Ⅰ 如何高效地向Redis寫入大量的數據
具體實現步驟如下：
1.
新建一個文本文件，包含redis命令
SET
Key0
Value0
SET
Key1
Value1
...
SET
KeyN
ValueN
如果有了原始數據，其實構造這個文件並不難，譬如shell，python都可以
2.
將這些命令轉化成Redis
Protocol。
因為Redis管道功能支持的是Redis
Protocol，而不是直接的Redis命令。
如何轉化，可參考後面的腳本。
3.
利用管道插入
cat
data.txt
|
redis-cli
--pipe
Shell
VS
Redis
pipe
下面通過測試來具體看看Shell批量導入和Redis
pipe之間的效率。
測試思路：分別通過shell腳本和Redis
pipe向資料庫中插入10萬相同數據，查看各自所花費的時間。
Shell
腳本如下：
#!/bin/bash
for
((i=0;i<100000;i++))
do
echo
-en
"helloworld"
|
redis-cli
-x
set
name$i
>>redis.log
done
每次插入的值都是helloworld，但鍵不同，name0，name1...name99999。
Redis
pipe
Redis
pipe會稍微麻煩一點
1>
首先構造redis命令的文本文件
在這里，我選用了python
#!/usr/bin/python
for
i
in
range(100000):
print
'set
name'+str(i),'helloworld'
#
python
1.py
>
redis_commands.txt
#
head
-2
redis_commands.txt
set
name0
helloworld
set
name1
helloworld
2>
將這些命令轉化成Redis
Protocol
在這里，我利用了github上一個shell腳本，
#!/bin/bash
while
read
CMD;
do
#
each
command
begins
with
*{number
arguments
in
command}\r\n
XS=($CMD);
printf
"*${#XS[@]}\r\n"
#
for
each
argument,
we
append
${length}\r\n{argument}\r\n
for
X
in
$CMD;
do
printf
"\$${#X}\r\n$X\r\n";
done
done
<
redis_commands.txt
#
sh
20.sh
>
redis_data.txt
#
head
-7
redis_data.txt
*3
$3
set
$5
name0
$10
helloworld
至此，數據構造完畢。
測試結果
Ⅱ redis怎麼存數組和獲取數組
有兩種方法：
1.把要存的數組序列化 或者 json_encode後 變成字元串再存。取的時候 反序列號或者json_decode處理成數組。
2.可以使用hash結構,以key作為1維,以hash中的field作為第二維。
Ⅲ 大量數據能緩存到redis裡面嗎
不適合引子：
在大數據時代，總希望存在一個Key-value存儲機制，像一樣在內存中處理大量（千萬數量級）的key-value對，以便提高數據查找、修改速度。
所以，我們會想到，Memcached和Redis這兩個NoSQL資料庫（嚴格來講二者都不可以算作資料庫）。
1、Memcached是一個cache機制，當內存不足時會採用LRU機制，替換出陳舊數據，因此他不能保證我們的數據像在HashMap中一樣不丟失，且沒有數據持久化機制；
2、Redis克服了這一缺點，採取磁碟存儲機制實現數據持久化。但是，當數據量達到1千萬左右時，由於內存中不能存儲如此大量數目的數據，頻繁同磁碟進行數據交換，導致數據查詢、存儲性能的急劇下降，將導致服務不可用。
結論：當前還沒有好的產品可以實現key-value保證數據完整性，千萬級條數量級的，高效存儲和查詢支持產品。
附錄一：如下是轉自其它網友的測試數據：
附錄二：memcached 和redis的比較，和各自用途
附錄一：
從圖中可以猜測到還會有Redis 2.2.1 的測試，相同的測試環境，1K的數據量，使用ServiceStack.Redis客戶端進行如下測試：
1) Set操作
2) Get操作
3) Del操作
每一套測試分別使用三個配置進行測試：
1) 綠色線條的是開啟Dump方式的持久化，5分鍾持久化一次
2) 藍色線條是開啟AOF方式的持久化，每秒寫入磁碟一次
3) 紅色線條是關閉任何的持久化方式
對於每一個配置都使用相同的其他配置：
1) 開啟VM 最大內存10GB(128位元組一
