前言: 今天产品经理说,有几个队列排序的功能不能用了。对比了下以前的代码查到了一个原因,这个比较的坑,总结起来也是自己没好好看文档。 redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令,StrictRedis用于实现大部分官方的命令,并使用官方的
前言:
今天产品经理说,有几个队列排序的功能不能用了。对比了下以前的代码查到了一个原因,这个比较的坑,总结起来也是自己没好好看文档。
redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令,StrictRedis用于实现大部分官方的命令,并使用官方的语法和命令(比如,SET命令对应与StrictRedis.set方法)。Redis是StrictRedis的子类,用于向后兼容旧版本的redis-py。 简单说,官方推荐使用StrictRedis方法。
不推荐Redis类,原因是他和咱们在redis-cli操作有些不一样,主要不一样是下面这三个方面。
·LREM:参数 ‘num’ 和 ‘value’ 的顺序交换了一下,cli是 lrem queueName 0 ‘string’ 。 这里的0时所有的意思。 但是Redis这个类,把控制和string调换了。
·ZADD:实现时 score 和 value 的顺序不小心弄反了,后来有人用了,就这样了
·SETEX: time 和 value 的顺序反了
.Pool: 连接池
最近爬虫很是凶猛,标注下文章的原文地址: blog.xiaorui.cc
再就是连接池,很多人用Redis的原因是,以前的一些个博客的关于python redis的操作,基本用的时Redis的连接池方式。 其实StrictRedis也是支持的。
Redis的连接池的方法:
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0) r = redis.Redis(connection_pool=pool)
StrictRedis的连接池的实现方式:
In [4]: pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) In [5]: r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
看下官方的创建redis的时候,都可以添加什么参数。
class redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0, password=None, socket_timeout=None, connection_pool=None, charset='utf-8', errors='strict', decode_responses=False, unix_socket_path=None) Implementation of the Redis protocol. This abstract class provides a Python interface to all Redis commands and an implementation of the Redis protocol. Connection and Pipeline derive from this, implementing how the commands are sent and received to the Redis server
另外的再说下redis的对于有些编码入库的问题,redis的连接附加的参数里面,默认编码是utf-8,但是如果你非要用GBK那就需要指明你的chardet和decode_responses为True 。
class redis.StrictRedis (host='localhost', port=6379, db=0, password=None, socket_timeout=None,connection_pool=None, charset='GBK ' , errors='strict', decode_responses=True)
嗯,剩下的就没什么了 。以后要好好的看文档哈。
原文地址:使用redis-py的两个类Redis和StrictRedis时遇到的坑, 感谢原作者分享。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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