es查出的数据用缓存到redis吗Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统 ， 它可以用作数据库、缓存和消息中间件 。
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 。
同上，也是暂存请求数据 。这个地方其实我在文章开头说的，生产者不关心消费者什么时候用 ， 只负责把消费者之前请求的东西处理好就完事了 。
redis是一个单线程的NoSQL数据库 ， 主要用来做数据缓存 ， 一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis 。
redisjson优点：速度快，完全基于内存，使用C语言实现，网络层使用epoll解决高并发问题 。缺点：短时间内大量增加数据，可能导致内存不够用 。
应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql 。
ES大数据量下的查询优化对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 。
一天生成10G日志一般是因为部分应用日志使用不当，很多大数量的日志可以不打，比如大数据量的列表查询接口、报表数据、debug 级别日志等数据是不用上传到日志服务器 ， 这些 即影响日志存储的性能，更影响应用自身性能 。
数据量大：查询一万条数据要从庞大的数据集中检索并返回结果 。数据量庞大，ES要进行大量的计算和遍历，导致查询时间增加 。
如何优化操作大数据量数据库 下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法 。合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率 。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构 。
I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应 。没有创建计算列导致查询不优化 。
索引优化主要是在 Elasticsearch 插入层面优化 ， 如果瓶颈不在这块，而是在产生数据部分，比如 DB 或者 Hadoop 上，那么优化方向就需要改变下 。
比较redis和es集群的区别es是相比redis更加智能的加速层，不作为直接存储机制，这一点和很多数据库的缓 ， 实践过多种ES项目，最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用 。
redisjson优点：速度快，完全基于内存，使用C语言实现，网络层使用epoll解决高并发问题 。缺点：短时间内大量增加数据，可能导致内存不够用 。
es建立索引相对来说比较快，对于大数据量的实时查询非常有帮助 。
redisjson与es的优缺点作为同是分布式架构的redis和es集群 ， 两者的理念相同，都是为了解决高可用 ， 提高容灾能力 。但两者在具体设计方面还是有些许差异 。
es建立索引相对来说比较快，对于大数据量的实时查询非常有帮助 。
字符串（strings）：存储整数（比如计数器）和字符串（废话 。
redis数据库有哪些特点?redis的特点Redis以内存作为数据存储介质，所以读写数据的效率极高 ， 远远超过数据库 。以设置和获取一个256字节字符串为例，它的读取速度可高达110000次/s，写速度高达81000次/s 。
Redis与其他key - value缓存产品有以下三个特点：①Redis支持数据的持久化 ， 可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用 。
【es为什么比solr快 es为什么没有取代redis】redis的特点 数据的持久化：Redis支持将内存中的数据持久化到磁盘中，这样即使系统出现故障，数据也不会丢失 。
推荐阅读
- 网时云服务器的性能和使用体验如何？ 网时云服务器怎么样
- 网络连接不到服务器是哪里出问题了 网络连接不可服务器怎么办
- mysql数据相加 mysql中的数据如何求和
- mysql 上亿数据 mysql上亿的数据量如何删除数据
- 如何将安装包上传至服务器？ 怎么把安装包放进服务器
- 网时云服务器站群的性能如何？ 网时云服务器站群怎么样