Redis数据类型

Redis数据结构详解:字符串、列表、集合、哈希、有序集合

字符串(Strings)


字符串是Redis中一种最基本的值。Redis的字符串是二进制安全的,也就是意味着一个Redis字符串能保存任何类型的数据,例如一个JPEG图片、一个序列化后的Ruby对象。

一个Redis字符串可存最大512MiB(兆字节)。

你可以对Redis字符串做很多有趣的事,例如: 

  • 通过后面的命令可以使用字符串作为原子计数器:INCRDECRINCRBY。 
  • 使用APPEND命令向字符串追加字符串。 
  • 使用GETRANGESETRANGE命令将字符串作为一个随机访问向量。 
  • 将大数据编码存在更小的空间中,或者使用GETBITSETBIT命令创建一个Redis下的布隆过滤器。 

想了解更多可以看《Redis命令》这一篇文章。 


列表(Lists)


Redis的列表仅仅是字符串的列表,并且根据插入的顺序排列。 支持向Redis列表的头部(左边)或者尾部(右边)加入新的元素。

即使用LPUSH命令向列表头部插入一个新的元素,RPUSH命令向列表尾部插入一个新的元素。如果这个操作是在一个空的或不存在的key上时,就会创建一个新的列表。同样地,如果一个操作将列表中的元素清空,该key也会从Redis中被移除。 

下面是该操作的例子: 

LPUSH mylist a    # now the list is "a" 
LPUSH mylist b    # now the list is "b","a" 
RPUSH mylist c    # now the list is "b","a","c" (RPUSH was used this time) 

Redis的列表最长存储长度是232 - 1个元素。 

从时间复杂度的角度来看,Redis列表的主要特征是,即使是百万级别的在头部或尾部的插入、删除操作也能在短时间内完成。在列表的两端访问速度很快,但是在列表的中间访问大的子列表就很慢了,它是一个时间复杂度为O(N)的操作。 

你可以对Redis做很多有趣的事,例如: 

  • 在社交网络中模拟一个时间表,使用LPUSH将新的元素加入用户的时间表,然后使用LRANGE去检索最近插入的一些项。 
  • 可以使用LPUSHLTRIM,创建一个只保留最近的N个元素的列表。 
  • 列表可以用来做原始消息传递,可以参见众所周知的Ruby创建后台任务的库:Resque。 
  • 更多的列表命令可以参考《Redis命令》这一篇文章。 

集合(Sets)


Redis集合是一个无序的字符串集合。可以在时间复杂度为O(1)的情况下进行添加、删除、判断存在的操作。 Redis集合不允许重复的成员,相同的元素多次加入的话只保存一个元素。意味着添加一个元素不需要进行判断这个是否已经存在。 

Redis集合有很多命令可以从现有的集合中计算新的集合,在很短的时间内可以进行交集、差集等操作。

 集合的最长存储长度是232 - 1个元素。

可以用Redis集合做的事:

  • 可以用Redis集合跟踪唯一独特的东西。比如存储访问文章的IP,每次被访问时使用SADD命令即可,这样就能保证重复的IP不会插入。 
  • Redis集合可以用来很好地存储关系。可以做一个标签系统,用Redis集合来存储标签。然后将所有关于其中一个标签关联的对象IDs再存到一个集合中。这里使用SADD命令,如果要查找三个不同的标签下的关联IDs,可以使用SINTER命令。 
  • 使用命令SPOPSRANDMEMBER随机获得集合中的元素。 
  • 更多的集合命令可以参考《Redis命令》。 


哈希(Hashs)


Redis的Hash是字符串的域和字符串的值组成的map,所以它可以完美的解决存储对象的问题: 

@cli 
HMSET user:1000 username antirez password P1pp0 age 34 
HGETALL user:1000 
HSET user:1000 password 12345 
HGETALL user:1000 

Redis的hash以一种很节约空间的方式存储域,所以即使一个小的Redis实例也能存储百万的对象。 每个hash能够存232 - 1个"域-值"对。 


有序集合(Sorted Sets)


Redis有序集合和集合Sets相似,不允许重复的字符串集合。不同的地方是有序集合的每个成员都关联一个分数(score),这是为了有序集合的排序。集合成员是唯一的,不过分数可以重复。

有序集合能以很快的方式进行添加、删除,更新的操作。由于元素都是有序的,所以进行获取一定范围的元素或排序的操作很很快,访问集合中间的子集也会很快, 总之Redis有序集合能够做很多高效率的事情。比如: 

  • 可以做一个大型网络游戏的排行榜,每次提交的新分数可以使用命令ZADD,用命令ZRANGE可以轻松获取前几名的用户,用命令ZRANK获取某用户的排名。所有这么操作效率都是很高的。 
  • 有序集合经常被用来作为Redis存储的数据的索引,例如现在有很多存储用户的hash键值,可以使用有序集合存储用户的年龄和用户ID关联。 
  • 有序集合可能是Redis最高级的数据类型,更多的命令可以参考《Redis命令》。 
这篇文章我是对官方文档 《Data types》的翻译,如果有错误的地方请指明,希望能共同进步。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失、识别异常点、标准化数、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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