redis数据操作

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原创 最新推荐文章于 2026-06-04 14:53:19 发布 730 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
SpringBoot和Redis的交互数据操作以及Redis的持久化/删除策略和缓存问题 当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据， 此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据 库能够承载的并发不如redis这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会 访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也把这个数据存入到redis 中去，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了。是用于指定该实体类对应的数据库表名。 阅读详情

目录

Redis 安装

切换数据库

数据结构

数据操作行为

string类型

键命令

hash类型

list类型

set类型

zset类型

Redis 安装

Window 下安装

下载地址：https://github.com/MSOpenTech/redis/releases。

Redis 支持 32 位和 64 位。这个需要根据你系统平台的实际情况选择，这里我们下载 Redis-x64-xxx.zip压缩包到 C 盘，解压后，将文件夹重新命名为 redis。

打开文件夹，内容如下：

 

打开一个 cmd 窗口 使用 cd 命令切换目录到 E:\redis 运行：

redis-server.exe redis.windows.conf

如果想方便的话，可以把 redis 的路径加到系统的环境变量里，这样就省得再输路径了，后面的那个 redis.windows.conf 可以省略，如果省略，会启用默认的。输入之后，会显示如下界面：

这时候另启一个 cmd 窗口，原来的不要关闭，不然就无法访问服务端了。

切换到 redis 目录下运行：

redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379

会显示如下界面： 

切换数据库

数据库没有名称，默认有16个，通过0-15来标识，连接redis默认选择第一个数据库（0）

select n

数据结构

  • redis是key-value的数据结构，每条数据都是⼀个键值对
  • 键的类型是字符串

  • 注意：键不能重复

  • 值的类型分为五种：

    • 字符串string
    • 哈希hash
    • 列表list
    • 集合set
    • 有序集合zset

数据操作行为

  • 保存
  • 修改
  • 获取
  • 删除

 string类型

  • 字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型，它在Redis中是二进制安全的，这便意味着该类型可以接受任何格式的数据，如JPEG图像数据或Json对象描述信息等。在Redis中字符串类型的Value最多可以容纳的数据长度是512M。

保存

  • 如果设置的键不存在则为添加，如果设置的键已经存在则修改
  • 设置键值
set key value
  • 例1：设置键为name值为LiHua的数据 : set name LiHua

  • 设置键值及过期时间，以秒为单位
setex key seconds value
  • 例2：设置键为a值为b过期时间为3秒的数据
setex a 3 b

  • 设置多个键值
mset key1 value1 key2 value2 ...
  • 例3：设置键为'a'值为'python'、键为'b'值为'java'、键为'c'值为'php'
mset a python b java c php

  • 追加值
append key value
  • 例4：向键为a中追加值' python', 返回值的长度。
append a python

获取

  • 获取：根据键获取值，如果不存在此键则返回nil

get key

  • 例5：获取键'name'的值

get name

  • 根据多个键获取多个值

mget key1 key2 ...

  • 例6：获取键a、b、c的值

mget a b c

删除

详⻅下节键的操作，删除键时会将值删除

键命令

  • 查找键，参数⽀持正则表达式

keys pattern

  • 例1：查看所有键

keys *

  • 判断键是否存在，如果存在返回1，不存在返回0
exists key1
  • 例3：判断键a是否存在

  • 查看键对应的value的类型
type key
  • 例4：查看键a的值类型，为redis⽀持的五种类型中的⼀种

  • 删除键及对应的值
del key1 key2 ...
  • 例5：删除键a、b

  • 设置过期时间，以秒为单位
  • 如果没有指定过期时间则⼀直存在，直到使⽤DEL移除
expire key seconds
  • 例6：设置键'name'的过期时间为3秒
expire name 3

  • 查看有效时间，以秒为单位

ttl key

  • 例7：查看键'a'的有效时间

ttl c

hash类型

  • hash⽤于存储对象，对象的结构为属性、值
  • 值的类型为string

增加、修改

  • 设置单个属性

hset key field value

  • 例1：设置键 user的属性name为student

  • 设置多个属性

hmset key field1 value1 field2 value2 ...

