Redis的基本操作
文章目录
- 1.Redis简介
- 2.Redis的常用数据类型
- 3.Redis的常用命令
- 1.字符串操作命令
- 2.哈希操作命令
- 3.列表操作命令
- 4.集合操作命令
- 5.有序集合操作命令
- 6.通用操作命令
- 4.Springboot配置Redis
- 1.导入SpringDataRedis的Maven坐标
- 2.配置Redis的数据源
- 3.编写配置类,创还能RedisTemplate对象
- 4.使用RedisTemplate操作Redis对象
- 5.总结
1.Redis简介
Redis是一款基于内存的key-value结构数据库,它的主要优点有以下几点:
- 基于内存存储,读写性能高
- 适合存储热点数据
- 企业应用广泛
其结构为:
| key | value |
|---|---|
| id | 101 |
这种为Redis的存储结构。
2.Redis的常用数据类型
Redis存储的是key-value结构的数据,其中key为字符串类型,value有常用的五种数据类型,所有Redis的数据类型更多是相对于value所说。
value的这五种常用类型如下:
- 字符串类型 String
- 哈希 hash
- 列表 List
- 集合 Set
- 有序集合 ZSet
这五种类型大概如下图格式:

其中哈希类似Java中的hashMap集合,列表类似Java中的LinkedList,集合类似Java中的HashSet集合,且无序,有序集合类似Java中的TreeSet。
3.Redis的常用命令
以下命令均可在Redis客户端执行
1.字符串操作命令
set key value //设置key值和value值
get key //根据指定key值获取value值
setex key seconds value //设置key值的value秒后过期
setnx key value //只有在key值不存在的时候才能设置,存在则无效。
2.哈希操作命令
hset key field value //添加或设置对应的哈希键值对
hget key field //根据key和哈希的键获取值
hdel key field //删除对应的哈希键值对
hkeys key //获取哈希表中的所有键
hvals key //获取哈希表中的所有值
3.列表操作命令
lpush key value1 [value2] //将一个或多个值插入列表
lrange key start stop //获取指定范围内的元素
rpop key //移除并获取列表最后一个元素
len key //获取列表长度
4.集合操作命令
SADD key member1 [member2] //向集合添加一个或多个成员
SMEMBERS key //返回集合中的所有成员
SCARD key //获取集合的成员数
SINTER key1 [key2] //返回给定所有集合的交集
SUNION key1 [key2] //返回所有给定集合的并集
SREM key member1 [member2] //删除集合中一个或多个成员
5.有序集合操作命令
ZADD key score1 member1 [score2 member2]//向有序集合添加一个或多个成员
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]//通过索引区间返回有序集合中指定区间内的成员
ZINCRBY key increment member//有序集合中对指定成员的分数加上增量 increment
ZREM key member [member ..]//移除有序集合中的一个或多个成员
6.通用操作命令
KEYS pattern //查找所有符合给定惯式(patern)的key
EXISTS key //检查给定 key 是否存在
TYPE key //返回 key 所储存的值的类型
DEL key //该命令用于在key存在且删除这个key
4.Springboot配置Redis
redis的Java客户端包括Jedis,Lettuce,Spring Data Redis,我们在Springboot项目中使用易于集成的Spring Data Redis。
以下就是在Springboot项目中如何使用Redis
1.导入SpringDataRedis的Maven坐标
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2.配置Redis的数据源
spring:redis:host: localhostport: 6379database: 0
3.编写配置类,创还能RedisTemplate对象
@Configuration
@Slf4j
public class RedisConfiguration {@Beanpublic RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){log.info("创建RedisTemplate");RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();//设置Redis连接工厂对象redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);//设置RedisTemplate序列化redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());return redisTemplate;}
}
4.使用RedisTemplate操作Redis对象
public class SpringDataRedisTest {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testpublic void testSpringDataRedis(){System.out.println(redisTemplate);//字符串类型Redis的操作对象ValueOperations ops = redisTemplate.opsForValue();//List类型的操作对象ListOperations listOperations = redisTemplate.opsForList();//Hash类型的操作对象HashOperations ops1 = redisTemplate.opsForHash();//set类型的操作对象SetOperations setOperations = redisTemplate.opsForSet();//ZSET类型的操作对象ZSetOperations zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();}*/
