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Redis生活百科

redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串 。
应用场景：排行榜，带权重的消息队列 描述：Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作 。把数据结构加上引号主要因为：Bitmaps本身不是一种数据结构 ，  实际上它就是字符串 ， 但是它可以对字符串的位进行操作 。
数据结构，可以存储一些集合性的数据 。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中 ， 将其所有粉丝存在一个集合 。
大家都知道redis的几种数据结构，包括string （字符串），hash（哈希），list（列表） ， set（集合），zset（有序集合） 。下面我们来列举一下关于这几种结构的常用命令和一些使用场景 。string是redis的最基本的数据类型 。
云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析 。
Redis支持多种不同的数据结构，包括5种基础数据结构和几种比较复杂的数据，这些数据结构可以满足不同的应用场景 。
数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别?1、数据仓库与数据库的主要区别在于：（1）数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的 。（2）数据库一般存储在线交易数据 ， 数据仓库存储的一般是历史数据 。（3）数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余 。
2、数据仓库：是数据库概念的升级 。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多 。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析 。
3、数据仓库和数据库的主要区别：数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化 。数据库是数据管理的有效技术，是由一批数据构成的有序集合，这些数据被存放在结构化的数据表里 。
redis数据类型和应用场景应用场景：交集，并集，差集（微博中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合 。
Redis全称为：Remote Dictionary Server（远程数据服务），该软件使用C语言编写，Redis是一个key-value存储系统，它支持丰富的数据类型 ， 如：string、list、set、zset（sorted set）、hash 。
Set是一种无序不重复的集合，添加删除检查是否存在都是O（1）的时间复杂度 。常见应用场景 hash是一个map结构，可以像存储对象的多个字段一样存储一个key的多类数据 。
应用场景：共享session、分布式锁 ， 计数器、限流 。
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 。
云数据库redis的应用场景有哪些1、缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制 ， 合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力 。
2、Redis是由意大利人SalvatoreSanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库 。
3、Redis实际应用场景 显示最新的项目列表 下面这个语句常用来显示最新项目，随着数据多了，查询毫无疑问会越来越慢 。
4、据移动云官网了解到，近源抗D防护是一款针对网络传输层的DDoS攻击，结合中 国移动自研的DDoS攻击检测和智能防护体系，为客户提供可管理的运营商级移动云近源抗D服务产品，目前为止多在政企、金融、游戏、电商领域发挥作用 。
redis中的数据占用内存大小分析1、原因如下： 如果 used_memory 使用了虚拟内存，如果虚拟内存使用量超过 Redis进程本身占用内存大小 + 程序内存碎片  ， 则 used_memory 值可能大于 used_memory_rss 。
2、其中SDS的保存占用的内存如下所示：在 SDS 中，buf 保存实际数据 ， 而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销 。
3、控制在20G以下 。服务端有1000多个Redis实例，100+集群 ， 每个实例的内存控制在20G以下 。所以控制在20G以下 。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案 。
【redis查询数据总量 redis统计分析平台】4、原因如下：json数据本身通常比纯文本数据占用更多的存储空间，因为它包含了更多的元数据和结构信息 。redis存储的所有数据都是存在内存中的，包括json数据，因此如果大量存储json数据会占用较多的内存 。

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