我想将复杂结构存储为Redis有序集中的JSON对象。ZADD"mysetkey"100[{"A":"100"},{"B":"50"},{"C":"180"},{"D":"200"}]ZADD"mysetkey"101[{"A":"10"},{"B":"50"},{"C":"70"},{"D":"200"}]ZADD"mysetkey"88[{"A":"300"},{"B":"50"},{"C":"110"},{"D":"200"}]现在是否有一种易于对存储的值执行操作或搜索的方法？例如，如果我想得到sumof(A)forallelements？或者获取所有值为A100的元素.我的理解
我正在尝试使用crateredis(版本0.3.1)访问Redis。它会抛出无效的数据库。externcrateredis;useredis::*;usestd::string::String;usestd::collections::HashSet;fnmain(){ifletErr(e)=read_meta_keys_redis("myset".to_string()){println!("{}",e.description());}}fnread_meta_keys_redis(key:String)->redis::RedisResult{println!("22{}",key
我正在尝试使用crateredis(版本0.3.1)访问Redis。它会抛出无效的数据库。externcrateredis;useredis::*;usestd::string::String;usestd::collections::HashSet;fnmain(){ifletErr(e)=read_meta_keys_redis("myset".to_string()){println!("{}",e.description());}}fnread_meta_keys_redis(key:String)->redis::RedisResult{println!("22{}",key
我正在开发一个应用程序，该应用程序想要分析大约10亿个250字节的key，以识别在数据集中出现不止一次的那些key的子集。要注意的是，并不是所有的键都能同时放入主内存，所以我想知道:是否有一种有效的算法或模糊数据结构可以识别可能包含多个值的键？我目前的计划是使用一种改进的布隆过滤器——我对每个键进行哈希处理，然后将该哈希作为指向整数的指针存储在Redis中。第一次看到散列时，将其值设置为1，然后每次看到散列时递增。最后，只有哈希值大于1的键才能进入Redis。有没有更好的方法来识别出现不止一次的键？如果其他人可以提供任何建议，我将不胜感激! 最佳答案
我正在开发一个应用程序，该应用程序想要分析大约10亿个250字节的key，以识别在数据集中出现不止一次的那些key的子集。要注意的是，并不是所有的键都能同时放入主内存，所以我想知道:是否有一种有效的算法或模糊数据结构可以识别可能包含多个值的键？我目前的计划是使用一种改进的布隆过滤器——我对每个键进行哈希处理，然后将该哈希作为指向整数的指针存储在Redis中。第一次看到散列时，将其值设置为1，然后每次看到散列时递增。最后，只有哈希值大于1的键才能进入Redis。有没有更好的方法来识别出现不止一次的键？如果其他人可以提供任何建议，我将不胜感激! 最佳答案
我正在开发一个从API提供商接收数据的网络应用程序。现在我需要一种方法来缓存数据，以免再次为相同的数据调用提供程序。然后我偶然发现了Redis，它似乎符合我的目的，但我并不是100%清楚使用Redis进行缓存的概念。我已经检查了他们的文档，但我并没有真正理解他们所说的内容。假设我刚刚部署了我的网站，我的第一个访客叫A。由于A是第一个访问者，我的网站将通过API提供商请求一组新数据，几秒钟后，页面将加载A想要的数据。我的网站将此数据缓存到Redis，以便为将来访问同一页面的访问者提供服务。现在我有了第二个访客B。B访问了与A相同的页面url，因为我的网站将此数据存储在缓存中，B从缓存中获
我正在开发一个从API提供商接收数据的网络应用程序。现在我需要一种方法来缓存数据，以免再次为相同的数据调用提供程序。然后我偶然发现了Redis，它似乎符合我的目的，但我并不是100%清楚使用Redis进行缓存的概念。我已经检查了他们的文档，但我并没有真正理解他们所说的内容。假设我刚刚部署了我的网站，我的第一个访客叫A。由于A是第一个访问者，我的网站将通过API提供商请求一组新数据，几秒钟后，页面将加载A想要的数据。我的网站将此数据缓存到Redis，以便为将来访问同一页面的访问者提供服务。现在我有了第二个访客B。B访问了与A相同的页面url，因为我的网站将此数据存储在缓存中，B从缓存中获
我想在我的node.jsAPI中集成一个缓存层。我以前从未构建过，所以我有几个问题。我有一个叫做“容器”的对象我想通过id查找这些容器。通常一次有多个容器。查找不一致，每个用户都会有一组不同的查找ID。我目前不需要查询数据。所以我开始使用键/值存储，其中的键类似于“container_1”，数据是序列化的json表示形式。但我必须同时有效地查找多个容器。我注意到散列数据类型，所以现在我执行“hmsetcontainers[id][serializedjson]。这样我可以执行hmgetcontainers134以返回容器1，3,4.像hmsetcontainers:1nametest-
我想在我的node.jsAPI中集成一个缓存层。我以前从未构建过，所以我有几个问题。我有一个叫做“容器”的对象我想通过id查找这些容器。通常一次有多个容器。查找不一致，每个用户都会有一组不同的查找ID。我目前不需要查询数据。所以我开始使用键/值存储，其中的键类似于“container_1”，数据是序列化的json表示形式。但我必须同时有效地查找多个容器。我注意到散列数据类型，所以现在我执行“hmsetcontainers[id][serializedjson]。这样我可以执行hmgetcontainers134以返回容器1，3,4.像hmsetcontainers:1nametest-
我想在Redis上的MySQL中加载4列和80百万行的数据，以便减少提取延迟。但是，当我尝试加载所有数据时，它变得大了5倍。原始数据是3gb(当导出为csv格式时)，但是当我将它们加载到Redis上时，它需要15GB...这对我们的系统来说太大了。我也尝试了不同的数据类型-1)'table_name:row_number:column_name'->字符串2)'table_name:row_number'->散列但他们都太过分了。我错过了什么吗？已添加)我的数据有4列-(用户ID(pk)、计数、创建时间和日期) 最佳答案 内存效率最