  • 例2：设置键user2的属性name为teacher、属性age为30

hmset user2 name teacher age 30

获取

  • 获取指定键所有的属性

hkeys key

  • 例3：获取键user2的所有属性

hkeys user2

  • 获取⼀个属性的值

hget key field
  • 例4：获取键user2属性'name'的值
hget user2 name

  • 获取多个属性的值

hmget key field1 field2 ...

  • 例5：获取键user2属性'name'、'age的值

hmget user2 name age

  • 获取所有属性的值

hvals key

  • 例6：获取键'u2'所有属性的值

hvals user2

删除

  • 删除整个hash键及值，使⽤del命令

  • 删除属性，属性对应的值会被⼀起删除

hdel key field1 field2 ...

  • 例7：删除键'u2'的属性'age'

hdel user2 age

list类型

  • 列表的元素类型为string
  • 按照插⼊顺序排序

增加

  • 在左侧插⼊数据

lpush key value1 value2 ...

  • 例1：从键为'a1'的列表左侧加⼊数据a 、 b 、c

lpush a1 a b c

  • 在右侧插⼊数据

rpush key value1 value2 ...

  • 例2：从键为'a1'的列表右侧加⼊数据0 1

rpush a2 a b c

  • 在指定元素的前或后插⼊新元素

linsert key before或after 现有元素 新元素

  • 例3：在键为'a1'的列表中元素'b'前加⼊'3'

linsert a1 before b 3

获取

  • 返回列表⾥指定范围内的元素

    • start、stop为元素的下标索引
    • 索引从左侧开始，第⼀个元素为0
    • 索引可以是负数，表示从尾部开始计数，如-1表示最后⼀个元素
lrange key start stop

  • 例4：获取键为'a1'的列表所有元素

lrange a1 0 -1

设置指定索引位置的元素值

  • 索引从左侧开始，第⼀个元素为0

  • 索引可以是负数，表示尾部开始计数，如-1表示最后⼀个元素

lset key index value

  • 例5：修改键为'a1'的列表中下标为1的元素值为'z'

lset a1 1 z

删除

  • 删除指定元素

    • 将列表中前count次出现的值为value的元素移除
    • count > 0: 从头往尾移除
    • count < 0: 从尾往头移除
    • count = 0: 移除所有
lrem key count value

  • 例6.1：向列表'a3'中加⼊元素'a'、'b'、'a'、'b'、'a'、'b'

lpush a3 a b a b a b

  • 例6.2：从'a3'列表右侧开始删除2个'b'

lrem a3 -2 b

  • 例6.3：查看列表'a3'的所有元素

set类型

  • ⽆序集合
  • 元素为string类型
  • 元素具有唯⼀性，不重复
  • 说明：对于集合没有修改操作

增加

  • 添加元素

sadd key member1 member2 ...

  • 例1：向键'class'的集合中添加元素'python'、'java'、'php'

sadd class python java php

获取

  • 返回所有的元素

smembers key

  • 例2：获取键'class'的集合中所有元素

smembers class

删除

  • 删除指定元素

srem key

  • 例3：删除键'class'的集合中元素'php'

srem class php

zset类型

  • sorted set，有序集合
  • 元素为string类型
  • 元素具有唯⼀性，不重复
  • 每个元素都会关联⼀个double类型的score，表示权重，通过权重将元素从⼩到⼤排序
  • 说明：没有修改操作

增加

  • 添加

zadd key score1 member1 score2 member2 ...

  • 例1：向键'course'的集合中添加元素'python'、'java'、'php'、'c++'，权重分别为4、5、6、3

zadd course 4 python 5 java 6 php 3 c++

获取

  • 返回指定范围内的元素
  • start、stop为元素的下标索引
  • 索引从左侧开始，第⼀个元素为0

  • 索引可以是负数，表示从尾部开始计数，如-1表示最后⼀个元素

zrange key start stop

  • 例2：获取键'course'的集合中所有元素

zrange course 0 -1

  • 返回score值在min和max之间的成员

zrangebyscore key min max

  • 例3：获取键'course'的集合中权限值在5和6之间的成员

zrangebyscore course 5 6

  • 返回成员member的score值

zscore key member

  • 例4：获取键'course'的集合中元素'python'的权重

zscore course python

删除

  • 删除指定元素

zrem key member1 member2 ...

