So simulieren Sie Redis mit MySQL
Redis是文本协议
redis
是文本协议,协议名称叫做RESP
。RESP
是 Redis
序列化协议的简写。它是一种直观的文本协议,优势在于实现异常简单,解析性能极好。
如图,Redis
协议将传输的结构数据,可以总结为 5 种最小单元类型。每个单元结束时,统一加上回车换行符号 \r\n 。
下面是几个规则:
单行字符串 以 + 开头; 多行字符串 以 $ 开头,后跟字符串长度; 整数值 以 : 开头,后跟整数的字符串形式; 错误消息 以 - 符号开头; 数组 以 * 号开头,后跟数组的长度;
比如,下面这个就是数组[9,9,6]的报文。
*3\r\n:9\r\n:9\r\n:6\r\n
所以这个协议的解析和拼装,是非常简单的。拿netty
来说,就有codec-redis 模块供我们使用。
实现:数据结构设计
在数据表的设计上,我们发现,kv
和hash
在效率上没有什么差别,因为它能够直接根据key
定位到。
反倒是zset
,由于有排序的功能,造成了很多操作的执行效率都不尽人意。
另外,由于我们不同的数据结构,是使用不同的表进行存储的。所以删除操作,要在每张表上都执行一遍。
kv设计
kv
,即string
,是redis
里最基本的数据类型。一个key
对应一个value
,string
类型的值最大能存储512MB。
设计专用的数据库表rstore_kv
,其中,rkey
是主键。
rkey varchar val varchar lastTime bigint
set操作
insert into rstore_kv("rkey","val","lastTime") values($1,$2,$3) on duplicate key update set "val"=$2,"lastTime"=$3
get操作
select val from rstore_kv where "rkey" = $1
del操作
delete from rstore_kv where "rkey" = $1
exists操作
select count(*) as n from rstore_kv where "rkey" = $1
ttl操作
select lastTIme from rstore_kv where "rkey" = $1
hash设计
hash
是一个键值(key=>value)对集合。hash
特别适合用于存储对象。
设计专用的数据库表rstore_hash
,其中,rkey
和hkey
是联合主键。
rkey varchar hkey varchar val varchar lastTime bigint
hset操作
insert into rstore_hash("rkey","hkey","val","lastTime") values($1,$2,$3,$4) on duplicate key update set "val"=$3,"lastTime"=$4
hget操作
select val from rstore_hash where "rkey" = $1 and "hkey" = $2
hgetall操作
select hkey,val from rstore_hash where "rkey" = $1
hdel操作
delete from rstore_hash where "rkey" = $1 and "hkey" = $2
del操作
delete from rstore_hash where "rkey" = $1
hlen,hexists操作
select count(*) as num from rstore_hash where "rkey" = $1
ttl操作
select max(lastTIme) from rstore_hash where "rkey" = $1
zset设计
Redis zset
和 set
一样也是string
类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个double
类型的分数。redis
正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。它的底层结构是跳跃表,效率特别高,但是会占用大量内存。
设计专用的数据库表rstore_zset
,其中,rkey
和member
是联合主键。
rkey varchar member varchar score double lastTime bigint
zadd操作
insert into rstore_zset("rkey","member","score","lastTime") values($1,$2,$3,$4) on duplicate key update update set "score"=$3,"lastTime"=$4
zscore操作
select score from rstore_zset where "rkey" = $1 and "member" = $2
zrem操作
delete from rstore_zset where "rkey" = $1 and "member" = $2"
zcard,exists操作
select count(*) as num from rstore_zset where "rkey" = $1
zcount操作
select count(*) as num from rstore_zset where "rkey" = $1 and score>=$2 and score<=$3
zremrangebyscore操作
delete from rstore_zset where "rkey" = $1 and score>=$2 and score<=$3
zrangebyscore操作
select member,score from rstore_zset where "rkey" = $1 and score>=$2 and score<=$3 order by score asc,member asc
zrange操作
select member,score from rstore_zset where "rkey" = $1 order by score asc offset $2 limit $3
zrank操作
select rank from (select member,rank() over (order by "score" asc, "lastTime" asc) as rank from rstore_zset where "rkey" = $1 ) m where m."member"= $2;
ttl操作
select max(lastTIme) from rstore_zset where "rkey" = $1
del操作
delete from rstore_zset where "rkey" = $1
set设计
Redis
的Set
是string
类型的无序集合。
设计专用的数据库表rstore_set
,其中,rkey
和member
是联合主键。
rkey varchar member varchar lastTime bigint
sadd操作
insert into rstore_set("rkey","member","lastTime") values($1,$2,$3) on duplicate key update update set "lastTime"=$3
scard操作
select count(*) as num from rstore_set where "rkey" = $1
sismember操作
select member from rstore_set where "rkey" = $1 and "member" = $2
smembers操作
select member from rstore_set where "rkey" = $1
srem操作
delete from rstore_set where "rkey" = $1 and "member" = $2
del操作
delete from rstore_set where "rkey" = $1
ttl操作
select max(lastTIme) from rstore_set where "rkey" = $1
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo simulieren Sie Redis mit MySQL. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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1. Verwenden Sie den richtigen Index, um das Abrufen von Daten zu beschleunigen, indem die Menge der skanierten Datenmenge ausgewählt wird. Wenn Sie mehrmals eine Spalte einer Tabelle nachschlagen, erstellen Sie einen Index für diese Spalte. Wenn Sie oder Ihre App Daten aus mehreren Spalten gemäß den Kriterien benötigen, erstellen Sie einen zusammengesetzten Index 2. Vermeiden Sie aus. Auswählen * Nur die erforderlichen Spalten. Wenn Sie alle unerwünschten Spalten auswählen, konsumiert dies nur mehr Serverspeicher und veranlasst den Server bei hoher Last oder Frequenzzeiten, beispielsweise die Auswahl Ihrer Tabelle, wie beispielsweise die Spalten wie innovata und updated_at und Zeitsteuer und dann zu entfernen.

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