Dengan peningkatan dalam keperluan pemprosesan data moden, teknologi caching juga sentiasa berkembang dan bertambah baik. Antaranya, Redis, sebagai pangkalan data bukan perhubungan berprestasi tinggi, digunakan secara meluas dalam pelbagai senario pemprosesan data. Dalam bidang analisis data, Redis boleh menggunakan kelebihan uniknya.
Artikel ini akan memperkenalkan aplikasi Redis dalam analisis data dan teknologi yang berkaitan, termasuk struktur data dan kaedah operasi Redis, senario aplikasi Redis dalam analisis data, cara melaksanakan gugusan berbilang mesin Redis dan cara untuk Menggunakan Redis untuk mengekalkan data, dsb.
1. Struktur dan kaedah operasi data Redis
Redis menyokong lima struktur data, iaitu rentetan, cincang, senarai dan set ) dan set tertib. Struktur data ini dan operasi berkaitan masing-masing ditunjukkan dalam jadual berikut:
| 数据结构 |
相关操作 |
| 字符串 |
SET key value；GET key |
| 哈希 |
HSET key field value；HGET key field |
| 列表 |
LPUSH key value；LRANGE key 0 -1 |
| 集合 |
SADD key member；SMEMBERS key |
| 有序集合 |
ZADD key score member；ZRANGE key 0 -1 WITHSCORES |
2. Senario aplikasi Redis dalam analisis data
- Caching
<.>Redis boleh digunakan sebagai alat caching yang cekap Dengan menyimpan data yang biasa digunakan dalam Redis, anda boleh mengelak daripada mengakses pangkalan data untuk setiap permintaan, dengan itu meningkatkan kelajuan akses data. Terdapat dua strategi caching yang biasa digunakan, caching seluruh halaman dan caching data.
Statistik data-
Redis boleh mengira, menjumlah, mengisih dan operasi lain pada data dengan cepat, dengan konkurensi dan kebolehskalaan yang sangat tinggi. Sebagai contoh, Redis boleh digunakan untuk melaksanakan fungsi seperti pembilang dan kedudukan TOP N.
Pemprosesan data masa nyata -
Memandangkan Redis mempunyai prestasi yang sangat tinggi dan kependaman rendah, data masa nyata boleh diperolehi, disimpan dan dikira dengan cepat. Contohnya, dalam sistem pengesyoran, Redis boleh mengemas kini pengguna, produk, teg dan maklumat lain dalam masa nyata dan memberikan hasil pengesyoran masa nyata.
Pemprosesan Data Siri Masa-
Set diisih Redis sangat sesuai untuk menyimpan data siri masa, termasuk data masa nyata dan data sejarah. Redis boleh digunakan untuk menyimpan dan menanyakan data siri masa, serta mengira pelbagai penunjuk statistik termasuk tetingkap gelongsor, purata, dsb. dalam masa nyata.
3. Kelompok berbilang mesin Redis
Untuk memastikan kebolehpercayaan dan kebolehskalaan data, apabila Redis perlu menyimpan sejumlah besar data atau mengendalikan permintaan serentak yang tinggi, ia perlu gunakan kluster berbilang mesin. Kelompok berbilang mesin Redis mempunyai dua mod, iaitu replikasi tuan-hamba dan sharding.
Replikasi induk-hamba-
Replikasi induk-hamba merujuk kepada menyegerakkan semua operasi tulis satu tika Redis (iaitu "nod induk") kepada satu atau lebih Contoh Redis yang lain (iaitu "nod hamba") disandarkan. Dengan cara ini, apabila nod induk turun atau ranap, nod hamba boleh ditingkatkan dengan cepat kepada nod induk untuk memastikan ketersediaan perkhidmatan.
Sharding-
Sharding merujuk kepada membahagikan pengumpulan data Redis yang besar kepada beberapa koleksi data kecil dan menyimpannya dalam keadaan Redis yang berbeza dengan itu mencapai tujuan penyimpanan dan pemprosesan yang diedarkan . Setiap tika Redis hanya menyimpan sebahagian daripada data Apabila pengguna perlu membaca dan menulis data, mereka perlu menghalakan permintaan ke tika Redis yang sepadan untuk diproses.
4. Kegigihan data Redis
Memandangkan Redis ialah pangkalan data dalam memori, semua data akan hilang apabila kejadian Redis ranap atau dimulakan semula. Bagi mengelakkan kehilangan data, Redis menyediakan dua kaedah untuk kegigihan data, iaitu RDB dan AOF.
RDB-
RDB merujuk kepada menyimpan syot kilat pengumpulan data Redis pada cakera untuk memastikan data boleh dipulihkan dengan cepat apabila tika Redis turun. RDB menyalin set data melalui proses garpu, dan kemudian menulis syot kilat ke fail cakera untuk mencapai kegigihan data. Kelemahan kaedah RDB ialah data terkini yang dikemas kini mungkin hilang.
AOF-
AOF bermakna apabila pengumpulan data Redis diubah suai, operasi pengubahsuaian dilampirkan pada fail log dalam bentuk teks, dengan itu mencapai kegigihan data. Kaedah AOF boleh mengurangkan kemungkinan kehilangan data, tetapi ia akan membawa kepada penurunan prestasi operasi baca dan tulis.
Ringkasnya, Redis, sebagai pangkalan data bukan perhubungan berprestasi tinggi, mempunyai pelbagai aplikasi dalam analisis data. Dengan membiasakan diri dengan struktur data dan kaedah operasi Redis, dan menguasai teknologi berkaitannya dalam analisis data, anda boleh menggunakan Redis dengan lebih baik untuk mencapai tujuan pemprosesan dan analisis data. Pada masa yang sama, apabila benar-benar menggunakan Redis, anda juga perlu memberi perhatian kepada isu seperti keselamatan data dan pengoptimuman prestasi untuk memastikan kestabilan dan kebolehpercayaan sistem.
Atas ialah kandungan terperinci Analisis data Redis dengan gambar dan teks. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
