


Fonctions de requêtes complexes de Redis et Golang : comment récupérer des données efficacement
Fonction de requête complexe de Redis et Golang : Comment récupérer des données efficacement
Introduction :
Dans le développement de logiciels modernes, la fonction de requête complexe est un élément indispensable. Que ce soit dans les applications Web ou l’analyse de données, nous devons souvent effectuer une récupération efficace de grandes quantités de données. Redis est un système de base de données en mémoire populaire, tandis que Golang est un langage de programmation rapide et facile à utiliser. Cet article expliquera comment utiliser Redis et Golang pour implémenter des fonctions de requête complexes efficaces et fournira quelques exemples de code.
- Introduction à Redis
Redis est un système de base de données en mémoire open source avec d'excellentes performances et fonctionnalités. Il prend en charge diverses structures de données, notamment des chaînes, des listes, des hachages, des ensembles et des ensembles triés. Redis fournit également des fonctionnalités avancées telles que les transactions, la publication/abonnement, la persistance et la réplication, etc. Parmi eux, les ensembles et les ensembles ordonnés sont des structures de données importantes pour nous permettre d'effectuer des requêtes complexes. - Introduction à Golang
Golang est un langage de programmation haute performance développé par Google. Il possède une syntaxe concise et un modèle de concurrence puissant, ce qui le rend idéal pour créer des serveurs backend hautes performances. Golang fournit également de nombreuses bibliothèques pour fonctionner sur Redis, telles que go-redis et redigo. - Utilisez des ensembles ordonnés pour les requêtes par plage
Dans certains scénarios, nous devons interroger selon une certaine plage à partir d'une grande quantité de données. Un ensemble trié est une structure de données idéale qui peut être triée par score et interrogée pour les éléments dans une plage spécifique.
Ce qui suit est un exemple de code pour une requête de plage utilisant la bibliothèque redigo :
func getRangeData(redisConn redis.Conn, key string, minScore, maxScore int64) ([]string, error) { values, err := redis.Strings(redisConn.Do("ZRANGEBYSCORE", key, minScore, maxScore)) if err != nil { return nil, err } return values, nil }
Dans cet exemple, nous devons d'abord nous assurer que nous avons établi une connexion au serveur Redis et transmettre un nom de clé et un minimum/maximum. paramètres de score. Nous utilisons ensuite la commande ZRANGEBYSCORE
pour interroger l'ensemble trié pour les éléments avec des scores dans une plage donnée. Enfin, nous utilisons la fonction redis.Strings
pour convertir les données renvoyées en un tableau de chaînes et renvoyer le résultat. ZRANGEBYSCORE
命令查询有序集合中分数在给定范围内的元素。最后,我们使用redis.Strings
函数将返回的数据转换为字符串数组,并返回结果。
- 使用哈希进行属性查询
有时候我们需要根据某个属性的值来查询数据。哈希是一个适合存储具有多个字段的数据的数据结构,我们可以使用它进行属性查询。
以下是使用go-redis库进行属性查询的代码示例:
func getPropertyData(redisClient *redis.Client, key, property string, value interface{}) ([]string, error) { result, err := redisClient.HGetAll(key).Result() if err != nil { return nil, err } var values []string for k, v := range result { if k == property && v == fmt.Sprintf("%v", value) { values = append(values, k) } } return values, nil }
