之前在设计「Doodle 2」和开发「知乎日报」时,我面对最多的数据类型就是带 ID 的数据了。 在使用关系型数据库时,自增的主键可以满足这个需求,而在 Redis 中就稍微麻烦些了。 一直以来我都额外使用了一个计数器来存储 ID,例如(省略了很多代码,不影响阅
之前在设计「Doodle 2」和开发「知乎日报」时,我面对最多的数据类型就是带 ID 的数据了。在使用关系型数据库时,自增的主键可以满足这个需求,而在 Redis 中就稍微麻烦些了。
一直以来我都额外使用了一个计数器来存储 ID,例如(省略了很多代码,不影响阅读):
class IDModel(JSONModel): id = IntegerProperty() @classmethod def get_by_id(cls, entity_id): json_content = cls.redis_client.hget(cls._KEY, entity_id) if json_content: return cls.from_json(json_content) @classmethod def get_by_ids(cls, ids): if not ids: return [] results = cls.redis_client.hmget(cls._KEY, ids) return [cls.from_json(json_content) for json_content in results] @classmethod def get_next_id(cls): return MAX_ID.get_next_id(cls._KEY) def save(self): self._populate_default_attributes() self._save_self() def _populate_default_attributes(self): if self.id is None: self.id = self.get_next_id() def _save_self(self): self.redis_client.hset(self._KEY, self.id, self.to_json()) class MAX_ID(SimpleModel): @classmethod def get_next_id(cls, for_type, increment=1): return cls.redis_client.hincrby(cls._KEY, for_type, increment) @classmethod def get_max_id(cls, for_type): return int(cls.redis_client.hget(cls._KEY, for_type) or 0)这种方式的优点是简单,比较适合存储 ID 不连续的数据;缺点是使用了 hash,比较占内存。
刚才又想到一种方法,直接把数据存到 list 里,然后依靠其长度来定 ID,例如:
class IDModel(JSONModel): id = IntegerProperty() @classmethod def get_by_id(cls, entity_id): json_content = cls.redis_client.lindex(cls._KEY, entity_id) if json_content: return cls.from_json(json_content) @classmethod def get_by_ids(cls, ids): if not ids: return [] key = cls._KEY pipe = cls.redis_client.pipeline(transaction=False) for entity_id in ids: pipe.lindex(key, entity_id) results = pipe.execute() return [cls.from_json(json_content) for json_content in results] def save(self): key = self._KEY if self.id is None: with self.redis_client.pipeline() as pipe: try: pipe.watch(key) self.id = pipe.llen(key) + 1 pipe.multi() pipe.rpush(key, self.to_json()) pipe.execute() except Exception: self.id = None raise else: self.redis_client.lset(key, self.id, self.to_json())缺点大致有如下三点:
- ID 必须连续
- 依赖事务,导致 _populate_default_attributes() 的逻辑不好分离
- 获取多个 ID 对应的实体需要执行多条语句
原文地址:用 Redis 存储 ID 连续的数据, 感谢原作者分享。

Atribut asid termasuk atom, konsistensi, pengasingan dan ketahanan, dan merupakan asas reka bentuk pangkalan data. 1. Atomicity memastikan bahawa urus niaga sama ada berjaya atau gagal sepenuhnya. 2. Konsistensi memastikan pangkalan data tetap konsisten sebelum dan selepas transaksi. 3. Pengasingan memastikan bahawa urus niaga tidak mengganggu satu sama lain. 4. Kegigihan memastikan data disimpan secara kekal selepas penyerahan transaksi.

MySQL bukan sahaja sistem pengurusan pangkalan data (DBMS) tetapi juga berkait rapat dengan bahasa pengaturcaraan. 1) Sebagai DBMS, MySQL digunakan untuk menyimpan, menyusun dan mengambil data, dan mengoptimumkan indeks dapat meningkatkan prestasi pertanyaan. 2) Menggabungkan SQL dengan bahasa pengaturcaraan, tertanam dalam Python, menggunakan alat ORM seperti SQLalChemy dapat memudahkan operasi. 3) Pengoptimuman prestasi termasuk pengindeksan, pertanyaan, caching, perpustakaan dan bahagian meja dan pengurusan transaksi.

MySQL menggunakan arahan SQL untuk menguruskan data. 1. Perintah asas termasuk pilih, masukkan, kemas kini dan padam. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan fungsi gabungan, subquery dan agregat. 3. Kesilapan umum termasuk isu sintaks, logik dan prestasi. 4. Petua Pengoptimuman termasuk menggunakan indeks, mengelakkan Pilih* dan menggunakan had.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi yang sesuai untuk menyimpan dan menguruskan data. Kelebihannya termasuk pertanyaan berprestasi tinggi, pemprosesan transaksi fleksibel dan jenis data yang kaya. Dalam aplikasi praktikal, MySQL sering digunakan dalam platform e-dagang, rangkaian sosial dan sistem pengurusan kandungan, tetapi perhatian harus dibayar kepada pengoptimuman prestasi, keselamatan data dan skalabilitas.

Hubungan antara SQL dan MySQL adalah hubungan antara bahasa standard dan pelaksanaan khusus. 1. SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data relasi, membolehkan penambahan data, penghapusan, pengubahsuaian dan pertanyaan. 2.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data tertentu yang menggunakan SQL sebagai bahasa pengendaliannya dan menyediakan penyimpanan dan pengurusan data yang cekap.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),