大家好,我是老码农。
《码农说》公众号的第7篇文章来袭,今天分享Redis大家族的一个产品。
作为一个技术人,我觉得应该时刻关注技术最新动向,保持队技术的敏锐感。
关注并不等于马上把新技术引入到产品中,而是在产品的合适时机引入新技术,
有些工具性的东西可以适当加快速度引入团队,比如RedisInsight,比市面上众多Redis客户端工具好用很多。
可以及时引入。
名称都带redis,能没关系吗?一句正确的废话。
先上截图,左右对比看,区别还是蛮大的吧。
当然不聊redis了,大家够跟他很熟,今天的主角是Redis Stack。
那Redis Stack为何物呢?
官方关于Redis Stack的说明
Redis Stack用现代数据模型和处理引擎扩展Redis,提供完整的开发者体验。
所以从官方的描述上我们可以得知,Redis Stack是针对redis的扩展。
那都扩展了哪些内容呢?我们看看redis stack特有的功能,下面是官方的描述
对Redis数据结构和数据模型进行索引和查询;对Redis数据运行复杂的聚合和全文搜索。
是不是感觉想ElasticSearch,支持全文搜索
利用JSON及其灵活的数据模型将Redis用作文档数据库。高效地建模、搜索和查询数据,而不需要额外的缓存。
是不是感觉像MongoDB
从现场设备中获取连续数据,将其存储为时间序列数据,或使用概率数据结构进行分析和重复数据消除。
将数字资源和ACL定义为图形,并使用单个Cypher查询实时计算权限。
通过查询矢量嵌入来开发人工智能驱动的应用程序。您可以使用Redis作为矢量数据库来实现推荐系统、检索增强生成(RAG)、LLM语义缓存等。有关更多信息,请参阅快速入门指南。
这不是向量数据库吗?适用于每个组织的矢量数据库解决方案
实时检测欺诈的所有工具,概率查询,矢量搜索,甚至使用流进行处理。
提供的有:HyperLogLog、Cuckoo filter、Bloom filter,最后一个看着是不是很眼熟啊,这不布隆过滤器吗?
Redis Stack可不孤单,人家是一个大套餐,包含
由 Redis,RedisSearch,RedisJSON,RedisGraph,RedisTimeSeries 和 RedisBloom 组成。
亲儿子,官方的客户端可视化工具,真心好用。
我最推荐的是这个客户端工具,真的很香。
Redis的客户端工具中的王者,没有之一,强烈推荐给大家。
针对常用Python、.Net、Java、JS等等都提供了客户端SDK
尤其:redis-om-spring组件,让我们眼前一亮, 使用方式和访问MySQL基本相同,开发门槛降低了很多。用起来很爽。
RedisOM是Redis官方推出的ORM框架,是对Spring Data Redis的扩展。由于Redis目前已经支持原生JSON对象的存储,之前使用RedisTemplate直接用字符串来存储JOSN对象的方式明显不够优雅。通过RedisOM我们不仅能够以对象的形式来操作Redis中的数据,而且可以实现搜索功能!
感兴趣的同学可以去github上看看:https://github.com/redis/redis-om-spring
大家好!我是老码农。今天就分享到这里。
关注《码农说》,期待未来能与更多的同学有深入的交流,一同学习技术,共同成长。