在这个示例中,我们首先需要创建一个与Redis服务器的连接,并传入一个键名和属性名/属性值的参数。然后,我们使用HGetAll
命令获取哈希中的所有数据,并将结果存储在一个map中。接下来,我们遍历map,将符合条件的键添加到结果数组中,并返回结果。
- 使用集合进行交集和并集查询
在一些场景中,我们需要将多个集合进行交集或并集操作来查询数据。Redis提供了这些操作,可以方便地进行复杂查询。
以下是使用go-redis库进行交集和并集查询的代码示例:
func getIntersectionData(redisClient *redis.Client, keys ...string) ([]string, error) { result, err := redisClient.SInter(keys...).Result() if err != nil { return nil, err } return result, nil } func getUnionData(redisClient *redis.Client, keys ...string) ([]string, error) { result, err := redisClient.SUnion(keys...).Result() if err != nil { return nil, err } return result, nil }
在这些示例中,我们分别使用SInter
和SUnion
- Utiliser le hachage pour la requête d'attribut
Parfois, nous devons interroger des données en fonction de la valeur d'un attribut. Un hachage est une structure de données adaptée au stockage de données avec plusieurs champs, et nous pouvons l'utiliser pour les requêtes d'attributs.
HGetAll
pour récupérer toutes les données du hachage et stocker les résultats dans une carte. Ensuite, nous parcourons la carte, ajoutons les clés correspondantes au tableau de résultats et renvoyons les résultats. 🎜- 🎜Utiliser des ensembles pour les requêtes d'intersection et d'union🎜Dans certains scénarios, nous devons effectuer des opérations d'intersection ou d'union sur plusieurs ensembles pour interroger des données. Redis fournit ces opérations pour faciliter les requêtes complexes. 🎜🎜🎜Voici des exemples de code pour les requêtes d'intersection et d'union utilisant la bibliothèque go-redis : 🎜rrreee🎜Dans ces exemples, nous utilisons les commandes
SInter
et SUnion
pour exécuter respectivement Opérations d'intersection et d'union. Nous transmettons plusieurs noms de clés en tant que paramètres et renvoyons les résultats. 🎜🎜Conclusion : 🎜Utiliser Redis et Golang pour implémenter des fonctions de requête complexes est très efficace et efficiente. En utilisant correctement la structure de données de Redis et les fonctions puissantes de Golang, nous pouvons facilement effectuer des requêtes de plage, des requêtes d'attributs et des opérations d'intersection et d'union pour récupérer rapidement les données requises dans de grandes quantités de données. Espérons que les exemples de code fournis dans cet article pourront aider les lecteurs à mieux comprendre et appliquer ces fonctionnalités de requête. 🎜Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Le mode Redis Cluster déploie les instances Redis sur plusieurs serveurs grâce à la rupture, à l'amélioration de l'évolutivité et de la disponibilité. Les étapes de construction sont les suivantes: Créez des instances de redis étranges avec différents ports; Créer 3 instances Sentinel, Moniteur Redis Instances et basculement; Configurer les fichiers de configuration Sentinel, ajouter des informations d'instance Redis de surveillance et des paramètres de basculement; Configurer les fichiers de configuration d'instance Redis, activer le mode de cluster et spécifier le chemin du fichier d'informations de cluster; Créer un fichier nœuds.conf, contenant des informations de chaque instance redis; Démarrez le cluster, exécutez la commande CREATE pour créer un cluster et spécifiez le nombre de répliques; Connectez-vous au cluster pour exécuter la commande d'informations de cluster pour vérifier l'état du cluster; faire