Ⅳ redis資料庫如何存取
簡而言之，是一種強大的key-value資料庫，之所以強大有兩點：響應速度快(所以數據內存存儲，只在必要時寫入磁碟)，特性豐富(支持多種數據類型，以及各類型上的復雜操作)。
事實上，Redis的一個重要特性就是它並非通常意義上的資料庫，雖然稱之為資料庫是因為它可以為你存儲和維護數據，但它並不像關系資料庫那樣提供任何的SQL方言。不過不用擔心，Redis並不是吞噬數據的黑洞，它只是不支持SQL及相關功能，但卻提供了穩健的協議用於與之交互。
在Redis中，沒有數據表的概念，也無須關心select、join、view等操作或功能，同時也不提供類似於int或varchar的數據欄位。你面對的將是相對原始的數據集合及數據類型。
探索之二：Available datatypes
下面我們深入看下這個奇怪的資料庫是如何工作的。如上所見，Redis是基於key-value範式存儲數據，所以先來重點看下"key"的概念。
key本質上就是簡單的字元串，諸如"username"、"password"等。在定義key時，除了不能使用空格，你可以隨意的使用普通的字元、數字等，像".",":","_"等在定義key時都能正常使用，所以像"user_name", "user:123:age", "user:123:username"都是不錯的key的定義方式。
不像RDBMS中的欄位名稱，這里的key是Redis中的重要組成部分，所以我們必須在處理key時多加小心。在下面的講述中，Redis並沒有table的概念，所以像"SELECT username from users WHERE user_id=123;"這種簡單任務都只能換種方式實現，為了達到這種目的，在Redis上，一種方式是通過key "user:123:username"來獲取結果value。如你所見，key的定義中攜帶了神秘信息(像user ids)。在Redis中，key的重要性可見一斑。(其他key-value資料庫中key的地位也是如此。)
Ⅳ redis源碼解讀：單線程的redis是如何實現高速緩存的
redis可能是最近幾年最火的緩存資料庫方案了，在各個高並發領域都有應用。
這篇文章，我們將從源代碼的角度來分析一下，為何如此一個高性能，高應用的緩存，會是單線程的方案，當然一個方案的高性能，高並發是多方面的綜合因素，其它的因素我們將在後續解讀。後續分析主要以LINUX操作系統為基礎，這也是redis應用最廣的平台。
單線程最大的受限是什麼？就是CPU，現在伺服器一般已經是多CPU，而單線程只能使用到其中的一個核。
redis作為一個網路內存緩存資料庫，在實現高性能時，主要有4個點。
1.網路高並發，高流量的數據處理。
一個非同步，高效，且對CPU要求不高的網路模型，這個模型主要是由OS來提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，這個網上介紹很多，主要是基於事件驅動的一個非同步模型。
2.程序內部的合理構架，調用邏輯，內存管理。
redis在採用純C實現時，整體調用邏輯很短，但在內存方面，適當的合並了一些對象和對齊，比如sds等，在底層使用了內存池，在不同情況下使用的不太一樣。
但整體處理上沒有NGINX的內池設計巧妙，當然二者不太一樣，NGINX是基於請求釋放的邏輯來設計的，因此針對請求，可以一次申請大塊，分量使用，再最後統一釋放。
3.數據復制的代價，不管是讀取數據或是寫入數據，一般都是需要有數據復制的過程。
數據復制其實就是一次內存，真正的代價是在於存在大VALUE，當value值長度超過16KB時，性能會開始下降。因為單線程的原因，如果存在一個超大VALUE，比如20MB，則會因為這個請求卡住整個線程，導致後續的請求進不來，雖然後面的請求是能快速處理的小請求。
4.redis中數據結構中演算法的代價，有些結構在大數據量時，代價是很高的。
很多時間，大家忽略了演算法的運算代碼，因為像memcached等這類是完全的KV緩存，不存在什麼演算法，除了一個KEY的查找定位HASH演算法。
而redis不一樣，提供了不少高階的數據對象，這些對象具有上層的一些演算法能力，而這些能力是需要比如GEO模塊。
Ⅵ 如何取出大數據量的 redis hash 結構的數據並遍歷導出
1. 連接mysql
mysql -u用戶名 -p密碼
2. 連接你要導入的資料庫的名字
mysql> use 資料庫名
3. 導入sql文件
mysql> source .sql文件的目錄
Ⅶ Redis 大數據內存優化 (RoaringBitmap)
最近碰到手機設備匹配的業務, 用戶在我司後台可以上傳人群包, 裡面存放的是設備的MD5標識符; 一個人群包大概有千萬級的MD5數據, 與廣告請求所攜帶設備標識進行匹配.
