOKUP 和 HLOOKUP。 在函数名中，V 代表着纵向，而 H 代表着横向。 当您需要搜索一列或多列信息时可使用 VLOOKUP，当您需要搜索一行或多行信息时可使用 HLOOKUP。 使用 VLOOKUP 搜索多列数据首先，下载 Excel 2002 示例文件：查询函数示例数据（英文）。 该文件使用虚构的数据来说明难题，它包含两个工作表：Page Views 和 Pages。 Page Views 工作表包含唯一标识每个网页的一组 ID，还包含有关在 2002 年 9 月每个网页的点击次数的信息。 Pages 工作表包含网页 ID 以及对应于每个 ID 的网页的名称。 网页 ID 出现在两个工作表内，这是因为源数据库使用了规范化数据结构。 在该结构中，ID 可使用户找到给定网页的数据。 有关规范化数据结构的大致介绍，请参阅使用范式和 Excel 设计 Access 数据库（英文）。 由于数据驻留在列中，因此我们将使用 VLOOKUP 函数输入第一个工作表中的一个网页 ID，然后返回第二个工作表中对应的网页名称。 请按照下列步骤操作：在 Page Views 工作表中，单击单元格 E3 并键入“VLOOKUP”。 在单元格 E4 中，键入“Result”。 单击单元格 F4，并在该单元格或编辑栏中键入以下公式：=VLOOKUP(F3,Pages!A2:B39,2,False) 注释 “#N/A”将出现在单元格 F4 中，因为该函数应该在单元格 F3 中找到一个值，但该单元格为空。 您将在下一步中向单元格 F3 中添加一个值。 有关如何修复 #N/A 错误的详细信息，请参阅更正 #N/A 错误。 将单元格 A4 中的值复制到单元格 F3 内，然后按 Enter。 “Home Page”将显示在单元格 F4 中。 使用单元格 A5 中的值重复步骤 3 和步骤 4。 “Comics & Humor”将显示在单元格 F4 中。 不必浏览至第二个工作表，您便会确定网站用户主要访问了哪些网页。 这就是查询函数的价值所在。 使用它们，您可以花费较少的时间和精力查找大型数据集中的记录。 理解函数的各部分您在上一部分中使用的函数执行了几项单独的操作。 下图介绍了其中的每项操作：下表列出并介绍了您用于该函数的一些参数。 根据需要，该信息解释了如何修复在使用这些函数时可能出现的 #VALUE 和 #REF 错误。 您需要了解此信息以便成功地使用该函数。 HLOOKUP 函数使用相同的语法和参数。 部分 是否必需？ 意义=VLOOKUP() =HLOOKUP() 是 函数名。 与 Excel 中的所有函数一样，您在名称前面加上等号 (=)，并将必需信息（或者怪僻的术语参数）放在函数名后的括号中。 在此示例中，您使用逗号分隔所有参数或变量。 F3 是 您的搜索项，即要查找的字词或值。 在此示例中，搜索项是您在单元格 F3 中输入的值。 您还可以将其中一个网页 ID 号直接嵌入到函数中。 Excel 帮助将函数的这一部分称为 lookup_value。 如果没有指定搜索值或者引用了空白单元格，Excel 将显示“#N/A”错误消息。 Pages!A2:B39 是 要搜索的单元格区域。 在此示例中，这些单元格驻留在另一个工作表上，因此工作表名称（“Pages”）位于区域值（“A2:B39”）之前。 感叹号（“!”）将工作表引用和单元格引用分开。 如果您仅想搜索与函数驻留在相同页面上的区域，请删除工作表名称和感叹号。 还可以在函数的这一部分中使用命名区域。 例如，如果将名称“Data”指定给 Pages 工作表上的某个单元格区域，您就可以使用“Pages!Data”。 Excel 帮助将函数的这一部分称为 table_array 值。 如果使用区域查询值 TRUE，则随后您必须按照升序对 table_array 参数的第一列中的值排序。 否则，该函数将无法返回准确的结果。 2 是 定义的单元格区域中的某一列，该列中包含要查找的值。 例如，Pages 工作表上的列 B 中包含您要查找的网页名称。 由于 B 是定义的单元格区域（“A2:B39”）中的第二列，因此该函数使用“2”。 如果定义的区域包含第三列，并且您要查找的值驻留在该列内，您将使用“3”，依此类推。 请记住，列在工作表中的实际位置并不重要。 如果您的单元格区域起始于列 R 且终止于列 T，您可以使用 1 引用列 R，使用 2 引用列 S，依此类推。 Excel 帮助将函数的这一部分称为 col_index_num 值。 