/*** 操作字符串类型的数据*//*@Testpublic void testString(){//set get setex setnxredisTemplate.opsForValue().set("city","北京");String city = (String) redisTemplate.opsForValue().get("city");System.out.println(city);redisTemplate.opsForValue().set("code","1234",3, TimeUnit.MINUTES);redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock","1");redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock","2");}*/
/*** 操作哈希类型的数据*//*@Testpublic void testHash(){//hset, hget,hdel,hkeys,hvalsHashOperations ops = redisTemplate.opsForHash();ops.put("100","name","xiaoming");ops.put("100","age","22");String name = (String) ops.get("100", "name");System.out.println(name);Set keys = ops.keys("100");System.out.println(keys);List values = ops.values("100");System.out.println(values);ops.delete("100","age");}*/
/*** 操作列表类型的数据*//*@Testpublic void testList(){//lpush,lrange,rpop,llenListOperations ops = redisTemplate.opsForList();ops.leftPushAll("mylist","a","b","c");ops.leftPush("mylist","d");List mylist = ops.range("mylist", 0, -1);System.out.println(mylist);ops.rightPop("mylist");Long size = ops.size("mylist");System.out.println(size);}*/
/*** 操作集合类型的数据*//*@Testpublic void testSet(){//sadd, smembers,scard,sinter,sunion,sremSetOperations setOperations = redisTemplate.opsForSet();setOperations.add("set1","a","b",'c','d');setOperations.add("set2","a","b",'x','y');Set set1 = setOperations.members("set1");System.out.println(set1);Long size = setOperations.size("set1");System.out.println(size);Set intersect = setOperations.intersect("set1", "set2");System.out.println(intersect);Set union = setOperations.union("set1", "set2");System.out.println(union);setOperations.remove("set1","a","b");}*/
/*** 操作有序集合类型的数据*//*@Testpublic void testZset(){//zadd,zrange,zincrby,zremZSetOperations zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();zSetOperations.add("zset1","a",10);zSetOperations.add("zset1","b",12);zSetOperations.add("zset1","c",9);Set zset1 = zSetOperations.range("zset1", 0, -1);System.out.println(zset1);zSetOperations.incrementScore("zset1","c",10);zSetOperations.remove("zset1","a","b");}*/
/*** 通用命令操作*//*@Testpublic void testCommon(){//keys,exists,type,delSet keys = redisTemplate.keys("*");System.out.println(keys);System.out.println("=======================");Boolean name = redisTemplate.hasKey("name");Boolean set1 = redisTemplate.hasKey("set1");System.out.println(name);System.out.println(set1);System.out.println("======================");for (Object key : keys) {DataType type = redisTemplate.type(key);System.out.println(type);}redisTemplate.delete("mylist");}
}
5.总结
Redis的五种类型主要是对Redis值的操作,对Redis键的操作主要集中在通用命令上,其中最重要的是如何在Springboot项目中使用并且操作Redis,应从使用Java分装的Redis操作类,到连接到Redis服务器,再讲该类配置到该项目中使用,最后使用该类进行具体的操作。
相关文章:
Redis的基本操作
文章目录 1.Redis简介2.Redis的常用数据类型3.Redis的常用命令1.字符串操作命令2.哈希操作命令3.列表操作命令4.集合操作命令5.有序集合操作命令6.通用操作命令 4.Springboot配置Redis1.导入SpringDataRedis的Maven坐标2.配置Redis的数据源3.编写配置类,创还能Redis…...
省级智慧农业大数据平台项目规划建设方案[195页Word]
导读:原文《省级智慧农业大数据平台项目规划建设方案[195页Word]》(获取来源见文尾),本文精选其中精华及架构部分,逻辑清晰、内容完整,为快速形成售前方案提供参考。 1 农业大数据平台项目概述 1.1 建设…...
php图片批量压缩并同时保持清晰度
php图片压缩可以通过GD库来实现。以下是一个使用GD库进行图片压缩的示例代码: // 原始图片路径 $sourceImage path/to/source/image.jpg; // 压缩后保存的路径及文件名 $compressedImage path/to/compressed/image.jpg; // 压缩后的图片质量(1-100&…...
