Redis和Jedis简介以及Redis事物

Redis简介:

关系型数据库是基于关系表的数据库,最终会将数据持久化到磁盘上,而nosql数据库是基于特殊的结构,并将数据存储到内存的数据库。从性能上而言,nosql数据库要优于关系型数据库,从安全性上而言关系型数据库要优于nosql数据库,所以在实际开发中一个项目中nosql和关系型数据库会一起使用,达到性能和安全性的双保证。

Redis的注意事项:

redis是一种高级的key-value的存储系统

其中的key是字符串类型,尽可能满足如下几点:

  1. key不要太长,最好不要超过1024个字节,这不仅会消耗内存还会降低查找 效率
  2. key不要太短,如果太短会降低key的可读性
  3. 在项目中,key最好有一个统一的命名规范(根据企业的需求)

其中value 支持五种数据类型:

  1. 字符串型 string
        字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型,它在Redis中是二进制安全的,这便意味着该类型可以接受任何格式的数据,如JPEG图像数据或Json对象描述信息等。在Redis中字符串类型的Value最多可以容纳的数据长度是512M

    如图:

  2. 字符串列表 lists
        在Redis中,List类型是按照插入顺序排序的字符串链表。和数据结构中的普通链表一样,我们可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时,如果该键并不存在,Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反,如果链表中所有的元素均被移除,那么该键也将会被从数据库中删除。List中可以包含的最大元素数量是	4294967295。从元素插入和删除的效率视角来看,如果我们是在链表的两头插入或删除元素,这将		会是非常高效的操作,即使链表中已经存储了百万条记录,该操作也可以在常量时间内完成。然而需要说明的是,如果元素插入或删除操作是作用于链表中间,那将会是非常低效的。相信对于有良好数据结构基础的开发者而言,这一点并不难理解。
    

    如图:

  3. 字符串集合 sets
    在Redis中,我们可以将Set类型看作为没有排序的字符集合,和List类型一样,我们也可以在该类型的数据值上执行添加、删除或判断某一元素是否存在等操作。需要说明的是,这些操作的时间是常量时间。Set可包含的最大元素数是4294967295。和List类型不同的是,Set集合中不允许出现重复的元素。和List类型相比,Set类	型在功能上还存在着一个非常重要的特性,即在服务器端完成多个Sets之间的聚合计算操作,如unions、intersections和differences。由于这些操作均在服务端完成,因此效率极高,而且也节省了大量的网络IO开销

    如图:

  4. 有序字符串集合 sorted sets
    Sorted-Sets和Sets类型极为相似,它们都是字符串的集合,都不允许重复的成员出	现在一个Set中。它们之间的主要差别是Sorted-Sets中的每一个成员都会有一个分数(score)与之关联,Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。然而需要额外指出的是,尽管Sorted-Sets中的成员必须是唯一的,但是分数(score)却是可以重复的。在Sorted-Set中添加、删除或更新一个成员都是非常快速的操作,其时间复杂度为集合中成员数量的对数。由于Sorted-Sets中的成员在集合中的位置是有序的,因此,即便是访问位于集合中部的成员也仍然是非常高效的。事实上,Redis所具有的这一特征在很多其它类型的数据库中是很难实现的,换句话说,在该点上要想达到和Redis同样的高效,在其它数据库中进行建模是非常困难的。
    例如:游戏排名、微博热点话题等使用场景。
    

    如图:

  5. 哈希类型 hashs
    Redis中的Hashes类型可以看成具有String Key和String Value的map容器。所以该类型非常适合于存储值对象的信息。如Username、Password和Age等。如果Hash中包含很少的字段,那么该类型的数据也将仅占用很少的磁盘空间。每一个Hash可以存储4294967295个键值对。

    如图:

Jedis简介AND使用:

那jedis就是集成了redis的一些命令操作,封装了redis的java客户端。提供了连接池管理。一般不直接使用jedis,而是在其上在封装一层,作为业务的使用。如果用spring的话,可以看看spring 封装的 redis Spring Data Redis
 

简单使用:

Jedis连接池Code演示:


Redis事物:

linke:Redis事物

 

你可能感兴趣的:(Redis,Redis)