redis查寻数据大小-Redis查寻数据体积不再是难题 (redis查询所有key)

Redis查寻数据：体积不再是难题

Redis是一种内存数据库，它具有快速的写入和读取速度，并且能够存储大量的数据。这种数据库非常适合于需要快速存储和查找数据的场景，例如新闻网站、在线购物平台等。然而，随着数据量不断增大，Redis查询数据的速度也会变得缓慢。在这种情况下，如何优化Redis查询数据的速度呢？

1. 使用Redis索引

Redis索引是存储在Redis数据库中的一种特殊数据结构，它能够加快Redis查询数据的速度。在Redis索引中，每个值都与一个键相关联，并且能够通过该键快速查找相关数据。例如，如果需要查找某个在线购物平台中的商品信息，可以使用商品编号作为Redis索引的键值，使得查询时能够快速定位到对应的商品信息。

以下是在Python中使用Redis索引的示例代码：

import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379)# 将商品编号作为Redis索引的键值r.set('product:001', 'Apple iPhone X')r.set('product:002', 'Samsung Galaxy S9')r.set('product:003', 'Huawei Mate 20 Pro')# 通过商品编号查询对应的商品名称product_name = r.get('product:001').decode()print(product_name)

2. 使用Redis缓存

Redis缓存是一种在Redis中存储数据的方式，它能够加快查询速度，而且能够减少对数据库的访问次数。在使用Redis缓存时，通常会设置一个过期时间，当缓存数据过期时，需要重新从数据库中读取数据。如果缓存时间设置得合理，能够有效减少数据库的访问次数，从而提高Redis查询数据的速度。

以下是在Python中使用Redis缓存的示例代码：

import redisimport timer = redis.Redis(host='localhost', port=6379)# 设置缓存时间为60秒expire_time = 60# 获取商品信息并缓存到Redis中def get_product_info(product_id):product_info = 'product info: ' + product_idr.set(product_id, product_info, ex=expire_time)return product_info# 获取商品信息def get_product(product_id):result = r.get(product_id)if result:print('get from cache')return result.decode()else:print('get from db')product_info = get_product_info(product_id)return product_info# 查询商品信息product_id = '001'print(get_product(product_id))time.sleep(expire_time + 1)print(get_product(product_id))

在上面的代码中，如果Redis缓存中存在对应的商品信息，则会直接从缓存中获取；否则，会从数据库中获取并缓存到Redis中，设置缓存时间为60秒。如果在60秒内再次查询该商品信息，可以直接从Redis缓存中获取，避免了对数据库的访问。

3. 使用Redis集群

当Redis数据量过大时，单个Redis节点的存储能力可能已经不能满足需求，这时可以使用Redis集群来扩展Redis的存储容量。Redis集群是由多个Redis节点组成的集群，每个节点存储部分数据，通过分片算法将数据分散存储到各个节点中。

以下是在Python中使用Redis集群的示例代码：

import redisclusterstartup_nodes = [{"host": "127.0.0.1", "port": "7001"},{"host": "127.0.0.1", "port": "7002"},{"host": "127.0.0.1", "port": "7003"},{"host": "127.0.0.1", "port": "7004"},{"host": "127.0.0.1", "port": "7005"},{"host": "127.0.0.1", "port": "7006"}]# 创建Redis集群rc = rediscluster.RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)# 存储数据rc.set('product:001', 'Apple iPhone X')# 查询数据product_name = rc.get('product:001')print(product_name)

在上面的代码中，创建了一个由六个Redis节点组成的Redis集群，并使用“`rc.set“`方法将商品数据存储到Redis集群中。查询数据时，通过“`rc.get“`方法采用分片算法，定位到对应的节点并获取商品数据。

结论

以上三种方法都能够提高Redis查询数据的速度，具体方法要根据实际情况来选择。如果数据量不是很大，可以使用Redis索引或Redis缓存来优化；如果数据量很大，可以考虑使用Redis集群来扩展存储容量。无论使用哪种方法，都需要根据具体情况进行调整，以达到最佳的性能优化效果。

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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。

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。

能人来，关于经线纬线的问题，填表格

经线 纬线 起点 格林尼治天文台旧址 赤道 概念 地球仪上连接南北两极的线 地球仪上与赤道平行的线 形状 半个圆，且都不平行 一个圆，且都平行 方向 指示南北方向 指示东西方向 长度 都相等 从赤道向两极逐渐缩短 范围 从本初子午线向东、西各分180度 从赤道向南、北各分90度 零度 本初子午线 赤道 表示方法 东经（E） 西经（W） 南纬（S） 北纬（N） 起点 格林尼治天文台旧址 赤道 重要的纬度 赤道、北回归线、南回归线 重要的经度 0°经线，180°经线