


Artikel ini menunjukkan menggunakan set sorted Redis untuk pelaksanaan papan pendahulu yang cekap. Ia menyoroti kelebihan prestasi ke atas senarai, jadual hash, dan pangkalan data relasi, menekankan kerumitan O (log n) untuk operasi utama. Cecair s
Cara Menggunakan Redis Sorted Set untuk papan pendahulu dan pertanyaan pelbagai
Set yang disusun REDIS sangat sesuai untuk melaksanakan papan pendahulu kerana mereka menyimpan ahli (pemain, pengguna, dll) dengan skor yang berkaitan (kedudukan papan pendahulu mereka). Perintah ZADD
membolehkan anda menambah atau mengemas kini ahli dan skor mereka dengan cekap. Pertanyaan pelbagai kemudian dilakukan menggunakan arahan seperti ZRANGE
, ZREVRANGE
, ZRANGEBYSCORE
, dan ZREVRANGEBYSCORE
.
Sebagai contoh, katakan kami membina papan pendahulu untuk permainan. Kami boleh mewakili pemain menggunakan ID mereka sebagai ahli dan skor mereka sebagai skor dalam set yang disusun.
- Menambah Pemain:
ZADD leaderboard 100 player1 200 player2 50 player3
Ini menambah tiga pemain ke papan pendahulu dengan skor 100, 200, dan 50 masing -masing. - Mendapatkan 5 pemain teratas:
ZREVRANGE leaderboard 0 4 WITHSCORES
Ini mengambil semula 5 pemain teratas (dengan skor) dalam urutan menurun (skor tertinggi pertama). - Mendapatkan pemain dengan skor antara 100 dan 200:
ZRANGEBYSCORE leaderboard 100 200 WITHSCORES
Ini mengembalikan semua pemain dengan skor dalam julat yang ditentukan.
Manfaat Prestasi Menggunakan Set Sorted Redis untuk Leaderboards
Set Sorted Redis menawarkan kelebihan prestasi yang signifikan ke atas struktur data lain untuk papan pendahulu kerana struktur dalaman yang dioptimumkan. Inilah perbandingan:
- Berbanding dengan senarai: Senarai memerlukan meleleh melalui keseluruhan senarai untuk mencari pangkat tertentu atau pelbagai skor, menghasilkan kerumitan O (n) untuk operasi pengambilan semula, di mana n adalah bilangan pemain. Set yang disusun, sebaliknya, gunakan struktur data senarai skip yang membolehkan kerumitan O (log N) untuk kebanyakan operasi, menjadikannya lebih cepat untuk papan pendahulu yang besar.
- Berbanding dengan jadual hash: Walaupun jadual hash boleh menyimpan skor dengan cekap, mereka tidak mempunyai fungsi terbina dalam untuk pertanyaan dan penyortiran. Melaksanakan fungsi papan pendahulu menggunakan jadual hash memerlukan algoritma penyortiran yang kompleks dalam kod aplikasi anda, yang membawa kepada kependaman yang lebih tinggi dan peningkatan kerumitan.
- Berbanding dengan pangkalan data relasi: Pangkalan data relasi umumnya lebih perlahan untuk kemas kini dan pertanyaan pendahulu masa nyata berbanding dengan REDIS. Overhead urus niaga pangkalan data, pengindeksan, dan komunikasi rangkaian memberi kesan yang signifikan. Redis, sebagai kedai data dalam memori, menyediakan operasi membaca dan menulis yang sangat cepat.
Mengemas kini skor dan pangkat dengan cekap di papan pendahulu yang disusun semula
Mengemaskini skor dan pangkat dalam set sorted redis sangat berkesan terima kasih kepada perintah ZADD
. ZADD
Atom mengemas kini skor ahli. Jika ahli tidak wujud, ia menambah ahli dengan skor yang diberikan; Jika ia wujud, ia mengemas kini skornya. Ini memastikan konsistensi data walaupun di bawah kesesuaian yang tinggi.
Contohnya, untuk mengemas kini skor Player1 hingga 150: ZADD leaderboard 150 player1
Untuk senario di mana anda perlu kenaikan atau skor penurunan, perintah ZINCRBY
lebih cekap: ZINCRBY leaderboard 50 player1
Ini meningkatkan skor Player1 sebanyak 50.
Untuk mengekalkan papan pendahulu yang besar dengan cekap, pertimbangkan strategi seperti:
- Data Sharding: Mengedarkan papan pendahulu merentasi pelbagai contoh Redis untuk mengendalikan sejumlah besar pemain.
- Menggunakan struktur data yang berasingan untuk data yang kurang kerap diakses: Sebagai contoh, simpan maklumat pemain terperinci dalam pangkalan data yang berasingan dan hanya menyimpan skor dalam set sorted redis.
Melaksanakan penomboran dan penapisan di papan pendahulu yang disusun semula
Set yang disusun Redis memberikan sokongan yang sangat baik untuk penomboran dan penapisan. Pagination mudah dicapai menggunakan perintah ZRANGE
dan ZREVRANGE
dengan klausa LIMIT
:
ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES
mengambil 10 pemain teratas.
ZREVRANGE leaderboard 10 19 WITHSCORES
mengambil pemain yang berada di kedudukan 11-20.
Penapisan boleh dilakukan menggunakan ZRANGEBYSCORE
dan menggabungkannya dengan LIMIT
untuk penomboran:
ZRANGEBYSCORE leaderboard 100 200 WITHSCORES LIMIT 0 10
Mendapatkan 10 pemain teratas dengan skor antara 100 dan 200.
Untuk kriteria penapisan yang lebih kompleks (contohnya, penapisan oleh pelbagai atribut), anda mungkin perlu pra-kompute atau mengekalkan set disusun berasingan berdasarkan kriteria penapisan yang berbeza atau menggunakan gabungan struktur data REDIS dan logik sampingan aplikasi. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan set disusun berasingan untuk mod permainan atau kawasan yang berbeza.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya menggunakan set Redis yang disusun untuk papan pendahulu dan pertanyaan pelbagai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Redisactsasbothadatastoreandaservice.1) asadatastore, itusesin-memorystorageforfastoperations, supportingvariousdataStructuresLikey-valueepairsandsortedsets.2) asaservice, itprovidesfunctionalitiesticePub/subdressageSpleSclePing

