Redis 键值存储数据库，类似字典一.内存数据库 mysql mongodb 都是以文件的形式存储在磁盘上 Redis数据在内存中，操作内存的速度远远高于磁盘，并且Redis的数据最终也会存储在磁盘上二.Redis服务器与客户端手动连接
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2024-09-27 10:32:29
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前言Redis当中除了之前介绍的事务，持久化等高级特性之外，还提供了发布与订阅，Lua脚本，事件机制等高级特性，本文会继续介绍Redis的另外两大高级特性：发布与订阅和Lua脚本。发布与订阅理论上来说通过双端链表就可以实现发布与订阅功能，但是这种通过链表来实现的发布与订阅功能有两个局限性：1、如果生产者生产消息的速度远大于消费者消费消息的速度，那么链表中未消费的消息会占用大量的内存。2、基于链表实
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2024-10-15 12:02:21
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# 教学文章：如何实现“redis get hget效率”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将带领你学习如何在Redis中实现高效率的`get`和`hget`操作。在这篇文章中，我会详细介绍整个实现过程，并给出具体的代码示例和解释。
## 流程概述
首先，让我们来看一下实现“redis get hget效率”的整个流程。下面是一个简单的步骤表格：
```mermaid
journey
原创
2024-06-20 03:35:34
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1、Redis有哪些数据结构？字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。高级数据结构HyperLogLog：基数统计GEO：地理位置PUB/SUB：订阅发布2、Redis是单进程单线程的吗？是的。Redis是基于内存的单进程单线程KV数据库，基于C语言编写，不比单进程多线程的Memcached差。快的原因：（1）完全基于内存。（2）数据结构简单、对数据
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2024-02-08 22:13:48
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Redis 数据类型Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。String（字符串）string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。
string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图
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2023-07-03 17:45:38
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# 如何实现redis的has和get效率
## 摘要
在本文中，我将向你展示如何使用Redis中的has和get命令来提高效率。我将分步骤地介绍这个过程，并为每一步提供相应的示例代码和解释。
## 1. 流程概述
在实现Redis中的has和get效率之前，我们需要先了解整个过程的流程。下表总结了实现该目标的主要步骤。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连
原创
2024-03-13 06:32:42
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# Redis Get 和 Insert 效率对比实现指南
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，适合用作缓存系统。在实践中，我们常常需要比较 Redis 的 `GET` 和 `INSERT` 操作的效率。本文将为你介绍如何实现这个对比。
## 流程概述
在实现“Redis get insert 效率对比”之前，我们需要进行以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 06:21:00
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## Redis Exists和Get效率差别解析
Redis是一个高性能的key-value存储系统，应用广泛于缓存、会话管理、消息队列等场景。在使用Redis时，经常会涉及到判断某个key是否存在和获取key对应的value的操作。其中，`exists`和`get`是两个常用的命令，但它们的效率却有所不同。
### Redis Exists命令
在Redis中，`exists`命令用于判
原创
2024-04-06 03:37:45
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咱们接着上一部分来进行分享，我们可以在如下地址下载 redis 的源码：https://redis.io/download此处我下载的是 redis-6.2.5 版本的，xdm 可以直接下载上图中的 **redis-6.2.6 **版本，redis 中 hash 表的数据结构redis hash 表的数据结构定义在：redis-6.2.5\src\dict.h哈希表的结构，每一个字典都有两个实现从
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2024-06-29 14:11:13
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test1简单遍历
结论:
当数组数据量很小 时候 for loop 和 for in 效率不相上下,随着数据量增长for in 快速枚举的优势 明显 如果需要知道 索引可用 enumrateBlocktest2根据value 查找对应index 例如 查找9999999对应索引
结论: 数据量小 for in 最好 enumerateBlock稍弱 但可读性更强 enumerateObje
