次のコラム Redis チュートリアル では、Redis での Scan コマンドの使用方法について詳しく説明します。困っている友人の役に立てば幸いです。
Redis には古典的な問題があります . 膨大な量のデータの場合、それは検索に似ていますルールのキーに関する情報を提供するには 2 つの方法があります。
1 つ目は、keys コマンドですが、これは単純で粗雑です。Redis のシングルスレッド機能により、keys コマンドはブロック方式であり、キーはトラバーサル方式で実装されます。複雑さは O(n) です。Redis ライブラリ内のキーが増えるほど、検索の実装コストが増加し、ブロック時間が長くなります。
2 番目は scan コマンドで、非ブロッキングな方法でキー値の検索を実装します。ほとんどの場合、keys コマンドを置き換えることができ、よりオプションです。
以下に 100,000 個のキーを記述します** * : value*** 形式のテスト データ (追記: パイプラインを使用する場合、1w が 1 つのトランザクションであり、各トランザクションは数秒で完了します)
# -*- coding: utf-8 -*- # !/usr/bin/env python3 import redis import sys import datetimedef create_testdata(): r = redis.StrictRedis(host='***.***.***.***', port=***, db=0, password='***') counter = 0 with r.pipeline(transaction=False) as p: for i in range(0, 100000): p.set('key' + str(i), "value" + str(i)) counter = counter + 1 if (counter == 10000): p.execute() counter = 0 print("set by pipline loop") if __name__ == "__main__": create_testdata()
たとえば、key111 で始まるキーは次のとおりですか?
keys コマンドを使用する場合は、keys key1111* を実行して一度に調べます。
同様に、scan コマンドを使用する場合は、scan 0 match key1111* count 20
の構文を使用します。 scan は :SCAN カーソル [MATCH パターン] [COUNT カウント] デフォルトの COUNT 値は 10 です。
SCAN コマンドはカーソルベースの反復子です。これは、コマンドが呼び出されるたびに、前の反復プロセスを継続するために、前の呼び出しによって返されたカーソルを呼び出しのカーソル パラメーターとして使用する必要があることを意味します。
scan 0 match key1111* count 20 コマンドは、このクエリを完了するためにここで使用されています。驚くべきことに、最初は結果が見つかりませんでした。これは scan コマンドの原理によって異なります。
スキャンがキーをスキャンする場合、0 は初回を表し、key1111* は key1111 で始まるパターンに従った一致を表します。カウント 20 の 20 は修飾されたキーの出力を表しませんが、サーバーを制限する辞書を表します。シングルトラバーサル スロットの数 (ほぼ等しい)。
それでは、スロットデータとは何でしょうか?このスロットは Redis クラスター内のスロットですか?答えは否定的です。実は、答えは上の図にすでに示されています。
上記の「辞書スロット」の数がクラスター内のスロットであり、クラスター内のスロットの数が 16384 であることがわかっている場合、16384 のスロットを走査した後、すべてのキーを確実に走査できるようになります。
上記から明らかなように、走査された辞書スロットの数が 20,000 の場合、カーソルはまだ走査結果を完了していないため、この辞書スロットはスロットの概念と等しくないことが明確にわかります。クラスター。
テスト後、スキャンするときに、条件を満たすキーに完全に一致するまでにいくつの COUNT 値をたどることができるかは、特定のオブジェクトのキーの数に関係します。
カウントがキーの数を超えた場合たとえば、キーの数が 100,000 で、200,000 の辞書スロットを一度に走査すると、結果は確実に完全に走査されます。
スキャン命令は一連の命令であり、すべてのキーを走査するだけでなく、指定されたコンテナ コレクションも走査できます。
zscan は zset コレクションの要素を走査し、
hscan はハッシュ ディクショナリの要素を走査し、
sscan は set コレクションの要素を走査します。
SSCAN コマンド、HSCAN コマンド、および ZSCAN コマンドの最初のパラメーターは常にデータベース キー (指定されたキー) です。
さらに、redis デスクトップ マネージャーを使用している場合、特定のライブラリを更新すると、コンソールは自動的にスキャン コマンドを継続的に更新するため、何をしているのかがわかります
#
以上がRedisのScanコマンドの使い方の詳しい説明の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Redisのコア関数は、高性能のメモリ内データストレージおよび処理システムです。 1)高速データアクセス:Redisはデータをメモリに保存し、マイクロ秒レベルの読み取り速度と書き込み速度を提供します。 2)豊富なデータ構造:文字列、リスト、コレクションなどをサポートし、さまざまなアプリケーションシナリオに適応します。 3)永続性:RDBとAOFを介してディスクにデータを持続します。 4)サブスクリプションを公開:メッセージキューまたはリアルタイム通信システムで使用できます。

