Mit dem Anstieg der Anforderungen an die moderne Datenverarbeitung entwickelt und verbessert sich auch die Caching-Technologie ständig. Unter anderem wird Redis als nicht relationale Hochleistungsdatenbank häufig in verschiedenen Datenverarbeitungsszenarien eingesetzt. Im Bereich der Datenanalyse kann Redis seine einzigartigen Vorteile ausspielen.
In diesem Artikel wird die Anwendung von Redis in der Datenanalyse und verwandten Technologien vorgestellt, einschließlich der Datenstruktur und Betriebsmethode von Redis, der Anwendungsszenarien von Redis in der Datenanalyse, der Implementierung eines Redis-Multi-Machine-Clusters und der Verwendung der Redis-Persistenz . Daten usw.
1. Redis-Datenstruktur und Betriebsmethode
Redis unterstützt fünf Datenstrukturen, nämlich Zeichenfolge, Hash, Liste, Menge und sortierte Menge. Diese Datenstrukturen und ihre jeweiligen zugehörigen Operationen werden in der folgenden Tabelle angezeigt:
Datenstruktur | Zugehörige Operationen |
---|---|
String | SET-Schlüsselwert; GET-Schlüssel |
Hash | HSET-Schlüssel Feldwert; HGET-Schlüsselfeld |
LPUSH-Schlüsselwert 0 -1 | set |
2. Anwendungsszenarien von Redis in der Datenanalyse | |
Cache | Redis kann als effizientes Caching-Tool verwendet werden. Durch die Speicherung häufig verwendeter Daten in Redis können Sie jeden Zugriff auf die Datenbank vermeiden für jede Anfrage, wodurch die Datenzugriffsgeschwindigkeit verbessert wird. Es gibt zwei häufig verwendete Caching-Strategien: das Caching der gesamten Seite und das Caching von Daten. |
Um die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit von Daten sicherzustellen, muss Redis einen Multi-Machine-Cluster verwenden, wenn es große Datenmengen speichern oder viele gleichzeitige Anforderungen verarbeiten muss. Der Multi-Machine-Cluster von Redis verfügt über zwei Modi: Master-Slave-Replikation und Sharding.
Master-Slave-Replikation bezieht sich auf die Synchronisierung aller Schreibvorgänge einer Redis-Instanz (d. h. „Master-Knoten“) mit einer oder mehreren anderen Redis-Instanzen (d. h. „Slave-Knoten“) zur Sicherung. Auf diese Weise kann der Slave-Knoten schnell zum Master-Knoten hochgestuft werden, wenn der Master-Knoten ausfällt oder abstürzt, um die Dienstverfügbarkeit sicherzustellen.
ShardingDa Redis eine In-Memory-Datenbank ist, gehen alle Daten verloren, wenn die Redis-Instanz abstürzt oder neu startet. Um Datenverluste zu vermeiden, bietet Redis zwei Methoden zur Datenpersistenz an, nämlich RDB und AOF.
RDB bezieht sich auf das Speichern von Snapshots von Redis-Datensammlungen auf der Festplatte, um sicherzustellen, dass Daten schnell wiederhergestellt werden können, wenn die Redis-Instanz ausfällt. RDB kopiert den Datensatz über den Fork-Prozess und schreibt dann den Snapshot in die Festplattendatei, um Datenpersistenz zu erreichen. Der Nachteil der RDB-Methode besteht darin, dass die zuletzt aktualisierten Daten verloren gehen können.
AOFDas obige ist der detaillierte Inhalt vonRedis-Datenanalyse mit Bildern und Texten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!