243:vue+Openlayers 更改鼠标滚轮缩放地图大小,每次缩放小一点
第243个 点击查看专栏目录 本示例的目的是介绍如何在vue+openlayers项目中设置鼠标滚轮缩放地图大小,每次滑动一格滚轮,设定的值非默认值1。具体的设置方法,参考源代码。 直接复制下面的 vue+openlayers源代码,操作2分钟即可运行实现效果 文章目录 示例效果配置方式示例源…...
NOI2015D. 荷马史诗
荷马史诗 题目描述 追逐影子的人,自己就是影子。 ——荷马 Allison 最近迷上了文学。她喜欢在一个慵懒的午后,细细地品上一杯卡布奇诺,静静地阅读她爱不释手的《荷马史诗》。但是由《奥德赛》和《伊利亚特》组成的鸿篇巨制《荷马史诗》实在是…...
并法编程(集合类不安全)03详细讲解未补充
还未补充...
软考:中级软件设计师:大数据
软考:中级软件设计师:大数据 提示:系列被面试官问的问题,我自己当时不会,所以下来自己复盘一下,认真学习和总结,以应对未来更多的可能性 关于互联网大厂的笔试面试,都是需要细心准备的 &#x…...
【持续更新中】QAGroup1
OVERVIEW Q&AGroup1一、语言基础1.C语言(1)含参数的宏与函数的不同点(2)sizeof与strlen的区别(3)大/小端(4)strcpy与memcpy的区别(5)extern与static的区别…...
redis应用 2:延时队列
我们平时习惯于使用 Rabbitmq 和 Kafka 作为消息队列中间件,来给应用程序之间增加异步消息传递功能。这两个中间件都是专业的消息队列中间件,特性之多超出了大多数人的理解能力。 使用过 Rabbitmq 的同学知道它使用起来有多复杂,发消息之前要…...
ChatGPT AIGC 实现动态组合图的用法
数据分析组合图,即在一张图表中组合使用多种图形类型(如柱状图、折线图、饼图等),可以在同一视图中展示多个维度或多个量度的数据,帮助数据分析师或决策者更好地理解和解释数据。 组合图的功能和作用主要包括: 提供信息视角:组合图可以对比不同类型的数据,展现数据间的…...
【网站】解压放松的治愈白噪音ASMR
70年代中期国际上新创立的无穷维Schwartz广泛函数理论,应用所严加安研究员是建立和完善该理论的数学框架的主要贡献者之一,他与法国科学院通讯院士Meyer教授提出的框架被称为Meyer-Yan空间。他与Kondratiev等新近发表的论文建立了完善的无穷维非高斯分析…...
算法通过村第四关-栈白银笔记|括号问题
文章目录 前言1. 括号匹配问题2. 最小栈问题3. 最大栈 总结 前言 提示:如果让我送给年轻人四个字,就是:量力而行。 量力而行不会失眠,不会啃老,不会为各种考试焦虑。顺其自然活得轻松。其实,量力而行最易大…...
基于MATLAB开发AUTOSAR软件应用层Code mapping专题-part 6 Data Transfers标签页介绍
这篇文章我们介绍下Data Transfers页的配置,这里边包含的内容是IRV,我之前的文章里有讲解过IRV就是 Inter-Runnable Variables,内部runnable的之间传递数据的变量,在讲解Data Store memory的文章里我们提到了,irv也可以使用Data Store memory的方式来实现,我们先看下IRV如何…...
HDLBits-Verilog学习记录 | Verilog Language-Vectors
文章目录 11.vectors | vector012.vectors in more detail | vector113.Vector part select | Vector214.Bitwise operators | Vectorgates15.Four-input gates | Gates416.Vector concatenation operator | Vector317.Vector reversal 1 | Vectorr18. Replication operator | …...
彻底搞懂 PHP 运算符 ?: 和 ??
文章目录 快速掌握?: 短三元运算符?? NULL 合并运算符 附上官方文档查阅方式 快速掌握 ?: 短三元运算符 ?: 称之为短三元运算符,它是我们熟悉的三元运算符(也叫做条件运算符)的一种特殊写法,也就是省略了三元运算符中间的部…...
贝叶斯人工智能大脑与 ChatGPT
文章目录 一、前言二、主要内容 🍉 CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/ 一、前言 论文地址:https://arxiv.org/abs/2308.14732 这篇论文旨在研究 Chat Generative Pre-trained Transformer(ChatGPT)在贝叶斯…...
