redis数据量过大怎么办1、可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等 。操作数据过大：如果set操作要处理的数据量过大，会导致操作耗时增加 。可以尝试减小set操作要处理的数据量，如拆分为多个操作、使用批量操作等 。
2、首先看到 Redis 官方的说法是：『A String value can be at max 512 Megabytes in length.』 。过大的 key 和 value 有两个问题：Redis 是一个内存数据库，如果容量过大的 key 和 value 首先会导致服务器中的内存碎片 。
3、快的很 ， 按着shift选中第1000行，就都选中了，右键/删除行即可 。
4、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 。
5、第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache 。
如何高效地向Redis写入大量的数据一旦文件创建完，剩下的动作就是尽可能快的将其提供给Redis 。
从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中 。当然，最直接的做法就是遍历MySQL数据 ， 一条一条写入到Redis中 。这样没什么错，但是速度会非常慢 。
redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化：指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储 。
使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法 。这种方法可以高效地批量读取Redis数据 ， 并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理 。
在Redis上，一种方式是通过key user：123：username来获取结果value 。如你所见 ， key的定义中携带了神秘信息（像user ids） 。在Redis中，key的重要性可见一斑 。（其他key-value数据库中key的地位也是如此 。
Redis 持久化也是 Redis？和 Memcached 的主要区别之一，因为 Memcached？是不具备持久化功能的 。
数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能 ， 减少Mysql（或其他数据库）的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL 。
redis可以作为存储的扩展部分 ， 但是不能直接替换掉mysql 。redis对事务的支持还是比较简单的 。但是redis的性能和扩展性比较好，使用起来比较方便 。不会的 。只能是一种互补 。
那么为什么要使用类似redis这样的Nosql数据库呢？1） 当数据量的总大小一个机器放不下时；2） 数据索引一个机器的内存放不下时；3） 访问量（读写混合）一个实例放不下时 。
当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵 。在需求方面，mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用 。需要高性能的地方使用Redis ， 不需要高性能的地方使用MySQL 。存储数据在MySQL和Redis之间做同步 。
【redis数据量支持多大 redis数据量建议】对Redis的作用的不同解读决定了你对Redis的使用方式 。互联网数据目前基本使用两种方式来存储，关系数据库或者key value 。
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