redis访问多数据库吗-Redis能否访问多个数据库 (Redis访问控制设置)

随着现在越来越关注数据存储性能的改善，Redis作为NoSQL数据库技术已经得到越来越多的关注。那么，Redis能否访问多个数据库呢？

答案是肯定的，Redis确实可以访问多个数据库。Redis有一个概念叫做数据库（DBs），它允许用户在多个单独的namespace中存储数据。这里面，每一个namespace就是一个Redis数据库，而用户可以访问任意个数据库，从而实现数据的有效存储和管理。

Redis可以支持多个数据库的访问的实现原理可以通过指定连接数据库的索引来实现。比如，下面的代码片段是Redis访问DB索引为2的数据库：

Redis commander让用户可以在UI界面上进行指定数据库访问，以及在多个数据库之间进行跳转，友好地提升了Redis数据库的使用体验。另外，Redis支持使用AOF来持久化单个数据库，当Redis重启时，用户可以控制Redis加载哪些数据库，因此，仍然可以从磁盘中恢复指定的数据库，从而实现多数据库的访问。

从以上总结可知，Redis确实可以访问多个数据库，它可以非常方便地提升存储数据的安全性、性能和稳定性。使用Redis操作多个数据库，可以更加灵活地管理不同的后台数据状态，同时可以有效地处理数据库信息，从而提供更加优质的业务服务。

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什么是redis呢，求通俗解释

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。 redis是一个key-value存储系统。 和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。 与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。 区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。 它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。 [1]Redis支持主从同步。 数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。 这使得Redis可执行单层树复制。 从盘可以有意无意的对数据进行写操作。 由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。 同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

如何制作Excel数据透析表

创建数据透视表1. 打开要创建数据透视表（数据透视表：一种交互的、交叉制表的 Excel 报表，用于对多种来源（包括 Excel 的外部数据）的数据（如数据库记录）进行汇总和分析。 ）的工作簿。 o 如果是基于 Web 查询（Web 查询：用于检索存储在 Intranet 或 Internet 中的数据的查询。 ）、参数查询（参数查询：一种查询类型，当运行参数查询时，将提示输入用于为结果集选择记录的值（条件），这样同一个查询就可用于检索不同的结果集。 ）、报表模板（报表模板：包含一个或多个查询或基于外部数据的数据透视表的 Excel 模板 ( file)。 保存报表模板时，Excel 将保存查询定义，但不保存在模板中查询的数据。 ）、“Office 数据连接”文件或查询文件创建报表，请将检索数据导入到工作簿中，再单击包含检索数据的 Microsoft Excel 数据清单（清单：包含相关数据的一系列工作表行，例如，发票数据库或一组客户名称和电话号码。 清单的第一行具有列标志。 ）中的单元格。 如果检索的数据是来自于 OLAP（OLAP：为查询和报表（而不是处理事务）而进行了优化的数据库技术。 OLAP 数据是按分级结构组织的，它存储在多维数据集而不是表中。 ） 数据库，或者“Office 数据连接”以空白数据透视表的形式返回数据，请继续下面的步骤 6。 o 如果要基于 Excel 数据清单或数据库创建报表，请单击数据清单或数据库中的单元格。 2. 在“数据”菜单上，单击“数据透视表和数据透视图”。 3. 在“数据透视表和数据透视图向导”的步骤 1 中，遵循下列指令，并单击“所需创建的报表类型”下的“数据透视表”。 4. 按向导步骤 2 中的指示进行操作。 5. 按向导步骤 3 中的指示进行操作，然后决定是在屏幕上还是在向导中设置报表版式。 通常，可以在屏幕上设置报表的版式，推荐使用这种方法。 只有在从大型的外部数据源缓慢地检索信息，或需要设置页字段（页字段：在数据透视表或数据透视图报表中指定为页方向的字段。 在页字段中，既可以显示所有项的汇总，也可以一次显示一个项，而筛选掉所有其他项的数据。 ）来一次一页地检索数据时，才使用向导设置报表版式。 如果不能确定，请尝试在屏幕上设置报表版式。 如有必要，可以返回向导。 6. 请执行下列操作之一： 在屏幕上设置报表版式1. 从“数据透视表字段列表”窗口中，将要在行中显示数据的字段拖到标有“将行字段拖至此处”的拖放区域。 如果没有看见字段列表，请在数据透视表拖放区域的外边框内单击，并确保“显示字段列表”被按下。 若要查看具有多个级别的字段中哪些明细数据级别可用，请单击该字段旁的。 2. 对于要将其数据显示在整列中的字段，请将这些字段拖到标有“请将列字段拖至此处”的拖放区域。 3. 对于要汇总其数据的字段，请将这些字段拖到标有“请将数据项拖至此处”的区域。 只有带有或图标的字段可以被拖到此区域。 如果要添加多个数据字段，则应按所需顺序排列这些字段，方法是：用鼠标右键单击数据字段，指向快捷菜单上的“顺序”，然后使用“顺序”菜单上的命令移动该字段。 4. 将要用作为页字段的字段拖动到标有“请将页字段拖至此处”的区域。 5. 若要重排字段，请将这些字段拖到其他区域。 若要删除字段，请将其拖出数据透视表。 若要隐藏拖放区域的外边框，请单击数据透视表外的某个单元格。 注意 如果在设置报表版式时，数据出现得很慢，则请单击“数据透视表”工具栏上的“始终显示项目”来关闭初始数据显示。 如果检索还是很慢或出现错误信息，请单击“数据”菜单上的“数据透视表和数据透视图”，在向导中设置报表布局。 在向导中设置报表布局如果已经从向导中退出，则请单击“数据”菜单上的“数据透视表和数据透视图”以返回该向导中。 6. 在向导的步骤 3 中，单击“布局”。 7. 将所需字段从右边的字段按钮组拖动到图示的“行”和“列”区域中。 8. 对于要汇总其数据的字段，请将这些字段拖动到“数据”区。 9. 将要作为页字段使用的字段拖动到“页”区域中。 如果希望 Excel 一次检索一页数据，以便可以处理大量的源数据，请双击页字段，单击“高级”，再单击“当选择页字段项时，检索外部数据源”选项，再单击“确定”按钮两次。 （该选项不可用于某些源数据，包括 OLAP 数据库和“Office 数据连接”。 ）10. 若要重排字段，请将它们拖到其他区域。 某些字段只能用于某些区域；如果将一个字段拖动到其不能使用的区域，该字段将不会显示。 11. 若要删除字段，请将其拖到图形区之外。 12. 如果对版式满意，可单击“确定”，然后单击“完成”。

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。