Jenis struktur data yang digunakan oleh pangkalan data redis
Terdapat 9 jenis struktur data dalam Redis: Pasangan nilai kunci: menyimpan pasangan nilai kunci tunggal String: menyimpan teks, nombor atau senarai data perduaan: menyimpan set pasangan nilai kunci yang tersusun: menyimpan nilai unik Dipesan set: menyimpan Elemen dengan skor, diisih mengikut skor Jadual Hash: menyimpan pasangan nilai kunci yang dipetakan kepada nilai Geospatial: menyimpan geolokasi dan bentuk Hiperlog: merekod dan menyimpan strim acara besar: memproses data masa nyata
Jenis struktur data Redis
Redis ialah pangkalan data dalam memori yang menggunakan struktur data yang berbeza untuk menyimpan data, masing-masing mempunyai ciri dan kegunaan uniknya sendiri. Berikut menyenaraikan jenis struktur data utama dalam Redis:
Pasangan nilai kunci
- Pasangan nilai kunci ialah struktur data paling asas, digunakan untuk menyimpan kunci dan nilai.
- Kuncinya ialah rentetan, manakala nilainya boleh berupa rentetan, senarai, jadual cincang atau jenis struktur data lain.
Strings
- String ialah struktur data paling mudah dalam Redis.
- Mereka boleh menyimpan teks, nombor atau data binari.
List
- Senarai ialah koleksi yang menyimpan pasangan nilai kunci yang dipesan.
- Setiap elemen dalam senarai mempunyai indeks yang mengenal pasti kedudukannya.
Koleksi
- Koleksi ialah koleksi yang menyimpan nilai unik.
- Ia sangat berguna untuk mencari sama ada nilai tertentu wujud.
Set Tempahan
- Set yang ditempah adalah serupa dengan set, tetapi ia mengekalkan susunan elemennya.
- Setiap elemen mempunyai skor dan disusun mengikut skor tersebut.
Jadual Hash
- Jadual cincang ialah koleksi pasangan nilai kunci di mana kunci dipetakan kepada nilai.
- Jadual cincang bagus untuk mencari dan mendapatkan semula data dengan cepat.
Geospatial
- Struktur data geospatial membolehkan menyimpan lokasi dan bentuk geografi.
- Ia digunakan untuk membina aplikasi peta dan ciri berkaitan geografi lain.
Hyperlog
- Hyperlog ialah struktur data yang digunakan untuk merekod dan menyimpan sejumlah besar peristiwa.
- Ia digunakan terutamanya untuk tujuan penyahpepijatan dan analisis.
Strim
- Strim ialah struktur data yang digunakan untuk memproses data dalam persekitaran masa nyata.
- Ia sangat berguna untuk memproses aliran data dan membina aplikasi sembang.
Setiap jenis struktur data mempunyai kelebihan dan kekurangannya, dan keperluan khusus aplikasi anda mesti dipertimbangkan semasa memilih jenis yang hendak digunakan.
Atas ialah kandungan terperinci Jenis struktur data yang digunakan oleh pangkalan data redis. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Mod Redis cluster menyebarkan contoh Redis ke pelbagai pelayan melalui sharding, meningkatkan skalabilitas dan ketersediaan. Langkah -langkah pembinaan adalah seperti berikut: Buat contoh Redis ganjil dengan pelabuhan yang berbeza; Buat 3 contoh sentinel, memantau contoh redis dan failover; Konfigurasi fail konfigurasi sentinel, tambahkan pemantauan maklumat contoh dan tetapan failover; Konfigurasi fail konfigurasi contoh Redis, aktifkan mod kluster dan tentukan laluan fail maklumat kluster; Buat fail nodes.conf, yang mengandungi maklumat setiap contoh Redis; Mulakan kluster, laksanakan perintah Buat untuk membuat kluster dan tentukan bilangan replika; Log masuk ke kluster untuk melaksanakan perintah maklumat kluster untuk mengesahkan status kluster; buat

Cara Mengosongkan Data Redis: Gunakan perintah Flushall untuk membersihkan semua nilai utama. Gunakan perintah flushdb untuk membersihkan nilai utama pangkalan data yang dipilih sekarang. Gunakan Pilih untuk menukar pangkalan data, dan kemudian gunakan FlushDB untuk membersihkan pelbagai pangkalan data. Gunakan perintah DEL untuk memadam kunci tertentu. Gunakan alat REDIS-CLI untuk membersihkan data.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.

