Ⅰ 如何高效地向Redis写入大量的数据
具体实现步骤如下：
1.
新建一个文本文件，包含redis命令
SET
Key0
Value0
SET
Key1
Value1
...
SET
KeyN
ValueN
如果有了原始数据，其实构造这个文件并不难，譬如shell，python都可以
2.
将这些命令转化成Redis
Protocol。
因为Redis管道功能支持的是Redis
Protocol，而不是直接的Redis命令。
如何转化，可参考后面的脚本。
3.
利用管道插入
cat
data.txt
|
redis-cli
--pipe
Shell
VS
Redis
pipe
下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redis
pipe之间的效率。
测试思路：分别通过shell脚本和Redis
pipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间。
Shell
脚本如下：
#!/bin/bash
for
((i=0;i<100000;i++))
do
echo
-en
"helloworld"
|
redis-cli
-x
set
name$i
>>redis.log
done
每次插入的值都是helloworld，但键不同，name0，name1...name99999。
Redis
pipe
Redis
pipe会稍微麻烦一点
1>
首先构造redis命令的文本文件
在这里，我选用了python
#!/usr/bin/python
for
i
in
range(100000):
print
'set
name'+str(i),'helloworld'
#
python
1.py
>
redis_commands.txt
#
head
-2
redis_commands.txt
set
name0
helloworld
set
name1
helloworld
2>
将这些命令转化成Redis
Protocol
在这里，我利用了github上一个shell脚本，
#!/bin/bash
while
read
CMD;
do
#
each
command
begins
with
*{number
arguments
in
command}\r\n
XS=($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，数据构造完毕。
测试结果
Ⅱ redis怎么存数组和获取数组
有两种方法：
1.把要存的数组序列化 或者 json_encode后 变成字符串再存。取的时候 反序列号或者json_decode处理成数组。
2.可以使用hash结构,以key作为1维,以hash中的field作为第二维。
Ⅲ 大量数据能缓存到redis里面吗
不适合引子：
在大数据时代，总希望存在一个Key-value存储机制，像一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度。
所以，我们会想到，Memcached和Redis这两个NoSQL数据库（严格来讲二者都不可以算作数据库）。
1、Memcached是一个cache机制，当内存不足时会采用LRU机制，替换出陈旧数据，因此他不能保证我们的数据像在HashMap中一样不丢失，且没有数据持久化机制；
2、Redis克服了这一缺点，采取磁盘存储机制实现数据持久化。但是，当数据量达到1千万左右时，由于内存中不能存储如此大量数目的数据，频繁同磁盘进行数据交换，导致数据查询、存储性能的急剧下降，将导致服务不可用。
结论：当前还没有好的产品可以实现key-value保证数据完整性，千万级条数量级的，高效存储和查询支持产品。
附录一：如下是转自其它网友的测试数据：
附录二：memcached 和redis的比较，和各自用途
附录一：
从图中可以猜测到还会有Redis 2.2.1 的测试，相同的测试环境，1K的数据量，使用ServiceStack.Redis客户端进行如下测试：
1) Set操作
2) Get操作
3) Del操作
每一套测试分别使用三个配置进行测试：
1) 绿色线条的是开启Dump方式的持久化，5分钟持久化一次
2) 蓝色线条是开启AOF方式的持久化，每秒写入磁盘一次
3) 红色线条是关闭任何的持久化方式
对于每一个配置都使用相同的其他配置：
1) 开启VM 最大内存10GB(128字节一
Ⅳ redis数据库如何存取
简而言之，是一种强大的key-value数据库，之所以强大有两点：响应速度快(所以数据内存存储，只在必要时写入磁盘)，特性丰富(支持多种数据类型，以及各类型上的复杂操作)。
事实上，Redis的一个重要特性就是它并非通常意义上的数据库，虽然称之为数据库是因为它可以为你存储和维护数据，但它并不像关系数据库那样提供任何的SQL方言。不过不用担心，Redis并不是吞噬数据的黑洞，它只是不支持SQL及相关功能，但却提供了稳健的协议用于与之交互。
在Redis中，没有数据表的概念，也无须关心select、join、view等操作或功能，同时也不提供类似于int或varchar的数据字段。你面对的将是相对原始的数据集合及数据类型。
探索之二：Available datatypes
下面我们深入看下这个奇怪的数据库是如何工作的。如上所见，Redis是基于key-value范式存储数据，所以先来重点看下"key"的概念。
key本质上就是简单的字符串，诸如"username"、"password"等。在定义key时，除了不能使用空格，你可以随意的使用普通的字符、数字等，像".",":","_"等在定义key时都能正常使用，所以像"user_name", "user:123:age", "user:123:username"都是不错的key的定义方式。
不像RDBMS中的字段名称，这里的key是Redis中的重要组成部分，所以我们必须在处理key时多加小心。在下面的讲述中，Redis并没有table的概念，所以像"SELECT username from users WHERE user_id=123;"这种简单任务都只能换种方式实现，为了达到这种目的，在Redis上，一种方式是通过key "user:123:username"来获取结果value。如你所见，key的定义中携带了神秘信息(像user ids)。在Redis中，key的重要性可见一斑。(其他key-value数据库中key的地位也是如此。)
