Was sind die gängigen Schlüsselwertdesigns von Redis-Datenbanken?

　Benutzeranmeldesystem

　Ein System, das Benutzeranmeldeinformationen aufzeichnet. Wir haben das Geschäft vereinfacht und nur eine Tabelle gelassen.

　 Design einer relationalen Datenbank

　 mysql>select*fromlogin;

　 +---------+----------------+----- - -------+---------------------+

　 |user_id|name|login_times|last_login_time|

　 +----- - ---+----------------+-------------+--------------- - -------+

　|1|kenthompson|5|2011-01-0100:00:00|

　|2|dennisritchie|1|2011-02-0100:00:00|

　| 3 |JoeArmstrong|2|2011-03-0100:00:00|

　 +---------+----------------+---- - --------+---------------------+

　 Der Primärschlüssel der Tabelle user_id, name repräsentiert den Benutzernamen, login_times repräsentiert Die Anzahl der Anmeldungen des Benutzers. Jedes Mal, wenn sich ein Benutzer anmeldet, erhöht sich login_times von selbst und last_login_time wird auf die aktuelle Zeit aktualisiert.

Design von REDIS

Konvertieren Sie relationale Daten in eine KV-Datenbank. Meine Methode ist wie folgt:

Schlüsseltabellenname: Primärschlüsselwert: Spaltenname

Wertspaltenwert

Im Allgemeinen wird Doppelpunkt als Trennzeichen verwendet ungeschriebene Regeln. Beispielsweise werden im php-adminforredis-System die Schlüssel standardmäßig durch Doppelpunkte getrennt, sodass user:1user:2 und andere Schlüssel in eine Gruppe unterteilt werden. Daher werden die oben genannten Beziehungsdaten in kv-Daten umgewandelt und wie folgt aufgezeichnet:

Setlogin:1:login_times5

Setlogin:2:login_times1

Setlogin:3:login_times2

Setlogin:1:last_login_time2011-1-1

Setlogin :2 :last_login_time2011-2-1

Setlogin:3:last_login_time2011-3-1

setlogin:1:name"kenthompson"

setlogin:2:name"dennisritchie"

setlogin:3:name"JoeArmstrong"

Wenn der Primärschlüssel bekannt ist, können Sie die Methoden get und set verwenden, um den Namen des Benutzers, die Anmeldezeiten und die letzte Anmeldezeit abzurufen oder zu ändern.

Normale Benutzer können ihre eigene ID nicht kennen, sie kennen nur ihren Benutzernamen, daher muss eine Zuordnungsbeziehung zwischen Name und ID bestehen. Das Design hier unterscheidet sich vom oben.

　　set"login:kenthompson:id"1

　set"login:dennisritchie:id"2

　set"login:JoeArmstrong:id"3

　Auf diese Weise ist jedes Mal, wenn sich der Benutzer anmeldet, die Geschäftslogik Wie folgt (Python-Version): r ist das Redis-Objekt und name ist der bekannte Benutzername.

　　#Erhalten Sie die Benutzer-ID

　uid=r.get("login:%s:id"%name)

　　#Erhöhen Sie die Anzahl der Benutzeranmeldungen

Das Folgende ist ein möglicher umformulierter Satz: ret = r.incr("login:%s:login_times" % uid)

　　#Aktualisieren Sie die letzte Anmeldezeit des Benutzers

　 ret=r.set("login:%s:last_login_time"%uid,datetime.datetime. now ())

Wenn die Anforderung nur darin besteht, die ID zu kennen, die letzte Anmeldezeit und die Anzahl der Anmeldungen eines Benutzers zu aktualisieren oder zu erhalten, gibt es keinen Unterschied zwischen der relationalen Datenbank und der kv-Datenbank. Einer erfolgt über btreepk und der andere über Hash, was beide sehr gut funktioniert.

　 Gehen Sie davon aus, dass die folgende Anforderung besteht, um die N Benutzer zu finden, die sich kürzlich angemeldet haben. Entwickler schauen mal, es ist relativ einfach und kann mit nur einer SQL-Anweisung durchgeführt werden.