适应高速率网络设备的-2.5G/5G/10G网络变压器/网络滤波器介绍
Hqst盈盛(华强盛)电子导读:在高速发展的互联网/物联网时代,为满足高网速的网络数据传输需求,网络设备在制造中也要选用合适的网络变压器/滤波器产品,有哪些可供选择的高速率网络变压器产品也是广大采购人员…...
「Redis」1. 数据类型的底层实现
前言:在这篇博文中,我们将简单总结在面试中怎么回答Redis数据类型的底层实现。 因为面试时间就那么点,言简意赅的描述自己会的知识显得尤为重要‼️ 文章目录 0.1. String 的底层实现原理0.2. 列表的底层实现原理0.3. 字典的底层实现原理0.4.…...
Win11共享文件,能发现主机但无法访问,提示找不到网络路径
加密长度选择如下: 参考以下链接: Redirectinghttps://answers.microsoft.com/zh-hans/windows/forum/all/win11%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E6%96%87%E4%BB%B6%E5%A4%B9/554343a9-d963-449a-aa59-ce1e6f7c8982?tabAllReplies#tabs...
ROS中使用Navigation报错信息
在ROS中使用遇到了几个Navigation报错信息,在这里进行下记录: [ WARN] [1688134727.429227824]: The origin for the sensor at (7.35, 13.12) is out of map bounds. So, the costmap cannot raytrace for it. 解决办法: [ WARN] [16881…...
利用最小二乘法找圆心和半径
#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …...
web vue 项目 Docker化部署
Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段: 构建阶段(Build Stage):…...
在软件开发中正确使用MySQL日期时间类型的深度解析
在日常软件开发场景中,时间信息的存储是底层且核心的需求。从金融交易的精确记账时间、用户操作的行为日志,到供应链系统的物流节点时间戳,时间数据的准确性直接决定业务逻辑的可靠性。MySQL作为主流关系型数据库,其日期时间类型的…...
Flask RESTful 示例
目录 1. 环境准备2. 安装依赖3. 修改main.py4. 运行应用5. API使用示例获取所有任务获取单个任务创建新任务更新任务删除任务 中文乱码问题: 下面创建一个简单的Flask RESTful API示例。首先,我们需要创建环境,安装必要的依赖,然后…...
<6>-MySQL表的增删查改
目录 一,create(创建表) 二,retrieve(查询表) 1,select列 2,where条件 三,update(更新表) 四,delete(删除表…...
(十)学生端搭建
本次旨在将之前的已完成的部分功能进行拼装到学生端,同时完善学生端的构建。本次工作主要包括: 1.学生端整体界面布局 2.模拟考场与部分个人画像流程的串联 3.整体学生端逻辑 一、学生端 在主界面可以选择自己的用户角色 选择学生则进入学生登录界面…...
PPT|230页| 制造集团企业供应链端到端的数字化解决方案:从需求到结算的全链路业务闭环构建
制造业采购供应链管理是企业运营的核心环节,供应链协同管理在供应链上下游企业之间建立紧密的合作关系,通过信息共享、资源整合、业务协同等方式,实现供应链的全面管理和优化,提高供应链的效率和透明度,降低供应链的成…...
解锁数据库简洁之道:FastAPI与SQLModel实战指南
在构建现代Web应用程序时,与数据库的交互无疑是核心环节。虽然传统的数据库操作方式(如直接编写SQL语句与psycopg2交互)赋予了我们精细的控制权,但在面对日益复杂的业务逻辑和快速迭代的需求时,这种方式的开发效率和可…...
Cloudflare 从 Nginx 到 Pingora:性能、效率与安全的全面升级
在互联网的快速发展中,高性能、高效率和高安全性的网络服务成为了各大互联网基础设施提供商的核心追求。Cloudflare 作为全球领先的互联网安全和基础设施公司,近期做出了一个重大技术决策:弃用长期使用的 Nginx,转而采用其内部开发…...
JUC笔记(上)-复习 涉及死锁 volatile synchronized CAS 原子操作
一、上下文切换 即使单核CPU也可以进行多线程执行代码,CPU会给每个线程分配CPU时间片来实现这个机制。时间片非常短,所以CPU会不断地切换线程执行,从而让我们感觉多个线程是同时执行的。时间片一般是十几毫秒(ms)。通过时间片分配算法执行。…...