Ⅳ redis源码解读：单线程的redis是如何实现高速缓存的
redis可能是最近几年最火的缓存数据库方案了，在各个高并发领域都有应用。
这篇文章，我们将从源代码的角度来分析一下，为何如此一个高性能，高应用的缓存，会是单线程的方案，当然一个方案的高性能，高并发是多方面的综合因素，其它的因素我们将在后续解读。后续分析主要以LINUX操作系统为基础，这也是redis应用最广的平台。
单线程最大的受限是什么？就是CPU，现在服务器一般已经是多CPU，而单线程只能使用到其中的一个核。
redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点。
1.网络高并发，高流量的数据处理。
一个异步，高效，且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型。
2.程序内部的合理构架，调用逻辑，内存管理。
redis在采用纯C实现时，整体调用逻辑很短，但在内存方面，适当的合并了一些对象和对齐，比如sds等，在底层使用了内存池，在不同情况下使用的不太一样。
但整体处理上没有NGINX的内池设计巧妙，当然二者不太一样，NGINX是基于请求释放的逻辑来设计的，因此针对请求，可以一次申请大块，分量使用，再最后统一释放。
3.数据复制的代价，不管是读取数据或是写入数据，一般都是需要有数据复制的过程。
数据复制其实就是一次内存，真正的代价是在于存在大VALUE，当value值长度超过16KB时，性能会开始下降。因为单线程的原因，如果存在一个超大VALUE，比如20MB，则会因为这个请求卡住整个线程，导致后续的请求进不来，虽然后面的请求是能快速处理的小请求。
4.redis中数据结构中算法的代价，有些结构在大数据量时，代价是很高的。
很多时间，大家忽略了算法的运算代码，因为像memcached等这类是完全的KV缓存，不存在什么算法，除了一个KEY的查找定位HASH算法。
而redis不一样，提供了不少高阶的数据对象，这些对象具有上层的一些算法能力，而这些能力是需要比如GEO模块。
Ⅵ 如何取出大数据量的 redis hash 结构的数据并遍历导出
1. 连接mysql
mysql -u用户名 -p密码
2. 连接你要导入的数据库的名字
mysql> use 数据库名
3. 导入sql文件
mysql> source .sql文件的目录
Ⅶ Redis 大数据内存优化 (RoaringBitmap)
最近碰到手机设备匹配的业务, 用户在我司后台可以上传人群包, 里面存放的是设备的MD5标识符; 一个人群包大概有千万级的MD5数据, 与广告请求所携带设备标识进行匹配.
尝试插入1kw条数据, key为设备MD5值, value为1, 此时Redis中存在1kw条key-value键值对.
通过 info 指令查看内存占用:
8bit = 1b = 0.001kb
bitmap即位图, 就是通过最小的单位bit来进行0或者1的设置，表示某个元素对应的值或者状态。
一个bit的值，或者是0，或者是1；也就是说一个bit能存储的最多信息是2。
场景: 有用户id分别为1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8的用户, 其中用户2, 5在今日登录, 统计今
日登录用户
采用位图存储: 用户id为偏移量, 可以看做是在位图中的索引, value为true
通过 bitcount 获取登录用户数为2:
测试offset从1-1kw连续整数时候的内存占用:
可以发现内存占用仅为 1.19MB, 1个亿的数据也才12MB, 极大的减少了内存;
由于我们的业务没有如此完美的情况出现, 采用设备MD5的hash做Offset, 不会出现连续正整数的情况;
各常用Hash函数性能对比: https://byvoid.com/zhs/blog/string-hash-compare/
所以我们接下来测试1kw条MD5数据的位图内存占用:
查看Redis内存占用:
问题: 为什么同样1kw的bitmap, MD5数据的Hash占用会比 测试一 的多200倍?
将32位无符号整数按照高16位分桶，即最多可能有216=65536个桶，称为container。存储数据时，按照数据的高16位找到container（找不到就会新建一个），再将低16位放入container中。也就是说，一个RBM就是很多container的集合。
图中示出了三个container：
1kw条MD5数据的插入:
Ⅷ java如何获取Redis中存储的大量内容
第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；
第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过内程数据）一容般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache。
第三，由于redis用的是物理内存，不是JVM内存，一般情况下往redis里丢千万级别的记录数基本不影响性能，
Ⅸ 如何高效地向Redis插入大量的数据
通过导入文件的方式插入，文件可以用其他方式先生成，比如使用java，来生成data1.txt，然后使用下面的sql语句：
load data local infile 'd:/data1.txt' replace into table hk_acinfo lines terminated by '\\r\\n'
使用这个方法，我插入过1千万以上的数据，如果没有网络影响的话，每秒1M+/s的速度写入，很快的
Ⅹ 如何取出大数据量的 redis hash 结构的数据并遍历导出
就看你的数据量大小了，如果太大，却是不好遍历，如果有规则的key值的话，倒是版可以利用分权页的方式来处理，如果没有规律的话，只有用keys*来取了，或者是通过keysa*;keysz*;keys1*;keys0*等通配符的方式来顺序的读取，读取时要把内存分配的大一些，不然容易溢出