Pada sistem CentOS, anda boleh mengehadkan masa pelaksanaan skrip LUA dengan mengubah fail konfigurasi REDIS atau menggunakan arahan REDIS untuk mengelakkan skrip jahat daripada memakan terlalu banyak sumber. Kaedah 1: Ubah suai fail konfigurasi Redis dan cari fail konfigurasi Redis: Fail konfigurasi Redis biasanya terletak di /etc/redis/redis.conf. Edit Fail Konfigurasi: Buka fail konfigurasi menggunakan editor teks (seperti Vi atau nano): sudovi/etc/redis/redis.conf Tetapkan had masa pelaksanaan skrip lua: Tambah atau ubah suai baris berikut dalam fail konfigurasi untuk menetapkan masa pelaksanaan maksimum skrip lua (unit: milidor)

Gunakan alat baris perintah redis (redis-cli) untuk mengurus dan mengendalikan redis melalui langkah-langkah berikut: Sambungkan ke pelayan, tentukan alamat dan port. Hantar arahan ke pelayan menggunakan nama arahan dan parameter. Gunakan arahan bantuan untuk melihat maklumat bantuan untuk arahan tertentu. Gunakan perintah berhenti untuk keluar dari alat baris arahan.

Dalam sistem Debian, panggilan sistem Readdir digunakan untuk membaca kandungan direktori. Jika prestasinya tidak baik, cuba strategi pengoptimuman berikut: Memudahkan bilangan fail direktori: Split direktori besar ke dalam pelbagai direktori kecil sebanyak mungkin, mengurangkan bilangan item yang diproses setiap panggilan readdir. Dayakan Caching Kandungan Direktori: Bina mekanisme cache, kemas kini cache secara teratur atau apabila kandungan direktori berubah, dan mengurangkan panggilan kerap ke Readdir. Cafh memori (seperti memcached atau redis) atau cache tempatan (seperti fail atau pangkalan data) boleh dipertimbangkan. Mengamalkan struktur data yang cekap: Sekiranya anda melaksanakan traversal direktori sendiri, pilih struktur data yang lebih cekap (seperti jadual hash dan bukannya carian linear) untuk menyimpan dan mengakses maklumat direktori

Gunakan pemalam JSON Viewer di Notepad untuk memformat fail JSON dengan mudah: Buka fail JSON. Pasang dan aktifkan pemalam JSON Viewer. Pergi ke "Plugins" & gt; "JSON Viewer" & gt; "Format JSON". Sesuaikan tetapan lekukan, cawangan, dan penyortiran. Memohon pemformatan untuk meningkatkan kebolehbacaan dan pemahaman, dengan itu memudahkan pemprosesan dan penyuntingan data JSON.

Untuk meningkatkan prestasi pangkalan data PostgreSQL dalam sistem Debian, adalah perlu untuk secara komprehensif mempertimbangkan perkakasan, konfigurasi, pengindeksan, pertanyaan dan aspek lain. Strategi berikut dapat mengoptimumkan prestasi pangkalan data dengan berkesan: 1. Pengembangan Memori Pengoptimuman Sumber Perkakasan: Memori yang mencukupi adalah penting untuk data cache dan indeks. Penyimpanan berkelajuan tinggi: Menggunakan pemacu SSD SSD dapat meningkatkan prestasi I/O dengan ketara. Pemproses Multi-Core: Buat penggunaan penuh pemproses pelbagai teras untuk melaksanakan pemprosesan pertanyaan selari. 2. Parameter pangkalan data penalaan shared_buffers: Menurut tetapan saiz memori sistem, disarankan untuk menetapkannya kepada 25% -40% memori sistem. Work_mem: Mengawal ingatan pengendalian dan operasi hashing, biasanya ditetapkan kepada 64MB hingga 256m
