redis模糊查询key前缀命令 redis模糊查询key数量 _redis

本文目录一览：

1、redis缓存可以解决模糊查询吗
2、redis那个命令可以统计key的数量?
3、redis+模糊查询key+的个数是怎么回事
4、redis统计某个开头key的数量
5、redis的contain(*)key会发生啥问题?
6、redis的setbit这个bit怎么理解,配合bitcount使用

redis缓存可以解决模糊查询吗1、此方式仅适用于查询条件单且字段长度较短场景，如果：同时模糊匹配帖子标题和帖子文章，就不行了，标题还能试试，内容肯定无法实现的。当然Redis先天不适合做这件事，所以有别的方案，还是建议用别的方案来实现。
【redis模糊查询key前缀命令 redis模糊查询key数量】2、为了运行一个优化热门查询性能的Redis缓存，首先应确定你希望缓存的查询结果。其中，应重点关注最常用的和最耗时的查询，然后确定应缓冲查询中的数据。为简便起见，缓存查询返回的所有列值。
3、我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中：查询的请求过来，现在Redis中查询，如果查询不到，就查询数据库拿到数据，再放到缓存中，这样第二次相同的查询请求过来，就可以直接在Redis中拿到数据；不过要注意【缓存穿透】的问题。
redis那个命令可以统计key的数量?1、要统计 Redis 中以某个字符开头的 key 的数量，可以使用 SCAN 命令结合通配符。具体步骤如下：使用 Redis 客户端连接到 Redis 服务器。
2、需求：测试需要统计redis中某类key的数量 redis中可以使用 keys 命令来查看指定表中所有的key 。
3、使用redis实现计数器是因为redis是单线程的，使用setnx命令或者lua脚本，可以实现对同一个key的单线程计算。
4、redis-cli --scan，0.6版本，不知道低版本的有没有这个参数。
5、使用Redis的脚本功能实现Redis中数据简单查询，有需要的朋友可以参考下。
redis+模糊查询key+的个数是怎么回事在 Redis 中所有的 key 都存储在一个很大的字典中，这个字典的结构和 Java 中的 HashMap 一样，是一维数组 + 二维链表结构，第一维数组的大小总是 2^n（n=0），扩容一次数组大小空间加倍，也就是 n++ 。
redis中可以使用 keys 命令来查看指定表中所有的key 。因为 Redis 是单线程程序，顺序执行所有指令，其它指令必须等到当前的 keys 指令执行完了才可以继续，所以如果数目达到几百万时，keys这个命令就会导致 redis 服务卡顿。
使用redis实现计数器是因为redis是单线程的，使用setnx命令或者lua脚本，可以实现对同一个key的单线程计算。
一个 key 还可能产生一个 ttl 对象记录过期时间。很难非常准确地预计。如果不用过分精确地估计的话，建议先放入一部分数据，通过「info」关键字查询放入前后 memory 的大小来估算。
Redis 会返回两个值，第一个值是下一次需要传递给 SCAN 命令的游标，第二个值是一个字符串数组，表示匹配到的所有 key 。将第二个值的长度即为以 prefix 开头的 key 的数量。
redis统计某个开头key的数量1、使用redis实现计数器是因为redis是单线程的，使用setnx命令或者lua脚本，可以实现对同一个key的单线程计算。
2、需求：测试需要统计redis中某类key的数量 redis中可以使用 keys 命令来查看指定表中所有的key 。
3、使用Redis的脚本功能实现Redis中数据简单查询，有需要的朋友可以参考下。
4、比如前缀为：A两种办法：keys A 因为redis是单线程，所以key太多会导致其他访问redis的应用进入等待状态，所以不推荐使用keys 。
redis的contain(*)key会发生啥问题?会覆盖，redis本身就是以key为主键的，key相同肯定覆盖。如果是要避免使用用一个KEY，可以在不同的系统生成GUID的方式做key，也可以让redis产生key给不同的系统使用。
只要有精确的 key，检索时不会有任何性能问题。Redis 用于存储 key 的是一个字典对象，查询性能与数量级无关。用 pipeline 批量执行。数据量大部分取决于你使用的数据格式，也取决于你单个 key 的数据规模。
实际上 Redis 是每隔 100ms 随机抽取一些 key 来检查和删除的。但是问题是，定期删除可能会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？所以就是惰性删除了。
我们可以看到：另外，在Redis执行异步重写操作时（bgrewriteaof），主线程会fork出一个子进程来执行重写命令，这个子进程会与主线程共享内存。
keys命令的复杂度是O（n），它会遍历这个dict中的所有key ，如果Redis中存的key非常多，所有读写Redis的指令都会被延迟等待，所以千万不用在生产环境用这个命令（如果你已经准备离职的话，祝你玩的开心）。
但是问题是，定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？所以就是惰性删除了。
redis的setbit这个bit怎么理解,配合bitcount使用Redis从0版本开始新增了setbit，getbit，bitcount，bitop等几个BitMap相关命令，虽然是新命令，但是并没有增加新的数据类型，它还是属于String类型。Redis中的BitMap最大占用内存大小限制在512M之内，即2^32 。
Bitmap的填充计数是设置索引的位数1 。有计算人口数的有效算法。例如，在Windows开发环境上，包含10亿位的90％填充位组的人口数量为21 ms 。Redis中的位图 Redis允许二进制密钥和二进制值。位图只不过是二进制值。
bitmap本质上还是使用的string字符串，不过可以通过bit来进行操作，把这个key的value值想象成bit组成的数组。
具体实现：首先在redis中初始化字符串：setbit loginstatus 10000 0 。在中间件上，当用户登陆认证完成时，获取用户uid并在redis上设置登陆状态setbit loginstatus uid 1 。
实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：SpringBootx中使用Redis的bitmap结构（工具类）注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大。一般需要对hash值进行取余处理。
比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。