Bitte wählen Sie alle Spalten aus der Tabelle „Anmeldung“ aus, sortieren Sie sie in absteigender Reihenfolge nach der Spalte „last_login_time“ und begrenzen Sie die Ergebnismengengröße auf N

Nachdem der DBA die Anforderungen verstanden hat, berücksichtigen Sie, dass die Tabelle in der Tabelle größer sein wird Zukunft basiert es auf dem Index last_login_time. Durch den Zugriff auf N Datensätze, beginnend ganz rechts im Index, und die anschließende Ausführung von N Tabellenrückgabevorgängen hat der Ausführungsplan erhebliche Auswirkungen.

　 Was sind die Designs allgemeiner Redis-Datenbankschlüsselwerte?

　 Zwei Tage später kam eine weitere Anforderung und ich musste wissen, wer sich am häufigsten angemeldet hat. Wie gehe ich mit demselben Beziehungstyp um? DEV sagte, es sei einfach: „select*fromloginorderbylogin_timesdesclimitN“: DBA schaut nach und muss einen Index für login_time erstellen. Glauben Sie, dass etwas nicht stimmt? Jedes Feld in der Tabelle hat ein Anführungszeichen.

Die Ursache des Problems liegt darin, dass die Datenspeicherung der relationalen Datenbank nicht flexibel genug ist und die Daten nur mithilfe einer in Zeilen angeordneten Heap-Tabelle gespeichert werden können. Eine einheitliche Datenstruktur bedeutet, dass Sie Indizes verwenden müssen, um den SQL-Zugriffspfad zu ändern, um schnell auf eine bestimmte Spalte zuzugreifen. Die Zunahme der Zugriffspfade bedeutet, dass Sie statistische Informationen zur Unterstützung verwenden müssen, sodass viele Probleme auftreten.

　Es gibt keinen Index, keinen statistischen Plan und keinen Ausführungsplan, das ist die KV-Datenbank.

Als Reaktion auf die Notwendigkeit, die neuesten N Daten zu erhalten, ist die Last-In-First-Out-Funktion der verknüpften Liste in Redis sehr gut geeignet. Wir fügen nach dem obigen Anmeldecode einen Code hinzu, um eine verknüpfte Anmeldeliste zu verwalten und deren Länge zu steuern, sodass immer die neuesten N angemeldeten Benutzer darin gespeichert werden.

　Auf diese Weise müssen Sie die ID der zuletzt angemeldeten Person erhalten, der folgende Code reicht aus

　last_login_list=r.lrange("login:last_login_times",0,N- 1)

　Suchen Sie außerdem die Person mit den meisten Anmeldezeiten. Sortierset eignet sich sehr gut für Anforderungen wie Sortierung und Rangliste. Wir speichern Benutzer und Anmeldezeiten in einem Sortierset.

zaddlogin:login_times51

zaddlogin:login_times12

zaddlogin:login_times23

Auf diese Weise wird, wenn sich ein Benutzer anmeldet, zusätzlich ein sortedset, code So

　#Die Anzahl der Anmeldungen für diesen Benutzer erhöht sich um 1

　ret=r.zincrby("login:login_times",1,uid)#🎜 🎜##🎜🎜 #　Wie erhält man also den Benutzer mit den meisten Anmeldezeiten? Sortieren Sie einfach den N-ten Benutzer in umgekehrter Reihenfolge

ret=r.zrevrange("login:login_times",0,N- 1)#🎜 🎜#

Es ist ersichtlich, dass DEV zwei Codezeilen hinzufügen muss und DBA keine Indizes berücksichtigen muss.

　TAG-System

Tags kommen besonders häufig in Internetanwendungen vor, wenn sie mit einer herkömmlichen relationalen Datenbank entworfen würden, wären sie etwas unscheinbar. Nehmen wir das Beispiel der Suche nach einem Buch, um die Vorteile von Redis in dieser Hinsicht zu sehen.