嘗試插入1kw條數據, key為設備MD5值, value為1, 此時Redis中存在1kw條key-value鍵值對.
通過 info 指令查看內存佔用:
8bit = 1b = 0.001kb
bitmap即點陣圖, 就是通過最小的單位bit來進行0或者1的設置，表示某個元素對應的值或者狀態。
一個bit的值，或者是0，或者是1；也就是說一個bit能存儲的最多信息是2。
場景: 有用戶id分別為1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8的用戶, 其中用戶2, 5在今日登錄, 統計今
日登錄用戶
採用點陣圖存儲: 用戶id為偏移量, 可以看做是在點陣圖中的索引, value為true
通過 bitcount 獲取登錄用戶數為2:
測試offset從1-1kw連續整數時候的內存佔用:
可以發現內存佔用僅為 1.19MB, 1個億的數據也才12MB, 極大的減少了內存;
由於我們的業務沒有如此完美的情況出現, 採用設備MD5的hash做Offset, 不會出現連續正整數的情況;
各常用Hash函數性能對比: https://byvoid.com/zhs/blog/string-hash-compare/
所以我們接下來測試1kw條MD5數據的點陣圖內存佔用:
查看Redis內存佔用:
問題: 為什麼同樣1kw的bitmap, MD5數據的Hash佔用會比 測試一 的多200倍?
將32位無符號整數按照高16位分桶，即最多可能有216=65536個桶，稱為container。存儲數據時，按照數據的高16位找到container（找不到就會新建一個），再將低16位放入container中。也就是說，一個RBM就是很多container的集合。
圖中示出了三個container：
1kw條MD5數據的插入:
Ⅷ java如何獲取Redis中存儲的大量內容
第一，大量的數據是不會考慮放在JVM內存中；
第二，如果需要緩存大量的dto，動態數據（又稱過內程數據）一容般用的是redis；如果是靜態，系統啟動時就載入的大量配置，一般考慮放ehcache。
第三，由於redis用的是物理內存，不是JVM內存，一般情況下往redis里丟千萬級別的記錄數基本不影響性能，
Ⅸ 如何高效地向Redis插入大量的數據
通過導入文件的方式插入，文件可以用其他方式先生成，比如使用java，來生成data1.txt，然後使用下面的sql語句：
load data local infile 'd:/data1.txt' replace into table hk_acinfo lines terminated by '\\r\\n'
使用這個方法，我插入過1千萬以上的數據，如果沒有網路影響的話，每秒1M+/s的速度寫入，很快的
Ⅹ 如何取出大數據量的 redis hash 結構的數據並遍歷導出
就看你的數據量大小了，如果太大，卻是不好遍歷，如果有規則的key值的話，倒是版可以利用分權頁的方式來處理，如果沒有規律的話，只有用keys*來取了，或者是通過keysa*;keysz*;keys1*;keys0*等通配符的方式來順序的讀取，讀取時要把內存分配的大一些，不然容易溢出