一、什么是RedisRedis是一个使用C语言开发的开源的高性能的key-value存储系统,我们可以把它近似理解为Java Map。简单来讲,Redis是一种NOSQL内存数据库,小伙伴们可不要把它理解为NO SQL(不是SQL),它的全称是Not Only SQL(不仅仅是SQL),换个层面来讲,它是一种非关系型的数据库,它是作为关系型数据库的良好补充,它与传统的MySQL,Oracle不同之
1. 目标:解决redis模拟数据表模糊查询问题,并测试性能参考数据表:com_item;模糊查询字段:ITEM_CODE, ITEM_NAME, SPELL_CODE, WB_CODE, FIGURE_CODE, CUSTOM_CODE2. 方法:采用redis,通配符模糊匹配key功能,key存储以 “|” 为分隔符,组装模糊查询字段,如下图"*IUI|*|FC0*"3. 测试性能3.1 批量
如果使用redis的频次较高,那么业务中经常会出现需要根据关键字进行批量查询,所以总结一下StackExchange中使用批量查询的方法(如果数据量很大,那么在redis模糊查询很耗时,请慎用!)初始化redis连接对象:           string _connectionString = ConfigurationManager
转载 2023-05-29 17:00:07
237阅读
keys命令,模糊查询到需要的key,但这个操作只适合在测试环境中使用,不适合在生产环境中使用,原因是redis是单线程运行的,当redis中的数据量很大时,由于此操作会遍历所有数据,并将结果一次性全部返回,执行时间会比较长,从而导致后续操作等待,直接影响系统的正常运行。解决的办法是使用scan命令:
一、scan前言从Redis v2.8开始,scan命令已经可用,它允许使用游标检索键。 对比keys命令,虽然scan无法一次性返回所有匹配结果,但是却规避了阻塞系统这个高风险,从而也让一些操作可以放在主节点上执行。二.scan相关命令scan相关命令包括sscan 命令、hscan 命令和 zscan 命令,分别用于集合、哈希键及有续集等。scan 命令用于迭代当前数据库中的数据库键。 ssc
转载 2023-09-19 00:12:31
272阅读
Questions在数据库内我们可以通过like关键字、%、*或者REGEX关键字进行模糊匹配。而在Redis内我们如何进行模糊匹配呢?集群情况Redis Cluster的情况是否和单机一致呢?前段时间我对于这个议题进行了调查和研究。单节点的情况Jedis参考stackoverflow上的解答,在Java内使用Jedis主要有如下2中写法:### 方法1Set keys = jedis.keys(
reids 对值/value的模糊搜索 scan因为公司项目有个,搜用户名name获取对应用户uid的功能,所以才做了个这东西。老实说,reids对做val的搜索并不友好,正常情况下是做不到的,但因为项目有这样的需求,需要用到搜索,因为缓存都用了redis了,单为此功能去加个es进来,就感觉有点浪费,所以最终打算用key去实现这功能。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、实现原理1.k
转载 2023-09-18 22:22:00
203阅读
redisTemplate 模糊查询场景线上有百万级别的 key , 要求模糊查询,并删除模糊查询想当然就是 keys, 不过 大量的 key 加载会阻塞 redis, 影响其他业务调用 , 所以选择 scanpublic Set<String> fuzzySearch(String pattern) { Set<String> keys = new HashSet
转载 2023-05-30 09:34:25
602阅读
相比于keys命令,scan命令的优势:scan命令的时间复杂度虽然也是O(N),但它是分次进行的,不会阻塞线程。 scan命令提供了limit参数,可以控制每次返回结果的最大条数。缺点: 返回的结果有可能重复,因此需要客户端去重。 redis 里存有数据:TEST:CODE:DEMO:key1、TEST:CODE:DEMO:key2、TEST:CODE:DEMO:key3 scan方法
转载 2023-05-29 11:01:27
575阅读
1、使用keys pattern方案      把所有的数据按照字符串形式的key-value保存到redis中,然后使用keys *关键字*方式模糊匹配。在设计key时,需要把模糊查询的value叶设计成key的一部分。但是网上有说:redis生产环境中慎用keys模糊匹配方法2、使用开源框架,redis本身应该是不支持对value进行模糊搜索的。但是可以利用相关的
转载 2023-05-30 05:46:07
