工程redis查询东西

最新推荐文章于 2025-06-22 11:47:01 发布
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redis-cli 进入客户端

select 14 查询14

keys * 查询所有的key

HGETALL  VALID_CPN 查詢key下所有的哈希值 

Redis框架从入门到学精（全）
码农研究僧的博客
07-02 2万+
目录前言1.NoSQL2.Redis2.1 软件安装数据类型 前言 解决功能新问题：JAVA jsp rdsms tomcat html linux jdbc svn 解决发展性问题：strtus spring springmvc hibernate mybatis 解决性能问题：NOSQL java 线程 hadoop nginx mq elasticsearch 1.NoSQL NoSQL特点 非关系型数据库，不依赖业务逻辑数据库存储，以简单key-value存储 适用于 ~高并发读写 ~海量数据读
Redis 的 Java 客户端
古城的博客
07-15 620
在这我就主要介绍的是 Jedis 和 SpringDataReids 的客户端创建一个 maven 工程。首先在 maven 中引入依赖 先新建一个单元的测试类：测试前的初始化： 测设内容： 测试内容结束后的一些操作（释放资源）： 执行结果就为： 用 Hash 类型的数据再测试一下： 也都是没有问题的。但在这里我们就要考虑一个问题了： Jedis 本身是线程不安全的，并且频繁的创建和销毁连接会有性能损耗，因此我们推荐大家使用 Jedis连接池代替 Jedis 的直连方式。创建一个 Jedis 自带的连接池，
使用Redis解决“树”形数据的复杂查询
u012632105的博客
05-18 586
把表的数据存储到一个Hash表中，使用表中的id值做为此hash表的key,
Redis解决“树”形数据的复杂查询
qq_43107323的博客
02-22 2174
最近因业务需要，研究了一下树数据结果的存储及查询解决方案。 最初的想法是使用neo4j,可是在网上看了一下开源的不支持集群，感觉用的人不多。 网上也查了一些 树形结构数据存储方案 但每种实现方案都有它的一定局限性。 想了一短时间后，想出了下面的方案： 一、 因为复杂的查询都由Redis来处理，所以数据库表的设计就变得非常简单：tree 表 二、Redis的数据存储方案： 把表的数据存储到一个Ha...
使用 RedisVL 进行复杂查询
hello.reader
06-22 877
RedisVL 是一个强大的 Python 库，结合 Redis 的向量搜索能力，支持多种复杂查询操作。本文将深入探讨如何使用 RedisVL 执行混合查询，包括标签、数值、时间戳、文本、地理等多种过滤器，以及非向量查询、计数查询和范围查询等高级功能。通过示例代码，我们将展示如何结合这些功能构建灵活高效的搜索应用。
Redis增删改查、复杂查询案例分析
weixin_42267411的博客
11-13 1205
Redis增删改查、复杂查询案例分析
6.Redis新数据类型
一个菜鸡的博客
06-13 822
现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图 合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作：Bitmaps单独提供了一套命令， 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。
redis 常用命令
lucky_ly的博客
04-14 895
redis常用命令 1.set 命令 set key value [EX seconds | PX milliseconds] [NX|XX] EX和PX表示过期时间,EX表示秒,PX表示毫秒 NX 表示不存在就set ，XX 存在就set
软件测试 | 测试工程师都能看懂的redis，进阶测试开发工程师......
Ces222的博客
11-18 699
测试开发现在测试工程师面试难度越来越大，关于技术方面考察，很多面试官经常会问你是否了解过Redis缓存中间件，这道题一方面是考察你是否对后端技术有一定了解，另一方面也考察你测试工作的深浅。所以本文将由浅到深、由易到难列举Redis相关面试题，为你弥补缓存中间件的知识盲点。注意你的思想，它会变成你的言语；注意你的言语，它会变成你的行动；注意你的行动，它会变成你的习惯；注意你的习惯，它会变成你的性格；注意你的性格，它会变成你的命运。人生重要的不是你从哪里来，而是你到哪里去。
Docker方式部署redis-cluster
erghtt的博客
04-23 914
分享一些资料给大家，我觉得这些都是很有用的东西，大家也可以跟着来学习，查漏补缺。《Java高级面试》《Java高级架构知识》《算法知识》《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取！的朋友，同时减轻大家的负担。**[外链图片转存中…(img-CI1Xp4tJ-1713825349049)][外链图片转存中…(img-ZtywFeN2-1713825349049)][外链图片转存中…(img-3Zbt9TSq-1713825349050)]
【Redis】哈希类型详解及缓存方式对比：从命令操作到实际应用场景
Hsusan的博客
08-20 700
