一、为什么要批量读写 在业务开发中，我们经常需要更新玩家多处数据，如果每条数据都单独更新的话，效率非常低，分别存储的话还需要处理异常回滚，非常麻烦。二、数据存储类型 为此我建议在数据存储时尽量使用string存储也就是key-value形式，这一可以利用Redis的Mget和Mset进行批量读写操作，来提高性能。当然例如排名和
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2024-03-03 09:34:04
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背景redis作为我们接口开发中的首选缓存，当从redis中每次获取一个key的value时，接口响应时间上一般是没啥问题的，但是当需要获取多个key的value时，一般需要使用mget等批量获取的方法。但是当value是以压缩格式写入到redis中的时候，还可以直接套用原来的方法吗？最近在一个接口的开发过程中遇到了这个问题，特此记录下解决方法。先复习下redis、jedis和redisTempl
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2023-09-18 16:18:42
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# FlinkCDC全量读取MySQL
## 引言
Flink是一个快速、可扩展的开源流处理框架，能够处理超大规模的实时数据。在许多实时数据应用中，读取和处理数据库中的数据是一个常见的需求。本文将介绍如何使用FlinkCDC全量读取MySQL数据库中的数据，并提供代码示例。
## FlinkCDC简介
FlinkCDC（Change Data Capture）是Flink社区提供的一个用于
原创
2024-02-03 05:25:11
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# 使用 Flink CDC 全量读取 MongoDB 数据
## 简介
在本文中，我将教给你如何使用 Flink CDC 来全量读取 MongoDB 数据。Flink CDC 是一种用于抓取和处理数据库变更的技术，而 MongoDB 则是一个流行的 NoSQL 数据库。通过使用 Flink CDC，我们可以轻松地实现从 MongoDB 中读取变更数据，并将其转换为流数据进行进一步处理和分析。
原创
2023-10-03 04:18:42
515阅读
# 使用 Logstash 全量读取 MongoDB 数据的步骤指南
在当前数据驱动的世界中，将数据从 MongoDB 导出到其他系统是一项常见的需求。本篇文章将指导你如何使用 Logstash 实现 MongoDB 的全量读取。我们将通过简单的流程表格和详细的代码示例，帮助你轻松掌握这一技能。
## 流程步骤
下面是使用 Logstash 全量读取 MongoDB 的基本流程：
| 步骤
## Flink读取MySQL全量多次读取
在Flink中，我们可以使用Flink JDBC Connector来读取MySQL数据库中的数据。Flink提供了对JDBC连接和查询的支持，使得我们可以将MySQL数据库中的数据作为输入流来处理。
### 准备工作
在开始之前，我们需要先准备好以下环境和工具：
- Flink集群：确保已经搭建好了Flink集群，并可以通过Flink Web
原创
2023-12-01 14:19:14
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# 实现Redis全量复制的步骤
## 流程图
```mermaid
classDiagram
class 开发者{
步骤1: 创建新的Redis实例
步骤2: 配置源实例
步骤3: 启用全量复制
步骤4: 检查复制是否成功
}
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1
原创
2024-07-10 05:37:20
17阅读
# Flink CDC 读取 MySQL 全量数据的实现与应用
## 引言
Flink CDC（Change Data Capture）是 Apache Flink 的一个扩展，旨在通过捕获数据库的变更来支持数据流处理。使用 Flink CDC，我们可以方便地读取 MySQL 数据库中的全量数据，并实现数据的实时同步。本文将介绍如何使用 Flink CDC 从 MySQL 读取全量数据，提供相应
# Flink CDC 读取 MySQL 全量采集
随着大数据技术的发展，实时数据处理的需求日益增加。Apache Flink 作为一种强大的流处理框架，以其高吞吐量和低延迟而受到广泛欢迎。Flink CDC（Change Data Capture）是 Flink 生态中的一部分，它允许我们从数据库中实时捕获变更。本文将介绍如何使用 Flink CDC 读取 MySQL 的全量数据，并提供相应的
### Flink 读取 MySQL 时间窗口全量读取
在实时数据处理领域，Apache Flink 是一个流式计算引擎，经常被用于实时数据分析和处理任务。Flink 提供了各种连接器以读取和写入不同的数据源。本文将介绍如何使用 Flink 读取 MySQL 数据库中的数据，并在时间窗口中进行全量读取和分析。我们将会使用 Flink 的 DataStream API 和 MySQL 连接器对数据
原创
2023-12-05 16:35:22
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文章目录SDS(简单动态字符串）SDS的定义SDS与C字符串的区别：其实就是改善，根据自身需求完善数据结构常数复杂度获取字符串长度杜绝缓冲区溢出（类似StringBuilder）减少修改字符串时带来的内存重分配次数（分配合适的内存大小）空间预分配（减少重分配次数）惰性删除二进制安全兼容部分C字符串链表链表和链表节点的实现字典底层数据结构存储key的问题哈希算法解决键重提rehash何时rehas
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2024-10-16 10:10:57
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# 如何实现Redis Server全量复制
## 一、流程
下面是实现Redis Server全量复制的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置主服务器（Master）和从服务器（Slave） |