如果您使用 HLOOKUP 函数，Excel 帮助将这一部分称为 row_index_num 值，并且您要遵循相同的原则。 注释 如果您在此参数中使用了错误值，Excel 将显示错误消息。 您可能会产生以下任一错误：如果值小于 1，Excel 显示“#VALUE!”。 要解决该问题，请输入值 1 或更大的值。 有关 #VALUE! 错误的详细信息，请参阅更正 #VALUE! 错误。 如果值超过单元格区域内的列数，由于该公式无法引用指定的列数，Excel 将显示“#REF!”。 有关如何修复 #REF 错误的详细信息，请参阅更正 #REF! 错误。 False 可选 完全匹配项。 如果使用“FALSE”，VLOOKUP 将返回完全匹配项。 如果 Excel 无法找到完全匹配项，它将显示“#N/A”错误消息。 有关如何修复 #N/A 错误的详细信息，请参阅更正 #N/A 错误。 如果将该值设置为“TRUE”或将其留空，VLOOKUP 将返回与您的搜索项最接近的匹配项。 如果将该值设置为 TRUE，您必须按照升序对表格数组的第一列中的值排序。 Excel 帮助将函数的这一部分称为 range_lookup 值。 使用 VLOOKUP 函数的一般原则在使用 VLOOKUP 函数时，请记住以下规则：如果希望该函数返回完全匹配项，则必须按照升序对表格数组中的值排序；否则，该函数将失败。 该函数从您定义的单元格区域的左上部开始搜索，而且它搜索起点右侧的列。 必须始终用逗号分隔参数。 使用 HLOOKUP 搜索多行数据上一部分中的步骤使用了 VLOOKUP 函数，其原因是数据驻留在列中。 本部分中的步骤介绍如何使用 HLOOKUP 函数查找一行或多行中的数据。 在 Pages 工作表中，复制单元格区域 A2 至 B39 中的数据。 滚动到该工作表的顶部，右键单击单元格 D2，然后单击“选择性粘贴”。 在“选择性粘贴”对话框中，选择“转置”，然后单击“确定”。 Excel 将数据粘贴到起始于单元格 D2 且终止于单元格 AO3 的两行中。 在 Page Views 工作表中，在单元格 E6 中键入“HLOOKUP”，在单元格 E7 中键入“Result”，然后在单元格 F7 中键入以下公式：=HLOOKUP(F6,Pages!D2:AO3,2,FALSE)在单元格 F6 中输入单元格 A4 中的 ID，然后按 Enter。 “Home Page”将显示在单元格 F6 中。 您获得了相同类型的结果，但您搜索的是一组行而非列。 HLOOKUP 函数与 VLOOKUP 函数使用相同的参数。 然而，您声明的不是包含要查找的值的列，而是行。 接下来，让我们看一下同时适用于这两个函数的一个重要原则。 请转至 Pages 工作表并按照下列步骤操作：在单元格 D4 至 M4 中，随意键入一些内容。 可以键入任何想要的内容，只是向这些单元格中添加一些文本或数字而已。 在 Page Views 工作表上，将 HLOOKUP 公式更改为如下所示：=HLOOKUP(F6,Pages!D2:AO4,3,FALSE)更改完该公式后，您在单元格 D4 中输入的值将出现。 以下是需要记住的原则：要查找的值不一定驻留在匹配值旁边的单元格内。 该值可以驻留在匹配值右侧任意数目的列内，也可以驻留在匹配值下方任意数目的行中。 只需确保您扩展了 table_array 和 col_index_num 或 row_index_num 参数，使它们包括要查找的值。 使用 HLOOKUP 函数的一般原则在使用 HLOOKUP 函数时，请记住以下规则：该函数从您定义的单元格区域的左上部开始搜索，而且它搜索起点下方和右侧的行。 必须始终用逗号分隔参数。 如果希望该函数返回完全匹配项，则必须按照升序对数据中的值排序。 是的，您可以横向排序。 为此，请按照下列步骤操作：在 Pages 工作表中，单击单元格 D2。 在“数据”菜单上，单击“排序”。 在“排序”对话框中，单击“选项”。 在“排序选项”对话框中，单击“按行排序”，然后单击“确定”。 在“排序”对话框中，单击“确定”对数据排序。

redis zadd 排序是升序还是降序

展开全部如果设置为非零，则在与客户端缺乏通讯的时候使用 SO_KEEPALIVE 发送 tcp acks 给客户端。这个之所有有用，主要由两个原因：1) 防止死的 peers2) Take the connection alive from the point of view of networkequipment in the middle.