redis怎么做分页实现思路 list链表键存储用户ID ， 用于分页查询 ， 同时用于查询用户总数，key为personid 。
redis是类似key_value形式的快速缓存服务 。类型较丰富，可以保存对象、列表等 ， 支持的操作也很丰富，属于内存数据库，且可以把内存中的数据及时或定时的写入到磁盘 。可设置过期自动删除，速度快，易于使用 。
存储在一个序列集合中，存储数据ID就好了，然后可以正序，倒序，查询，但是你想要加上条件查询 ， 需要做很多的索引 。
把数据ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；当查找数据时，先从Redis里的skip list取出对应的分页数据，得到ID列表 。用multi get从redis上一次性把ID列表里的所有数据都取出来 。
直接使用跨库的多表联合查询 。不建议 。向6台数据库server均发送一个查询请求 ， 然后对所有查询结果进行汇总，再处理分页逻辑 。建立一个总数据库，只负责维护主键和必要的索引，以供分页查询 。
如何对分库后的数据进行分页查询也是在大数据量的前提下，依据概率论，可以假定需要查询的第N页的数据，在子库中都处于第 N/X 页的后面 。
为了解决这个问题，可以采用以下方法：-使用索引进行分页查询 。-使用游标进行分页查询 。-使用缓存进行分页查询 。
因为在使用select id from table limit 10000，10 查询id数据时 ， 默认是对id进行排序，返回的是排序后的id结果 ， 如果我们想按插入顺序查询结果，这样查询出来的结果就与我们的需求不相符 。
如果Limit+pageSizeCount ， 那么需要从A 表取部分数据从B表取一部分数据 。如果limitA表41条 那么需要从B表取数据，如果B数据依然不足，那么重复以上的步骤 。
如果只是为了分页，可以考虑这种分表，就是表的id是范围性的，且id是连续的，比如第一张表id是1到10万 ， 第二张是10万到20万，这样分页应该没什么问题 。
Redis应用场景?redis适合什么场景？缓存缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力 。
常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁 。虽然其是基于内存读写，但底层也有持久化机制；同时具备集群模式；不用担心其可用性 。
redis教程）redis的应用场景 ， 它都能做什么众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据 ， 这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度 。
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 。
SpringBoot进阶之缓存中间件RedisRedis是一个nosql数据库，可以存储key-value值 。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案 。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁 。
当有新数据的时候，我们再及时更新它，一般流程是先查询缓存，查到了直接返回缓存数据，查不到再走数据库，然后再刷回缓存 。
降低了组件之间的耦合性，实现了软件各层之间的解耦 。2，可以使用容器提供的众多服务，如事务管理，消息服务等 。3，容器提供单例模式支持 。4，容器提供了AOP技术 ， 利用它可以很容易实现一些拦截，如权限拦截，运行期监控等 。
spring.redis.port=6379 这样以来 ， 最简单的spring boot + redis实现session共享就完成了，下面进行下测试 。
【redis zset 分页 怎么用redis的list做分页】可以实现精确查找 。Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息代理 ， Redisearch是Redis的一个模块，它提供了一个全文搜索引擎，可以用于在Redis中执行精确查找 。
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