一文入门redis数据库

Redis 是一个开源的内存数据布局存储体系，通常用于缓存和数据存储。它支持多种数据布局，如字符串、哈希、列表、聚集、有序聚集等，而且提供了丰富的下令来利用这些数据布局。Redis 的特性使其非常恰当用作数据库、缓存、消息署理等。
redis 是一个内存数据库，存放了诸多键与值
一，redis数据库的特性

•         内存存储: Redis 将数据存储在内存中，提供了非常快的数据访问速率。可以选择将数据长期化到磁盘以防止数据丢失 
  
•         长期化:
  
  
  
  • RDB（快照）: 定期将数据集快照生存到磁盘。
    
  • AOF（追加文件）: 将每次写利用纪录到日记中，可以实现更高的数据安全性。
    
  
  

二，启动redis服务

本地运行redis库

黑窗口下令框输入指令：redis-server  背面跟上redis.conf  启动redis服务
保持该服务的窗口不关闭，另打开下令窗口 输入指令：redis-cli   即可进入到redis利用体系
pycharm上利用redis

终端下载 pip install redis
导入模块 import redis
创建毗连  client = redis.Redis()  
关闭毗连
linux上利用redis  与本地雷同

本地通过ubuntu 长途利用redis  只需在创建毗连时，在括号内添加 ubuntu ip 和暗码

redis 可视化工具：RDM

RDM 可毗连本地大概长途
毗连本地须要在黑窗口打开redis服务
毗连长途须要启动ubuntu，并在毗连设置时设置对应的ip
三，redis数据范例以及对应利用

1.redis 共有五种数据范例 

分别为 string 字符串
list        列表
hash     哈希表
set        聚集
zset      有序聚集
2.分别对应的利用

string利用

2. string字符串操作
3. # 设置键值对，插入
4. # client.set('id',101)
5. # # 插入多个
6. # client.mset({'name':'小龙','age':21})
7. # 查询键的值
8. # print(client.get('id'))
9. # 查询多个键的值
10. # print(client.mget(['id', 'name', 'age']))
11. # 设置插入键值对时，给予键的存活时间
12. # client.set('nothing',20,ex= 50)
13. # 赋予/修改键的存活时间
14. # client.setex('id', 5,101 )
15. # print(client.ttl('id'))
17. # 增加键值
18. # client.incrby('id',amount=10)
20. # 减少键值
21. # client.decrby()
23. # 对键的操作
24. # 获取键的类型
25. # print(client.type('id'))
27. # 删除键
28. # client.delete('name')
29. # 设置键的有效期
30. # client.expire('id',20)
31. # 移除有效期限
32. # client.persist('id')
33. # 显示有效期 -1 即长生不老
34. # print(client.ttl('id'))

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list利用

2. # list列表操作
4. # 插入 左侧插入
5. client.lpush('kl', 1, 2, 3)
6. # 右侧插入
7. client.rpush('kl', 0, -1, -2)
8. # 查看索引范围内元素
9. # print(client.lrange('kl', 0, 2))
10. # 查看索引所在单个元素
11. # print(client.lindex('kl', 2))
12. # 删除键值
13. # 删除最左侧一个并返回
14. # print(client.lpop('kl'))
15. # 删除最右侧一个并返回
16. # client.rpop('kl')
17. # 切割 保留索引范围内元素，其余删除
18. # client.ltrim('kl',0,1)
19. # 获取 列表长度
20. # print(client.llen('kl'))

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hash利用

2. # hash表
3. # hash 表的值是 一个键值对
5. # 设置 插入
6. # client.hset('hash','key1','value1')
8. # 插入多个 (将要被弃用，但能插入成功)
9. # client.hmset('hash',{'key2':'value2','key3':'value3'})
11. # 删除哈希表中的键
13. # client.hdel('hash','key3')
15. # 获取所有键和值
16. # print(client.hgetall('hash'))
18. # 获取哈希表中键值对的键
19. # print(client.hkeys('hash'))
21. # 获取哈希表结构中键值对的值
23. # print(client.hvals('hash'))
25. # 返回哈希表结构中键值对的个数
27. # print(client.hlen('hash'))
29. # 检查哈希键值对是否存在
30. # print(client.hexists('hash', 'key1'))

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聚集利用

2. # set集合  无序和不重复
3. # 添加成员  可以添加多个
4. # client.sadd('set',1,2,3,1,2,5)
6. # 删除成员  可以删除多个
7. # client.srem('set',2)
9. # 获取所有成员
10. print(client.smembers('set'))
12. # 查看成员是否在集合中 存在返回1 不存在返回0
13. print(client.sismember('set', 1))
15. # 获取成员总数量
16. print(client.scard('set'))
18. # 集合与集合之间的操作  交集，并集，差集
19. # 交集
20. print(client.sinter(['set', 'set2']))
21. # 并集
22. print(client.sunion(['set', 'set2']))
23. # 差集 返回  前面集合中有，后面集合中没有的元素
24. print(client.sdiff(['set2', 'set']))

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zset利用

3. # zset 有序列表
5. # 添加成员
6. # client.zadd('zset',{'豪坤':10,'龙崽':20,'小宇':100,'aa':0,'bb':50})
8. # 删除成员
9. # client.zrem('zset','bb')
11. # 获取成员数量
12. print(client.zcard('zset'))
14. # 获取所有成员  按照分数（升序/降序） 索引范围内
15. # print(client.zrange('zset', 2, 3))
17. # 获取成员的权重值，（分数score）
18. print(client.zscore('zset', '小宇'))
20. # 返回指定范围内的成员数量
21. print(client.zcount('zset', 50, 100))

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四，redis常见利用场景

redis 常与 mysql 连合利用：
由于redis的存储位置是内存，而mysql存储在磁盘，以是redis中数据的查询服从要远远高于mysql
核心思绪：在查询数据时，先向redis查询，假如redis中查询不到，就向mysql中查询
假如mysql查询到了，返回数据，并把这条数据加到redis库中，方便了日后的查询