哈希类型中的映射关系通常称为 field-value（里层value），⽤于区分 Redis 整体的键值对（key-value（外层value）），注意这⾥的 value 是指 field（可以理解为，这个 field 就是 外层value 里的 key，这里的 value 是 里层value）对应的值，不是键（key）对应的值，请注意 value 在不同上下⽂的作⽤。缺点：占⽤过多的键，内存占⽤量较⼤，同时⽤⼾信息在 Redis 中⽐较分散，缺少内聚性，所以这种⽅案基本没有实⽤性。避免“牵一发动全身”
redis笔记
m0_46177001的博客
07-27 1115
以无序的方式存储多个不同的元素【无序，不重复】，除了对集合能快速执行添加，删除，检查元素是否存在之外，还可以对多个集合执行交集，并集，差集的操作，set集合类型底层的数据结构是。list就是链表，在redis中List使用双端链表来实现，结构是有序的value值可以重复，可以通过下标取出对应value值，左右两边都能进行插入和删除数据。Spring-data-redis提供了客户端的抽象，在开发中可以忽略具体的客户端的操作带来的影响，其本身就是spring生态的一部分，比起jedis更加方便。...
实战之redis进行模糊查找
weixin_38155824的博客
04-18 1559
由于这些命令允许增量迭代，每次调用只返回少量的元素，它们可以在生产中使用，而没有像KEYS或SMEMBERS这样的命令的缺点，因为当针对大的键或元素集合调用时，可能会阻塞服务器很长时间（甚至几秒钟）SCAN 命令是一个基于游标的迭代器，每次被调用之后， 都会向用户返回一个新的游标， 用户在下次迭代时需要使用这个新游标作为 SCAN 命令的游标参数， 以此来延续之前的迭代过程。SSCAN, HSCAN,ZSCAN的用法和SCAN很相似，都是迭代获取内部的元素，他们的第一个参数都是元素的key。
Redis - 使用scan代替keys与hgetall操作
zongx的博客
03-06 2625
1.scan前言 当我们使用 keys * 或 hgetall 进行查询的时候会进行堵塞，导致 redis 整体不可用（因为redis是单线程的），而使用 scan 命令则不会。 从Redis v2.8开始，SCAN命令已经可用，它允许使用游标从keyspace中检索键。 对比KEYS命令，虽然SCAN无法一次性返回所有匹配结果，但是却规避了阻塞系统这个高风险，从而也让一些操作可以放在主节点上...
记Redis那坑人的HGETALL
ebag的编程博客
04-15 4609
记Redis那坑人的HGETALL Posted on 2013-01-21 世上本没有坑，摔的人多了，也便成了坑。 早就听人说过Redis的HGETALL是个坑，可我偏偏不信邪：不管什么坑，一定要自己踩上去跺两脚才肯罢休。说好听点这是不到黄河心不死，说难听点就是不见棺材不落泪。 开始程序运行的非常稳定，稳定到我想送所有说HGETALL是个坑的人一个字：呸！此时
redis命令之哈希表类型hgetall命令用法详情
张步云的专栏
08-20 4576
哈希表 HGETALL命令 命令：hgetall key，返回对应key的所有的域field和与之对应的value，当key不存在时返回empty list or set，而不是nil 127.0.0.1:6381> flushall OK 127.0.0.1:6381> hgetall Jordan (empty list or set) 127.0.0.1:6381> hmset Jordan age 18 team bull OK 127.0.0.1:6381> hge
Redis存储对象&条件查询（OLTP）
Leonhardt的博客
08-10 6038
Redis是key-value类型的内存数据库，通过key直接取数据虽然很方便，对于条件查询的支持远不如DB。虽然可以通过LRANGE分页查询加载过滤，但比较麻烦也不够高效，于是通过以下方案简单处理一般情况的条件查询。 思路：通过建立条件索引关联id，再通过id获取实体.。 实体主体 1.value: {key="domain:id:%domainId", value=domain} 优点：方便单独操作，设置过期时间；缺点：数据量较大时通过multiGet效率略低。 2.hash: {key="do
牛逼啊！使用 Redis 实现一个轻量级的搜索引擎
m0_71777195的博客
06-23 2817
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（不知各位有没有这种感受呢~）。下面以一个例子开始，这是某购物网站的搜索条件，如果让你实现这样的一个搜索接口，你会如何实现？（当然你说借助搜索引擎，像 Elasticsearch 之类的，你完全可以实现。但我这里想说的是，如果要你自己实现呢？）必备技能！聊聊二维码扫码登录的原理从上图中可以看出，搜索 总共分为6
后端学的东西杂吗
最新发布
08-17
