Redis 简介 2

本文介绍了Redis的基本事务性操作、持久化机制、管理命令等内容,并展示了如何使用Redis进行数据存储与管理。
5.事务性

Redis本身支持一些简单的组合型的命令,比如以NX结尾命令都是判断在这个值没有时才进行某个命令。

redis 127.0.0.1:6379> SET name "John Doe"OKredis 127.0.0.1:6379> SETNX name "Dexter Morgan"(integer) 0redis 127.0.0.1:6379> GET name"John Doe"redis 127.0.0.1:6379> GETSET name "Dexter Morgan""John Doe"redis 127.0.0.1:6379> GET name"Dexter Morgan"

当然,Redis还支持自定义的命令组合,通过MULTI和EXEC,将几个命令组合起来执行

redis 127.0.0.1:6379> SET counter 0OKredis 127.0.0.1:6379> MULTIOKredis 127.0.0.1:6379> INCR counterQUEUEDredis 127.0.0.1:6379> INCR counterQUEUEDredis 127.0.0.1:6379> INCR counterQUEUEDredis 127.0.0.1:6379> EXEC1) (integer) 12) (integer) 23) (integer) 3redis 127.0.0.1:6379> GET counter"3"

你还可以用DICARD命令来中断执行中的命令序列

redis 127.0.0.1:6379> SET newcounter 0OKredis 127.0.0.1:6379> MULTIOKredis 127.0.0.1:6379> INCR newcounterQUEUEDredis 127.0.0.1:6379> INCR newcounterQUEUEDredis 127.0.0.1:6379> INCR newcounterQUEUEDredis 127.0.0.1:6379> DISCARDOKredis 127.0.0.1:6379> GET newcounter"0"6.持久化

Redis的所有数据都存储在内存中,但是他也提供对这些数据的持久化。

6.1 数据快照

数据快照的原理是将整个Redis中存的所有数据遍历一遍存到一个扩展名为rdb的数据文件中。通过SAVE命令可以调用这个过程。

redis 127.0.0.1:6379> SET name "John Doe"OKredis 127.0.0.1:6379> SAVEOKredis 127.0.0.1:6379> SET name "Sheldon Cooper"OKredis 127.0.0.1:6379> BGSAVEBackground saving started

如果你是使用的brew在Mac OSX上安全的Redis,那么rdb文件会存在如下路径

/usr/local/var/db/redis/dump.rdb6.2 Append-Only File(追加式的操作日志记录)

Redis还支持一种追加式的操作日志记录,叫append only file,其日志文件以aof结局,我们一般各为aof文件。要开启aof日志的记录,你需要在配置文件中进行如下设置:

appendonly yes

这时候你所有的操作都会记录在aof日志文件中

redis 127.0.0.1:6379> GET name(nil)redis 127.0.0.1:6379> SET name "Ganesh Gunasegaran"OKredis 127.0.0.1:6379> EXIT→ cat /usr/local/var/db/redis/appendonly.aof*2$6SELECT$10*3$3SET$4name$18Ganesh Gunasegaran7.管理命令

Redis支持多个DB,默认是16个,你可以设置将数据存在哪一个DB中,不同DB间的数据具有隔离性。也可以在多个DB间移动数据。

redis 127.0.0.1:6379> SELECT 0OKredis 127.0.0.1:6379> SET name "John Doe"OKredis 127.0.0.1:6379> SELECT 1OKredis 127.0.0.1:6379[1]> GET name(nil)redis 127.0.0.1:6379[1]> SELECT 0OKredis 127.0.0.1:6379> MOVE name 1(integer) 1redis 127.0.0.1:6379> SELECT 1OKredis 127.0.0.1:6379[1]> GET name"John Doe"

Redis还能进行一些如下操作,获取一些运行信息

redis 127.0.0.1:6379[1]> DBSIZE(integer) 1redis 127.0.0.1:6379[1]> INFOredis_version:2.2.13redis_git_sha1:00000000redis_git_dirty:0arch_bits:64multiplexing_api:kqueue......

Redis还支持对某个DB数据进行清除(当然清空所有数据的操作也是支持的)

redis 127.0.0.1:6379> SET name "John Doe"OKredis 127.0.0.1:6379> DBSIZE(integer) 1redis 127.0.0.1:6379> SELECT 1OKredis 127.0.0.1:6379[1]> SET name "Sheldon Cooper"OKredis 127.0.0.1:6379[1]> DBSIZE(integer) 1redis 127.0.0.1:6379[1]> SELECT 0OKredis 127.0.0.1:6379> FLUSHDBOKredis 127.0.0.1:6379> DBSIZE(integer) 0redis 127.0.0.1:6379> SELECT 1OKredis 127.0.0.1:6379[1]> DBSIZE(integer) 1redis 127.0.0.1:6379[1]> FLUSHALLOKredis 127.0.0.1:6379[1]> DBSIZE(integer) 08.客户端

Redis的客户端很丰富,几乎所有流行的语言都有其客户端,这里就不再赘述,有兴趣的同学可以上Redis的Clients页面去查找。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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