| 2 | 启用主服务器的全量复制功能 |
| 3 | 配置从服务器连接到主服务器 |
| 4 | 启动从服务器 |
## 二、代码实现
### 1.
原创
2024-02-28 06:21:31
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# 如何实现redis主从全量复制
## 1. 流程图
```mermaid
classDiagram
主服务器 --> 从服务器: 发送快照
从服务器 --> 主服务器: 确认快照
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------- |
| 1 | 在主服务器上创建快照 |
| 2
原创
2024-04-27 04:08:11
16阅读
# 数据全量导入Redis
Redis是一个高性能的键值存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。在某些情况下，我们需要将大量数据导入到Redis中。本文将介绍如何将数据全量导入Redis，并提供一些代码示例。
## 为什么需要全量导入数据？
在某些应用场景中，我们需要将现有的数据迁移到Redis中，以提高数据访问速度和降低数据库负载。例如，在一个电商平台中，商品信息和用户信息可能会存储
原创
2024-07-25 08:56:55
68阅读
# Redis全量复制过程
## 简介
Redis是一个高性能的键值存储数据库，支持多种数据结构。全量复制是Redis中常用的一种数据复制方式，用于将一个Redis实例的所有数据复制到另一个Redis实例中。在本文中，我们将探讨Redis全量复制的过程，并向你展示如何实现它。
## 流程
下面是Redis全量复制的流程，我们将使用表格形式展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-07-27 02:23:03
101阅读
# Redis 全量备份命令指南
作为一名刚入行的开发者，掌握Redis全量备份的命令是至关重要的。Redis是一个高性能的键值存储系统，常用于缓存和消息队列等场景。本文将详细介绍如何使用Redis的全量备份命令，帮助你快速掌握这一技能。
## 1. 备份流程
首先，我们通过一个表格来展示Redis全量备份的整个流程：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
| --- | --- | ---
原创
2024-07-16 03:56:14
62阅读
# 如何实现“redis开启 同步全量”
## 引言
Redis是一种高性能的键值存储系统，常用于缓存、消息队列和会话存储等场景。在开发过程中，经常需要将数据从一个Redis实例同步到另一个Redis实例，以保持数据的一致性。本文将指导刚入行的小白如何实现“redis开启 同步全量”的操作，帮助他快速掌握这个技能。
## 流程图
下面是实现“redis开启 同步全量”的流程图：
```flo
原创
2023-08-15 13:51:58
53阅读
windows 启动关闭Oracle和服务
原创
2022-08-17 00:56:02
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redis的数据类型和对应的底层数据结构大key问题当value为字符串时一般指单个字符串超过1M，如果是其他的集合类型那么指的是集合元素过多根据如下的时间复杂度，我们知道查询的一个数的O(n)的时间复杂度是很可怕的redis的string类型底层Entry -> RedisObject -> SDS Entry 指向RedisObject，RedisObject 指向SDSRedis
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2024-10-16 10:58:15
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# Presto 读取Hive表数据全量读取吗
在大数据领域中，Presto 是一种流行的分布式 SQL 查询引擎，被广泛应用于实时数据查询和分析任务。与传统的 Hive 查询相比，Presto 提供更高的性能和更低的延迟，使得用户能够更快地获取需要的数据。
然而，很多人对于 Presto 在读取 Hive 表数据时，是否会进行全量读取产生疑问。在实际应用中，Presto 的查询方式是基于计算
原创
2024-06-28 06:50:07
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