如何查询redis存储的所有数据1、打开reidis，选择第三个数据库 。rpush listInfo aa，向listInfo添加数据 ， 向后加，r代表右 。push listInfo bb，向listInfo添加数据，向前加 。lrange listInfo 0-1 ， 代表查询所有添加的数据 。
2、jedis.keys（“*”）；表示搜索所有key jedis.keys（“abc*”）表示搜索开头为abc的key数据 遍历了key就能遍历到value 。
3、首先双击打开电脑桌面上的Redis Desktop Manager应用程序的快捷方式 。打开软件之后，并点击左上角的【连接到Redis服务器】 。打开新增服务器窗口，输入名称、地址、密码（如果Redis服务器需要密码）后测试连接并保存 。
redis如何查看所有key中的类型为string的清单?在 Redis 中查看数据可以使用以下命令：keys pattern 命令可以列出匹配给定模式的所有键名 。例如 ， 执行 keys * 可以列出所有的键名 。type key 命令可以查看指定键的数据类型 。
上图中用红色圈中的部分，就是关于 字符串 相关的命令 。如果想要在 Redis 中查看相关的命令也可以使用 help 命令来进行查看，命令如下 。在按下回车后，可以看到相应分类命令的说明 ， 如下图 。
在指定Key所关联的List Value的头部插入参数中给出的所有Values 。如果该Key不存在，该命令将在插入之前创建一个与该Key关联的空链表，之后再将数据从链表的头部插入 。
到远程的仓库进行搜索 。点击查看详情，查看tag 。找到我们想要的0.0，最新的tag可以用latest标识 。执行命令：docker pull redis：0 。通过docker images查看镜像 。
如何获取redis内的所有内容到远程的仓库进行搜索 。点击查看详情 ， 查看tag 。找到我们想要的0.0 ， 最新的tag可以用latest标识 。执行命令：docker pull redis：0 。通过docker images查看镜像 。
必须得条件查询的话 ， 推荐是将要作为条件的列的值都拼接到redis的key中，然后使用程序+规则定制，使用程序拼出所有可能的主键 ， 然后进行查询筛选，或者进行scan遍历 。效率不高，没什么意义，还不如直接使用mysql 。
redis做缓存的时候，怎么取出全部相同前缀的key，百度到很多都是keys ， scan 获取当前库下的所有key 可以使用 keys * 命令，keys支持模糊匹配，但是cpu使用率有点高 。
确定时间段的开始和结束时间 。如想要获取过去一周内的数据，可以设置开始时间为一周前的时间 ， 结束时间为当前时间 。
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 。
String shaFuncKey = jedis.scriptLoad（SCRIPT）；//加载脚本 ， 获取sha索引 funcTable.put（funcName_age，shaFuncKey）；//添加到函数表中 通过以上的方法，便可以使较为复杂的查询放到Redis中去执行，提高效率 。
如何在linux中查询redis的数据1、【答案】：B ps是linux系统中查看进程相关信息的指令 ， 常用的参数有如 -A 显示所有程序 。，-e 此参数的效果和指定A参数相同 。-f 显示UID，PPIP，C与STIME等信息 。
【redis 查询命令 redis查询命令所有数据】2、使用redis-cli连接上redis其中一台：redis-cli-c-hxxx-p7001，输入clusterinfo查看当前集群的状态 。可以使用trib的check检测的集群状态：redis-trib.rbcheckxxx：7001，Notall16384slotsarecoveredbynodes 。
3、首先找到redis的安装目录，如下图测试环境目录 ， 进入到/opt/install/redis-19/src ， 如下图所示 。需要注意，一般情况下是在redis的安装目录下，有时也会在bin目录下，如下图所示 。
4、首先为了方便管理，将Redis文件中的conf配置文件和常用命令移动到统一文件中 。
redis批量读取数据spark1、spark往redis刷入数据foreachpartitio 。上面的代码中，一次性批量插入了整个partition的数据 ， 单个partition的数据量太多，会导致Redis内存溢出，导致服务不可用 。解决方法是在foreachPartition 。
2、前面应该还有个数据生产者，比如flume.flume负责生产数据 ， 发送至kafka 。spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算 。计算结果保存至redis，供实时推荐使用 。
3、利用管道插入catdata.txt|redis-cli--pipeShellVSRedispipe下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redispipe之间的效率 。测试思路：分别通过shell脚本和Redispipe向数据库中插入10万相同数据 ， 查看各自所花费的时间 。
4、频繁读取redis性能会有影响 。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能 。