<think>嗯，用户让我总结后端开发需要学习的技术和框架，同时提到学习内容的复杂性和广泛性。用户之前已经提供了详细的引用内容，我需要整合这些信息。 用户给出的三个引用很有价值：引用[1]强调PHP后端开发需要系统学习基础语法、数据库、框架和安全知识；引用[2]提到Java后端需要按顺序学习知识体系，特别是SSM框架；引用[3]则指出不同企业使用的编程语言差异很大，还列出了大厂的主流语言选择。这些正好能回答用户关于"学习内容广泛性"的疑问。 从用户补充的"系统级指令"看，回答需要特别注意：所有数学公式必须用$...$格式，代码块要规范，中文表述要清晰，最后还要生成相关问题。用户特别强调要参考上次的对话历史，上次我详细分析过500-800小时的学习路径，这次可以延续但更聚焦技术体系。 用户可能是个想转行后端的新手，面对海量技术栈有些迷茫。ta真正需要的不是简单罗列技术名词，而是：1) 清晰的技术分类框架；2) 主流企业的技术选择参考；3) 学习路径的优先级建议。情绪上似乎有些焦虑，所以回答要给出确定性——比如直接标明哪些是核心必学，哪些可以后期补足。 上次对话中提到的"分布式事务是薪资分水岭""选择性投入避免过度扩展"等观点仍然适用，这次可以强化引用[3]的企业语言榜单作为选型依据。特别要注意的是，用户提到"复杂性"，需要解释技术栈之间的关联性——比如学Spring Boot自然涉及依赖注入，而依赖注入又需要理解设计模式。 安全方面容易被初学者忽视，但引用[1][2]都专门提到，应该单独作为模块强调。云原生虽是进阶内容，但引用[3]显示Go在腾讯/字节的占比很高，需要提前警示学习成本。对于"可延期技能"，可以用mermaid图表展示，延续上次的视觉化表达传统。 最后生成问题时，要扣住用户隐含的痛点：技术选型困惑（如PHP是否值得学）、时间分配（如算法该投入多少精力）、企业技术差异（如Java和Go岗位要求区别）等。这些问题既能延续对话，也符合用户"了解广泛性"的需求。</think>根据核心引用内容，后端开发需掌握的技术体系具有**显著的系统性与分层复杂度**，其学习内容可归纳为以下关键模块（按学习优先级排序）： --- ### 一、**基础核心层（必学）** 1. **编程语言** - **Java路线**：语法基础 → 并发编程（线程池/JUC）→ 网络编程（Netty）[^2] - **PHP路线**：语法 → 面向对象 → 异常处理 → Composer依赖管理[^1] - **新兴语言**：Go（协程/Channel）或 Python（异步IO）[^3] *注：企业主流选择参考（引用[3]）：阿里/京东/美团→Java；腾讯/字节→Go；百度→PHP/Python* 2. **数据库与存储** ```mermaid graph LR A[SQL数据库] --> A1(MySQL事务/索引优化) A --> A2(PostgreSQL高级特性) B[NoSQL] --> B1(Redis缓存设计) B --> B2(MongoDB文档模型) C[文件存储] --> C1(云存储 SDK) ``` 3. **Web框架** | 语言 | 主流框架 | 核心能力 | |--------|-------------------------|------------------------------| | Java | Spring Boot（≥80%企业） | IOC/AOP + RESTful API[^2] | | PHP | Laravel/Symfony | 路由 + 中间件 + ORM[^1] | | Python | Django/FastAPI | 异步支持 + 自动文档生成 | 4. **网络与协议** - **HTTP/HTTPS**：报文结构/状态码/缓存机制 - **TCP/IP**：三次握手/拥塞控制 → 通过Wireshark抓包分析[^2] - **WebSocket**：实时通信场景实现 --- ### 二、**进阶能力层（求职分水岭）** 1. **分布式系统** - 消息队列：Kafka（高吞吐） / RabbitMQ（易用） - 服务治理：熔断（Hystrix） + 限流（Sentinel） - 分布式事务：Seata（AT模式） / TCC模式[^2] 2. **云原生技术栈** ```plaintext Docker容器化 → Kubernetes编排 → 服务网格（Istio） ↓ 云服务集成（AWS/Aliyun API） ``` 3. **安全防护** - 认证：JWT/OAuth 2.0 - 防御：SQL注入过滤 + XSS攻击防护 + CSRF令牌[^1] - 加密：非对称加密（RSA） + 密码哈希（BCrypt） --- ### 三、**扩展能力层（按需学习）** | 类型 | 技术举例 | 学习建议 | |--------------|--------------------------|------------------------------| | 前端基础 | React/Vue 基础交互 | 能调试前后端数据流即可 | | 运维相关 | Nginx配置 + CI/CD流水线 | 掌握部署与日志分析 | | 深度算法 | 动态规划/红黑树 | 重点突破LeetCode中等题[^3] | | 特定领域 | 区块链/物联网协议 | 入职后定向补充 | --- ### 学习路径关键结论 1. **语言选择成本差异**： - Java：强类型/生态完善 → 学习曲线陡峭但岗位多[^2][^3] - PHP：弱类型/开发快速 → 适合快速迭代业务[^1] - Go：高并发/简洁语法 → 云原生场景首选[^3] 2. **时间分配策略**： $$ \text{总耗时} \approx \underbrace{3\text{月}}_{\text{语言+框架}} + \underbrace{2\text{月}}_{\text{分布式}} + \underbrace{1\text{月}}_{\text{系统设计}} $$ *注：每日需保证3-4小时有效实践[^1][^2]* 3. **避坑指南**： - 避免过早深入**过时技术**（如EJB/Struts）[^2] - 勿纠结**底层实现**（如汇编）而忽略工程能力[^3] --- **
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