470阅读
前言经常会有这样一种业务逻辑,就是需要根据Redis中Key的规则,模糊查询对应的数据,当数据量少时,利用常规的命令也能满足需求,但是数据量大时,就会导致堵塞,就算是采用不堵塞的函数,如果数据需要显示的话,显示结果的时间也比较慢,用户体验不好。Lua脚本Redis 自2.6.0版本之后,就内置了Lua脚本,可以执行相关Lua脚本,提高操作效率;具体Lua脚本大家百度自行学习,不难;应用:这里记录的
转载 2023-05-28 19:43:05
477阅读
Redis命令行我向Redis中存入若干个键值对:(loli1: Mana)、(loli2: Alice)、(loli3: Cocoa)。如果我想要得到所有的萝莉的名字(Mana、Alice、Cocoa),是否可行呢?其实,Redis本身提供 对于键的模糊查询。127.0.0.1:6379> set loli1 Mana OK 127.0.0.1:6379> set loli2 Ali
转载 2023-05-29 23:52:36
169阅读
1.  参数中直接加入%%param.setUsername("%CD%"); param.setPassword("%11%"); <select id="selectPersons" resultType="person" parameterType="person"> select id,sex,age,username,password
 初始化连接对象 _connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["RedisConnectionString"].ConnectionString; _connMultiplexer = ConnectionMultiplexer.Connect(_connectionString); _db = _connMul
转载 2023-05-29 11:18:29
489阅读
## Redis 模糊查询 in:一探 Redis 中的高效数据检索 随着大数据时代的到来,如何高效地存储和检索数据是每个开发者必须面对的挑战。在众多分布式数据库中,Redis 凭借其高性能和灵活的数据结构,广泛应用于缓存、会话存储和实时分析等场景。本文将重点介绍 Redis 中的模糊查询,特别是如何使用 `IN` 类查询来实现高效的数据检索,并附上相关代码示例。 ### 1. Redis
原创 2月前
8阅读
把所有的数据按照字符串形式的key-value保存到redis中,然后使用keys *关键字*方式模糊匹配。在设计key时,需要把模糊查询的value叶设计成key的一部分。
转载 2021-08-05 11:45:15
8870阅读
redis模糊匹配批量删除操作,使用redistemplate操作:public void deletebyprex(string prex) { set keys = redistemplate.keys(prex); if (collectionutils.isnotempty(keys)) { redistemplate.delete(keys); } }prex为迷糊匹配的key,如cac
转载 2023-05-26 15:45:08
653阅读
一、keys1、语法keys pattern 2、说明redis中允许模糊查询的有3个通配符,分别是:*,?,[]*:通配任意多个字符 ?:通配单个字符 []:通配括号内的某一个字符3、操作192.168.xxx.21:6379[2]> set hello 1 OK 192.168.xxx.21:6379[2]> set word 1 OK 192.168.xxx.21:
Redis不仅仅是一个简单的key-value内存数据库,Redis官网对自身的定义是“数据结构服务器”。通过用心设计各种数据结构类型的数据存储,可以实现部分的数据查询功能。因为在Redis的设计中,key是一切,对于Redis是可见的,而value对于Redis来说就是一个字节数组,Redis并不知道你的value中存储的是什么,所以要想实现比如‘select * from users wher
    项目中有一个关键词搜索的功能,需要实现对关键词的模糊查询,起初使用的是elastic seach 做模糊匹配查询,但由于后期对于关键词的需求变更,es的分词机制无法满足,在milestone 紧急的情况下,改成了mysql 查询来实现此功能,但后期关键词数据量不断增加,响应速度明显下降,因此决定将关键词数据实时放入redis中,从内存中获取关键词数据,用java做模糊
转载 2023-05-29 16:10:02
732阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5