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Redis 相信大家都不陌生，它是一款具有極高性能的開源內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，相比磁盤存儲(chǔ)可提供秒級(jí)查詢，非常適合在一些高并發(fā)系統(tǒng)中使用。然而對(duì)于對(duì)效率有著苛刻要求的系統(tǒng)，選擇 Redis 這款全內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫(kù)也不意味著可以擁有極高的查詢效率，特別是在處理集合查詢上，使用者也不可避免地會(huì)遇到 Redis 的效率問題。
當(dāng)Redis集合處理類型查詢時(shí)，內(nèi)部查詢并不是采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)句，而是基于生成樹結(jié)構(gòu)對(duì)對(duì)象列表和對(duì)象屬性進(jìn)行計(jì)算并相互比較，是基于深度并行模型。在查詢同一集合多個(gè)元素時(shí)，查詢過程極其耗時(shí)，例如查詢一個(gè)集合 10,000 元素的時(shí)間，成百上千倍的概率是查詢不出來的，根本就因?yàn)椴樵儾⒉灰送七M(jìn)所有的結(jié)果集，查詢只能站在結(jié)果集的入口條件等待結(jié)果返回。
對(duì)于這種情況，Redis 提供的兩種常用的方法可以解決效率問題，分別是采用分段執(zhí)行技術(shù)，基于 offset 和 count 進(jìn)行集合元素順序索引，針對(duì)元素進(jìn)行索引查詢，同時(shí)支持自定義比較算法，進(jìn)行分頁(yè)查詢從而加快查詢效率。
代碼實(shí)踐：
基于 offset 和 count 進(jìn)行集合元素順序索引：
//獲取第5-10條數(shù)據(jù)
String str =redisTemplate.opsForList().range(“keyList”,5,10);
//自定義比較算法：
//獲取第一個(gè)小于“20”的值
Object obj = redisTemplate.opsForList().index(“keyList”, 20,new Comparator(){
@Override
public int compare(Object o1, Object o2) {
return o1.compareTo(o2)>1?1:-1;
}
});
分段執(zhí)行技術(shù)：
//第一段：從0開始獲取5條數(shù)據(jù)
String str1=redisTemplate.opsForList().range(“keyList”, 0, 5);
//第二段：從5開始獲取5-10條數(shù)據(jù)
String str2=redisTemplate.opsForList().range(“keyList”, 5, 10);
//第三段：從10開始獲取到最后一條數(shù)據(jù)
String str3=redisTemplate.opsForList().range(“keyList”, 10, -1);
以上就是本文關(guān)于Redis集合查詢效率的的簡(jiǎn)單介紹，希望對(duì)大家有所幫助。當(dāng)系統(tǒng)需要高并發(fā)、高效率的查詢時(shí)，可以通過上述方式來有效解決Redis集合數(shù)據(jù)查詢的效率問題。
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文章題目：聚焦Redis集合查詢效率問題（redis集合效率問題）
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