Comment effacer les données Redis: utilisez la commande flushall pour effacer toutes les valeurs de clé. Utilisez la commande flushdb pour effacer la valeur clé de la base de données actuellement sélectionnée. Utilisez SELECT pour commuter les bases de données, puis utilisez FlushDB pour effacer plusieurs bases de données. Utilisez la commande del pour supprimer une clé spécifique. Utilisez l'outil Redis-CLI pour effacer les données.

Pour lire une file d'attente à partir de Redis, vous devez obtenir le nom de la file d'attente, lire les éléments à l'aide de la commande LPOP et traiter la file d'attente vide. Les étapes spécifiques sont les suivantes: Obtenez le nom de la file d'attente: Nommez-le avec le préfixe de "Fitre:" tel que "Fitre: My-Quyue". Utilisez la commande LPOP: éjectez l'élément de la tête de la file d'attente et renvoyez sa valeur, telle que la file d'attente LPOP: My-Queue. Traitement des files d'attente vides: si la file d'attente est vide, LPOP renvoie NIL et vous pouvez vérifier si la file d'attente existe avant de lire l'élément.

Sur CentOS Systems, vous pouvez limiter le temps d'exécution des scripts LUA en modifiant les fichiers de configuration Redis ou en utilisant des commandes Redis pour empêcher les scripts malveillants de consommer trop de ressources. Méthode 1: Modifiez le fichier de configuration Redis et localisez le fichier de configuration Redis: le fichier de configuration redis est généralement situé dans /etc/redis/redis.conf. Edit Fichier de configuration: Ouvrez le fichier de configuration à l'aide d'un éditeur de texte (tel que VI ou NANO): Sudovi / etc / redis / redis.conf Définissez le délai d'exécution du script LUA: Ajouter ou modifier les lignes suivantes dans le fichier de configuration pour définir le temps d'exécution maximal du script LUA (unité: millisecondes)

Utilisez l'outil de ligne de commande redis (Redis-CLI) pour gérer et utiliser Redis via les étapes suivantes: Connectez-vous au serveur, spécifiez l'adresse et le port. Envoyez des commandes au serveur à l'aide du nom et des paramètres de commande. Utilisez la commande d'aide pour afficher les informations d'aide pour une commande spécifique. Utilisez la commande QUIT pour quitter l'outil de ligne de commande.

Il existe deux types de stratégies d'expiration de données redis: la suppression périodique: analyse périodique pour supprimer la clé expirée, qui peut être définie via des paramètres d'expiration-temps-transport et des paramètres d'expiration-temps-transparence. Suppression paresseuse: vérifiez les clés expirées de suppression uniquement lorsque les clés sont lues ou écrites. Ils peuvent être définis à travers des paramètres Lazyfree-Lazy-Deviction, Lazyfree-Lazy-Expire, Lazyfree-Lazy-User-Del.

Pour améliorer les performances de la base de données PostgreSQL dans Debian Systems, il est nécessaire de considérer de manière approfondie le matériel, la configuration, l'indexation, la requête et d'autres aspects. Les stratégies suivantes peuvent optimiser efficacement les performances de la base de données: 1. Extension de mémoire d'optimisation des ressources matérielles: la mémoire adéquate est cruciale pour cacher les données et les index. Stockage à grande vitesse: l'utilisation de disques SSD SSD peut considérablement améliorer les performances d'E / S. Processeur multi-core: utilisez pleinement les processeurs multi-core pour implémenter le traitement des requêtes parallèles. 2. Paramètre de base de données Tuning Shared_Buffers: Selon le réglage de la taille de la mémoire du système, il est recommandé de le définir à 25% -40% de la mémoire système. work_mem: contrôle la mémoire des opérations de tri et de hachage, généralement définies sur 64 Mo à 256m

Dans Debian Systems, les appels du système ReadDir sont utilisés pour lire le contenu des répertoires. Si ses performances ne sont pas bonnes, essayez la stratégie d'optimisation suivante: simplifiez le nombre de fichiers d'annuaire: divisez les grands répertoires en plusieurs petits répertoires autant que possible, en réduisant le nombre d'éléments traités par appel ReadDir. Activer la mise en cache de contenu du répertoire: construire un mécanisme de cache, mettre à jour le cache régulièrement ou lorsque le contenu du répertoire change et réduire les appels fréquents à Readdir. Les caches de mémoire (telles que Memcached ou Redis) ou les caches locales (telles que les fichiers ou les bases de données) peuvent être prises en compte. Adoptez une structure de données efficace: si vous implémentez vous-même la traversée du répertoire, sélectionnez des structures de données plus efficaces (telles que les tables de hachage au lieu de la recherche linéaire) pour stocker et accéder aux informations du répertoire