  • 例5：删除集合'course'中元素'c++'

zrem course c++

  • 删除权重在指定范围的元素

zremrangebyscore key min max

  • 例6：删除集合'course'中权限在5、6之间的元素

zremrangebyscore course 5 6

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YOLOv8基础环境搭建cuda+anaconda+pytorch+pycharm 首先安装NVIDIA gpu的电脑安装显卡驱动，如果安装过了，或者想使用cpu的，可以跳过这一步。打开cmd，输入nvidia-smi查看GPU的CUDA版本，可以看到CUDA版本12.3，意味着只能安装小于12.3的CUDA版本。下载完成，进行安装，建议安装在非系统盘，以后会创建比较多的环境的话，剩下的默认安装即可。，需要注册一个NVIDIA账号，然后选择CUDA对应版本的cudnn即可。，以12.2.1版本举例，选好系统参数，点击下载，，以11.6版本举例，选好系统参数，点击下载， 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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SpringData Redis：RedisTemplate配置与数据操作

Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，可用作数据库、缓存和消息中间件。在Spring应用中集成Redis需要添加相关依赖，配置连接参数，创建RedisTemplate实例。Spring Data Redis的抽象使得开发者无需关注底层连接管理，专注于业务逻辑开发。Redis支持的主要数据结构包括String、List、Hash、Set和ZSet，这些都可以通过RedisTemplate进行操作。

程序媛学姐的博客 1806

Spring Boot 中的 Redis 的数据操作配置和使用

Redis 是一款开源的高性能键值存储系统，它支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合。Redis 的优势在于其快速的读写速度和高效的内存管理，使其成为一个非常适合缓存和数据存储的工具。Redis 还提供了事务处理、发布订阅、Lua 脚本等丰富的功能，使其成为一个非常灵活的数据库。本文介绍了在 Spring Boot 应用程序中配置和使用 Redis 的数据操作。首先，我们使用 Lettuce 连接池配置了 Redis 的连接。

程序猿徐师兄的博客 2848

redis之数据操作详解

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。...

小屁孩大帅-保密的博客 568

redis安装及数据操作

redis安装及数据操作 一、安装（linux操作系统）   1、下载：wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.9.tar.gz   2、解压：tar xzf redis-4.0.9.tar.gz   3、移动，放到usr/local⽬录下：sudo mv ./redis-4.0.9 /usr/local/redis/   4、进...

yu1108的博客 252

Redis之数据操作

Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵循 BSD 协议、支持网络、可基于内存且可持久化的日志型、以 Key-Value 形式高性能存储数据的数据库，并提供了多种语言的 API。 Redis 支持5种数据类型，下面分别对各个数据类型进行简单的说明； 首先记住一些简单的Redis命令： # 若要启动 Redis 客户端，则可直接使用如下命令（在本地）： redis-cli # 若要在远程服务上启动，需要在 redis-cli 命令后添加连接的 IP 与端口号： redis-cli -h

m0_54143674的博客 617

Springboot集成Redis及常用数据操作

文章目录1.项目架构2.pom依赖3.redis连接配置4.redis配置类5.redis工具类6.测试redis-desktop-manager数据库可视化管理工具 1.项目架构 2.pom依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis<

weixin_42300349的博客 388

Linux下Redis操作相关指令（数据操作）

Linux下Redis操作相关指令（数据操作）

Tian_Cai_Wu_Ge的博客 200

【Redis】Redis 字符串数据操作 ② ( 多个数据操作 | 值的范围操作 | 值的时间操作 | 简单动态字符 )

一、多个数据操作 1、设置多个键值对 2、获取多个键对应的值 3、当键不存在时设置多个键值对 二、值的范围操作 1、获取值的范围内容 2、设置值的范围内容 三、值的时间操作 1、设置键值对同时设置过期时间 2、设置新值并获取旧值

让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 ) 1061
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