Redisは、次のようなさまざまなデータ構造をサポートしています。1。文字列、単一価値データの保存に適しています。 2。キューやスタックに適したリスト。 3.非重複データの保存に使用されるセット。 4。ランキングリストと優先キューに適した注文セット。 5。オブジェクトまたは構造化されたデータの保存に適したハッシュテーブル。

Redisカウンターは、Redisキー価値ペアストレージを使用して、カウンターキーの作成、カウントの増加、カウントの減少、カウントのリセット、およびカウントの取得など、カウント操作を実装するメカニズムです。 Redisカウンターの利点には、高速速度、高い並行性、耐久性、シンプルさと使いやすさが含まれます。ユーザーアクセスカウント、リアルタイムメトリック追跡、ゲームのスコアとランキング、注文処理などのシナリオで使用できます。

Redisコマンドラインツール(Redis-Cli)を使用して、次の手順を使用してRedisを管理および操作します。サーバーに接続し、アドレスとポートを指定します。コマンド名とパラメーターを使用して、コマンドをサーバーに送信します。ヘルプコマンドを使用して、特定のコマンドのヘルプ情報を表示します。 QUITコマンドを使用して、コマンドラインツールを終了します。

Redisクラスターモードは、シャードを介してRedisインスタンスを複数のサーバーに展開し、スケーラビリティと可用性を向上させます。構造の手順は次のとおりです。異なるポートで奇妙なRedisインスタンスを作成します。 3つのセンチネルインスタンスを作成し、Redisインスタンスを監視し、フェールオーバーを監視します。 Sentinel構成ファイルを構成し、Redisインスタンス情報とフェールオーバー設定の監視を追加します。 Redisインスタンス構成ファイルを構成し、クラスターモードを有効にし、クラスター情報ファイルパスを指定します。各Redisインスタンスの情報を含むnodes.confファイルを作成します。クラスターを起動し、CREATEコマンドを実行してクラスターを作成し、レプリカの数を指定します。クラスターにログインしてクラスター情報コマンドを実行して、クラスターステータスを確認します。作る

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

RedisクラスターでのZsetの使用:Zsetは、要素をスコアに関連付ける順序付けられたコレクションです。シャード戦略:a。ハッシュシャーディング:ZSTキーに従ってハッシュ値を分配します。 b。範囲シャード:要素スコアに従って範囲に分割し、各範囲を異なるノードに割り当てます。操作の読み取りと書き込み:a。読み取り操作:ZSetキーが現在のノードのシャードに属している場合、ローカルで処理されます。それ以外の場合は、対応するシャードにルーティングされます。 b。書き込み操作:Zsetキーを保持しているシャードに常にルーティングされます。

Redisデータをクリアする方法:Flushallコマンドを使用して、すべての重要な値をクリアします。 FlushDBコマンドを使用して、現在選択されているデータベースのキー値をクリアします。 [選択]を使用してデータベースを切り替え、FlushDBを使用して複数のデータベースをクリアします。 DELコマンドを使用して、特定のキーを削除します。 Redis-CLIツールを使用してデータをクリアします。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。
