Redis的介绍安装以及启动与使用还有五大数据类型

一、介绍Redis
- 1. 详细介绍
- 2. 介绍总结
二、安装启动以及运行Redis
三、redis五大数据类型

一、介绍Redis

1. 详细介绍

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
redis的官网地址，非常好记，是redis.io。（域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地），Vmware在资助着redis项目的开发和维护。

2. 介绍总结

针对以上的小总结：

redis是缓存数据库
redis是非关系型数据库，kv键值对存储数据，没有表的概念
redis是C语言编写的服务，速度非常快

redis为什么速度那么快？

纯内存操作
网络模型使用的IO多路复用
6.X版本之前都是单进程、单线程架构，没有线程进程间切换因此资源消耗更少

二、安装启动以及运行Redis

1. Redis的安装步骤

首先Mac或Linux系统直接官网源码下载编译安装即可，但是Windows不支持该方法，因此我去这里下载
整个过程非常方便，一直下一步即可完成安装

2. Redis的启动方法

方法一：在cmd终端以此敲以下两个命令即可启动

redis-server  # 启动服务端 类似于mysqld命令

redis-cli  # 启动客户端  类似于mysql命令

第二种方法：在服务中手动启动redis服务也是可以的

3.图形化界面使用Redis

第一步：下载安装RESP软件(因为安装该软件件几乎没有什么难度因此没有详细介绍步骤)

第二步：与redis数据库链接步骤图解

4.pycharm使用Redis

方法一：普通连接

# 首先下载第三方模块
pip install redis

# 新建脚本py文件
# 第一：步导入模块
from redis import Redis


# 第二步：实例化,连接数据库
conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)

# 第三步：conn.对象设置数据
conn.set('name','mire')

# 查询数据
res = conn.get('name')
print(res)
# 第四步：最后使用完之后需要关闭连接
conn.close()

设置数据结果

查询数据结果

方法二：连接池连接

# 新建pool.py文件，写以下代码
import redis
POOL = redis.ConnectionPool(max_connections=10, host='127.0.0.1', port=6379)  # 创建一个大小为10的redis连接池

# 在测试文件写以下代码
import redis
from threading import Thread
from pool import POOL


def task():
    # 做成模块后，导入，无论导入多少次，导入的都那一个POOL对象
    conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)  # 报错的原因是拿连接，池里不够了，没有等待，线程报错  设置等待，参数
    print(conn.get('name'))


for i in range(10):
    t = Thread(target=task)  # 每次都是一个新的连接，会导致 的连接数过多
    t.start()

三、redis五大数据类型

1. 字符串(string)
2. 哈希(字典hash)
3. 列表(list)
4. 集合(set)
5. 有序集合(sort set)

1. 字符串及其操作

全部操作

set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
setnx(name, value)
setex(name, value, time)
psetex(name, time_ms, value)
mset(*args, **kwargs)
get(name)
mget(keys, *args)
getset(name, value)
getrange(key, start, end)
setrange(name, offset, value)
setbit(name, offset, value)
getbit(name, offset)
bitcount(key, start=None, end=None)
bitop(operation, dest, *keys)
strlen(name)
incr(self, name, amount=1)  # incrby
incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
decr(self, name, amount=1)
append(key, value)

重点操作

set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
"""
ex，过期时间（秒）适合存验证码信息的场景
px，过期时间（毫秒）
nx，如果设置为True，则只有name不存在时，当前set操作才执行, 值存在，就修改不了，执行没效果
xx，如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行，值存在才能修改，值不存在，不会设置新值
"""

get(name) # 括号里面的参数是key
print(str(conn.get('name'),encoding='utf-8'))
print(conn.get('name'))

strlen(name)  #  统计字节长
res=conn.strlen('hobby')
print(res)

incr(self, name, amount=1)  # 自增,不会出并发安全问题，单线程架构，并发量高
conn.incr('age')

2. 哈希以及其操作

3. 列表以及其操作

4. 集合以及其操作

5. 有序集合及操作

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