Design einer relationalen Datenbank

Zwei Tabellen, eine für Buchdetails und eine für Tags, die die Tags jedes Buches darstellen. Ein Buch enthält mehrere Tags.

mysql>select*frombook;

+-------+------------------- - ----------+----------------+

　|id|name|author|

#🎜 🎜#　+------+----------------------------------+----- --- --------+

　|1|TheRubyProgrammingLanguage|MarkPilgrim|

　|1|Rubyonrail|DavidFlanagan|

|1|. ProgrammierungErlang|JoeArmstrong|

　+------+-------------------------- ------ -+----------------+

mysql>select*fromtag;

+-- ------ -+---------+

　|tagname|book_id|

　+---------+ ------ ---+

|ruby|1|

|ruby|2|

|web|2|# 🎜🎜##🎜🎜 # |erlang|3|

+---------+---------+

Wenn Sie haben ein solches Bedürfnis, suchen Sie es. Es ist ein Ruby- und Web-Buch. Wie würde es behandelt werden, wenn es eine relationale Datenbank wäre? .book_id

Die Tag-Tabelle wird automatisch zweimal verknüpft und dann mit dem Buch verknüpft. Bei Bedarf ist es ziemlich kompliziert. Was ist mit Ruby, aber nicht mit Web-Büchern? Daten sind für diese Mengenoperationen eigentlich nicht sehr geeignet.

REDIS-Design

Zunächst müssen die Buchdaten gespeichert werden, genau wie oben.

Setbook:1:name"TheRubyProgrammingLanguage"

Setbook:2:name"Rubyonrail"

Setbook:3:name"ProgrammingErlang"#🎜 🎜#

Setbook:1:Autor „MarkPilgrim“

Setbook:2:Autor „DavidFlanagan“

Setbook:3:Autor „JoeArmstrong“

Wir verwenden Mengen, um Daten in Tag-Tabellen zu speichern, da Mengen gut dazu geeignet sind, Schnittmengen und Vereinigungen zu finden. 🎜🎜 # 　saddtag:web2

　saddtag:erlang3

Also ein Buch, das sowohl zu Ruby als auch zu Web gehört? .sinter("tag .web","tag:ruby")

Das heißt, Bücher, die zu Ruby gehören, aber nicht zu Web?

inter_list=redis.sdiff („tag.ruby“, „tag:web“)

Eine Sammlung von Büchern, die zu Ruby und Web gehören?

inter_list=redis.sunion(“tag .ruby","tag:web")# 🎜🎜#

Es ist so einfach.

Anhand der beiden oben genannten Beispiele können wir erkennen, dass relationale Datenbanken in einigen Szenarien möglicherweise nicht geeignet sind, aber es fühlt sich immer seltsam an etwas wird mechanisch angewendet.

Insbesondere im Beispiel der Anmeldung am System wird häufig eine Indizierung des Unternehmens erstellt. In einem komplexen System kann ddl (Index erstellen) den Ausführungsplan ändern. Da die SQL im alten System mit komplexen Geschäftsabläufen sehr seltsam ist und andere SQL-Anweisungen dazu führen, dass andere Ausführungspläne verwendet werden, ist dieses Problem schwer vorherzusagen. Es ist zu schwierig, vom DBA zu verlangen, dass er das gesamte SQL in diesem System versteht. Dieses Problem ist in Oracle besonders schwerwiegend und wahrscheinlich jeder DBA schon einmal darauf gestoßen. Obwohl es mittlerweile Online-DDL-Methoden gibt, ist DDL für Systeme wie MySQL immer noch nicht sehr praktisch. Wenn es um große Tische geht, steht der DBA frühmorgens auf, um während der niedrigen Geschäftszeiten zu arbeiten. Es ist sehr praktisch, Redis zur Bewältigung dieser Nachfrage zu verwenden, und der DBA muss lediglich die Kapazität schätzen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die gängigen Schlüsselwertdesigns von Redis-Datenbanken?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!