Berbanding dengan pangkalan data lain, REDIS mempunyai kelebihan unik berikut: 1) kelajuan yang sangat cepat, dan membaca dan menulis operasi biasanya pada tahap microsecond; 2) menyokong struktur dan operasi data yang kaya; 3) Senario penggunaan fleksibel seperti cache, kaunter dan menerbitkan langganan. Apabila memilih REDI atau pangkalan data lain, ia bergantung kepada keperluan dan senario khusus. Redis berfungsi dengan baik dalam aplikasi berprestasi tinggi dan rendah latency.

Redis memainkan peranan penting dalam penyimpanan dan pengurusan data, dan telah menjadi teras aplikasi moden melalui pelbagai struktur data dan mekanisme kegigihannya. 1) REDIS menyokong struktur data seperti rentetan, senarai, koleksi, koleksi yang diperintahkan dan jadual hash, dan sesuai untuk logik perniagaan cache dan kompleks. 2) Melalui dua kaedah ketekunan, RDB dan AOF, Redis memastikan penyimpanan yang boleh dipercayai dan pemulihan data yang cepat.

Redis adalah pangkalan data NoSQL yang sesuai untuk penyimpanan dan akses data berskala besar. 1.Redis adalah sistem penyimpanan struktur data memori sumber terbuka yang menyokong pelbagai struktur data. 2. Ia menyediakan kelajuan membaca dan menulis yang sangat cepat, sesuai untuk caching, pengurusan sesi, dan lain -lain. 3.DIS menyokong kegigihan dan memastikan keselamatan data melalui RDB dan AOF. 4. Contoh penggunaan termasuk operasi pasangan nilai utama dan fungsi deduplikasi koleksi lanjutan. 5. Kesilapan umum termasuk masalah sambungan, jenis data yang tidak sepadan dan limpahan memori, jadi anda perlu memberi perhatian kepada debugging. 6. Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk memilih struktur data yang sesuai dan menubuhkan strategi penghapusan memori.

Aplikasi REDIS di dunia nyata termasuk: 1. Kepelbagaian Redis dan prestasi tinggi menjadikannya bersinar dalam senario ini.

Redis menonjol kerana kelajuan tinggi, fleksibiliti dan struktur data yang kaya. 1) Redis menyokong struktur data seperti rentetan, senarai, koleksi, hash dan koleksi yang diperintahkan. 2) Ia menyimpan data melalui ingatan dan menyokong RDB dan AOF kegigihan. 3) Bermula dari Redis 6.0, operasi I/O multi-threaded telah diperkenalkan, yang telah meningkatkan prestasi dalam senario konvensional yang tinggi.

RedisIsclassifiedasanosqldatabaseBecauseItuseSey-valuedatamodelinsteadofthetraditionalrelationaldatabasemodel.itoffersspeedandflexibility, makeitidealforreal-timeapplicationsandcaching, ButitmaybesuitiSuScenariscenariscenari

Redis meningkatkan prestasi aplikasi dan skalabiliti dengan data caching, melaksanakan penguncian dan ketekunan data yang diedarkan. 1) Data cache: Gunakan REDIS ke cache data yang sering diakses untuk meningkatkan kelajuan akses data. 2) Kunci yang diedarkan: Gunakan Redis untuk melaksanakan kunci yang diedarkan untuk memastikan keselamatan operasi dalam persekitaran yang diedarkan. 3) Kegigihan data: Memastikan keselamatan data melalui mekanisme RDB dan AOF untuk mencegah kehilangan data.


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