# 为什么说"mysqlinstr效率低"？
在MySQL数据库中，有一个常用的函数叫做`INSTR`，用于在字符串中查找子字符串的位置。然而，`INSTR`函数在处理大数据量的情况下效率低下，可能会导致性能问题。本文将探讨为什么说"mysqlinstr效率低"，并结合代码示例来说明问题。
## 什么是INSTR函数？
`INSTR`函数是一个用于查询字符串中子字符串位置的MySQL内置函数
原创
2024-06-25 06:03:09
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# Redis模糊查询key效率低的原因及优化方案
## 1. 简介
在使用Redis作为缓存数据库时，我们经常需要进行模糊查询来获取符合特定条件的key。然而，有些开发者在实际使用过程中发现，Redis的模糊查询效率较低，导致系统响应变慢。本文将介绍Redis模糊查询key效率低的原因，并给出相应的优化方案。
## 2. 整体流程
下面是对整个流程的一个简单表格展示：
| 步骤 | 描述
原创
2023-10-16 03:09:58
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Zookeeper的机制可以保证分布式锁实现业务代码简单，成本低，Redis如果要解决分布式锁的问题，对于一些复杂的情况，很难解决，成本较高，这篇文章重点给大家介绍分布式锁选择Zookeeper 而不是Redis的理由，一起看看吧在分布式的应用中，为了防止单点故障，保障高可用，通常会采用主从结构，当主节点挂掉后，从节点可以代替主节点提供服务。Redis通过复制 + sentinel哨兵来实现主从模
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2023-08-02 20:54:46
104阅读
scan和keys两个命令都是模糊查询，最大的区别就是keys会阻塞，而scan不会阻塞，具体的区别可参考以下文章xxxxxxxxxx 1import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;2import org.springframework.data.redis.core.Cursor;3import org.s
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2023-05-25 14:49:56
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1. 你认为Java与其他（你所了解的）语言相比，有什么优点和缺点？参考答案：首先，Java与C/C++相比，Java语言是一种完全的面向对象语言，虽然它的底层（运行时库）使用C语言开发的，可是并不依赖于C。因为Java的运行是在运行时库的支持下进行的，所以运行效率比起可以更接近底层的C/C++来说效率会有所影响，不过Java的类库采用很好的设计理念，非常好用和实用，已经成为业界的一种标准开发语言
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2023-09-01 22:07:46
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前言无论使用哪种语言，我们都需要关注性能优化，提高执行效率。选择脚本语言需要持久的速度。在某种程度上，这句话说明了Python作为一种脚本语言的缺点，即执行效率和性能不够好。虽然Python从来没有像C和Java那样快，但是许多Python项目位于开发语言的最前沿。Python很容易使用，但大多数使用它的人都知道，在处理密集型CPU时，它的大小仍然低于C、Java和JavaScript。但是许多第
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2023-11-18 14:53:03
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反射是相当强大的一个机制，它允许在运行时发现并使用编译时还补了解的类型或成员。但是，它有下面两个缺点。 1，反射会造成编译时无法保证类型类型安全性。由于反射要严重依赖字符串，所以会丧失编译时的类型安全性。 2，反射速度慢。使用反射时，类型或成员的名称在编译时未知；要用字符串名称标识每个类型及其成员，以便在运行时发现他们。也就是说，使用System.Reflection命名空间中的类型扫描程序集的元
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2023-11-28 00:52:47
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Redis数据类型Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。 redis 存储的格式是<key,value> 类型字符串（String）一个键最大能存储512MB。命令1 SET key value 设置指定 key 的值
2 GET key 获取指定 key 的值。哈希（hash
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2024-03-02 10:54:11
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# Java endsWith 效率低的解决方法
## 引言
在Java开发中，我们经常需要判断一个字符串是否以某个特定的后缀结尾。Java提供了endsWith方法来满足这个需求，但是有时候我们会发现endsWith方法的效率较低，特别是当需要频繁调用endsWith方法时。本文将介绍如何优化endsWith方法的性能，以提高程序的运行效率。
## 流程概述
为了解决这个问题，我们可以采取以
原创
2023-11-18 14:26:14
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# 为什么mysql的sum函数效率低？
在使用MySQL进行数据统计时，经常会用到SUM函数来求和。然而，有些人可能会发现，在处理大量数据时，使用SUM函数的效率并不高，特别是在处理数百万条甚至更多的数据时。这是为什么呢？
## 原因分析
### 数据量大
当数据量很大时，SUM函数需要遍历整个数据表来计算总和，这会导致查询速度变慢。特别是如果表中没有合适的索引，查询速度会更加缓慢。
原创
2024-05-09 06:32:37
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