Quelles données Redis met-il en cache ?
Les types de données de cache de Redis incluent : chaîne, hachage, liste, ensemble, ensemble ordonné, géolocalisation, flux, HyperLogLog, Bitmap, types de données modulaires (tels que RedisJSON, RedisGraph, RedisTimeSeries).
Types de données en cache Redis
Redis est une base de données clé-valeur hautes performances, et ses puissantes capacités de mise en cache en font un choix idéal pour divers scénarios d'application. Concernant les types de données du cache Redis, nous pouvons principalement les diviser dans les catégories suivantes :
1. String (String)
String est le type de données le plus basique et peut stocker n'importe quel texte, nombre ou donnée binaire.
2. Hash
Hash est un type de données de structure de paire clé-valeur, où chaque clé est associée à une valeur. Il est très adapté au stockage d’objets ou de données structurées.
3. Liste
Une liste est un type de données de séquence ordonnée dans lequel les éléments sont organisés par ordre d'insertion. Il permet des opérations rapides d’insertion, de suppression et d’accès.
4. Ensemble
Un ensemble est une collection non ordonnée d'éléments non répétitifs. Il peut effectuer efficacement des opérations d'ensemble telles que l'intersection, l'union et le complément.
5. Ensemble trié
Un ensemble ordonné est un ensemble spécial dont les éléments sont triés selon un score spécifique. Il prend en charge les requêtes par plage et les opérations de tri sur les partitions.
6. Géolocalisation (Geo)
Le type de géolocalisation est utilisé pour stocker et exploiter des données géospatiales, telles que les coordonnées de latitude et de longitude. Il prend en charge les requêtes à distance et les recherches de plage pour les emplacements géographiques.
7. Stream
Stream est un type de données infini basé sur l'ajout utilisé pour stocker des données de séries chronologiques. Il permet une ingestion et un streaming efficaces des événements.
8. HyperLogLog
HyperLogLog est un type de données d'estimation de cardinalité approximative utilisé pour compter le nombre d'éléments uniques dans de grands ensembles de données. Il peut traiter efficacement de grandes quantités de données, mais au détriment de la précision.
9. Bitmap
Bitmap est un type de données peu encombrant utilisé pour représenter des tableaux de valeurs booléennes. C'est idéal pour suivre le statut, les décomptes ou l'adhésion à une collection.
10. Types de données modulaires
En plus des types de données de base ci-dessus, Redis prend également en charge divers types de données modulaires, tels que RedisJSON, RedisGraph et RedisTimeSeries. Ces modules fournissent des fonctionnalités supplémentaires telles que le stockage de documents JSON, des bases de données graphiques et la gestion de séries chronologiques.
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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
