mysql を使用して Redis をシミュレートする方法
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
以上がmysql を使用して Redis をシミュレートする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLの「ユーザーのアクセス拒否」を解決する方法エラー:1。ユーザーの許可を確認して、データベースに接続します。 2。パスワードをリセットします。 3.リモート接続を許可します。 4。更新権限。 5.データベースサーバーの構成(Bind-Address、Skip-Grant-Tables)を確認します。 6.ファイアウォールルールを確認します。 7.MySQLサービスを再起動します。ヒント:データベースをバックアップした後に変更を加えます。

Apacheはデータベースに接続するには、次の手順が必要です。データベースドライバーをインストールします。 web.xmlファイルを構成して、接続プールを作成します。 JDBCデータソースを作成し、接続設定を指定します。 JDBC APIを使用して、接続の取得、ステートメントの作成、バインディングパラメーター、クエリまたは更新の実行、結果の処理など、Javaコードのデータベースにアクセスします。

NAVICATを使用してMySQLデータを自動的にバックアップする手順:MySQL Serverにインストールして接続します。バックアップタスクを作成し、バックアップソース、ファイルの場所、名前を指定します。バックアップタイプ、周波数、保持時間などのバックアップオプションを構成します。自動バックアップ計画を設定し、自動バックアップを有効にし、時間と頻度を設定します。バックアップ設定をプレビューし、バックアップを実行します。バックアップの進行と履歴を監視します。

Debian SystemsのPostgreSQLデータベースのパフォーマンスを改善するには、ハードウェア、構成、インデックス、クエリ、その他の側面を包括的に検討する必要があります。次の戦略は、データベースのパフォーマンスを効果的に最適化できます。1。ハードウェアリソース最適化メモリ拡張:適切なメモリは、データとインデックスをキャッシュするために重要です。高速ストレージ:SSD SSDドライブを使用すると、I/Oパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。マルチコアプロセッサ:マルチコアプロセッサを最大限に活用して、並列クエリ処理を実装します。 2。データベースパラメーターチューニングShared_Buffers:システムメモリサイズの設定によると、システムメモリの25%〜40%に設定することをお勧めします。 work_mem:ソートとハッシュ操作のメモリを制御します。通常は64MBから256mに設定されています

Debian Systemsでは、Directoryコンテンツを読み取るためにReadDirシステム呼び出しが使用されます。パフォーマンスが良くない場合は、次の最適化戦略を試してください。ディレクトリファイルの数を簡素化します。大きなディレクトリをできる限り複数の小さなディレクトリに分割し、Readdirコールごとに処理されたアイテムの数を減らします。ディレクトリコンテンツのキャッシュを有効にする:キャッシュメカニズムを構築し、定期的にキャッシュを更新するか、ディレクトリコンテンツが変更されたときに、頻繁な呼び出しをreaddirに削減します。メモリキャッシュ(memcachedやredisなど)またはローカルキャッシュ(ファイルやデータベースなど)を考慮することができます。効率的なデータ構造を採用する:ディレクトリトラバーサルを自分で実装する場合、より効率的なデータ構造(線形検索の代わりにハッシュテーブルなど)を選択してディレクトリ情報を保存およびアクセスする
