redis-深入string类型

本文详细介绍了 Redis CLI 的使用方法,包括连接指定端口和数据库,执行 FLUSHDB 清空数据库,以及 string 类型的操作命令如 set、mset、getset 等。此外,还讲解了字符串对象的不同编码方式及其适用场景。
redis-cli -h   帮助
redis-cli -p port  进入指定端口
redis-cli -p port -n dbname 进入指定端口指定数据库
select dbname 在客户端中切换
FLUSHDB 删库跑路
help @TAB

string字符串操作

set key value nx(新增,没有才新增,有不新增)
set key value xx(修改,有才修改,没有不新增)

mset key1 value1 key2 value2..批量新增
msetnx key1 value1 key2 value2.. (一个失败全部失败,原子性)
mget key1 key2..批量取

append key “value” 追加
getrange key start end 截取  (end可以用-1到最后一位,正反向索引)
setrange key start value 截取设置值(覆盖之后的值)
strlen key 获取字符长度

type key 获取key group类型
object encoding key 获取key的数据类型

string数值操作

incr key 自增一位
incrby key num 自增几位
incrbyfloat key num 自增小数
decr key 自减一位
decrby key num 自减几位

getset key newvalue 设置新值返回旧值,减少了IO
redis-cli --raw 
要在客户端约定好编码和解码,redis没有数据类型
字符串对象的编码可以是int,raw或者embstr。

  1int 编码:保存的是可以用 long 类型表示的整数值。

  2、raw 编码:保存长度大于44字节的字符串(redis3.2版本之前是39字节,之后是44字节)。

  3、embstr 编码:保存长度小于44字节的字符串(redis3.2版本之前是39字节,之后是44字节) `

```vbnet

bitmap

位图
man ascii查看

setbit key offset value   offset是位图的位置,而不是字节的位置
bitpos key bit start end     bit是查找的二进制位,起始终止是指字节,最终返回该二进制位在位图中的位置
(比如bitpos k1 1 0 1    查找k1,1二进制位,01字节中的位置最先出现的,在位图中的位置
	 bitpos k1 1 0 0    查找k1,1二进制位,在0字节中的位置最先出现的,在位图中的位置
	 bitpos k1 1 1 1    查找k1, 1二进制位,在1字节中的位置最先出现的,在位图中的位置
	 bitpost k1 0 1 1   查找k1,0二进制位,在1字节中的位置最先出现的,在位图中的位置)
bitcount key start end    计算key1二进制位出现的次数,start end字节区间
bitop and/or newkey key1 key2..    将k1,k2按位与/按位或后,算出新值放到newkey中。
(按位与有零则零,全一为一。按位或,有一为一)
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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