如果你有大约50个事件/秒，每个事件都应该以事务方式处理(进行3次SADD操作)，哪个更好:为每个事件运行一个Lua脚本(通过EVALSHA)？运行单个Lua脚本来迭代所有事件并立即更新它们？我的考虑:单个EVAL至少不会比EVAL-per-event慢。主要关注的是脚本执行时间。据我所知，它应该阻止所有Redis命名空间中的所有操作。但我想我不应该害怕在一个EVAL中进行150次SADD操作，对吧？ 最佳答案 你最好用你的生产环境做一些基准测试，虽然我认为150个操作太多了，不能暂时阻塞Redis。事实上，您还有另一种选择:在pi
问题定义经常听到有人说LIMIT影响SQL查询性能，其实单纯的LIMIT子句不会影响SQL性能，如果有影响，也是好的影响，特别是子查询中limit语句，可以限制中间结果集的大小，从而为减少后续处理的数据量。本文来讨论如何对LIMIT子句进行下推优化。和谓词下推优化类似，Limit子句下推优化通过尽可能地下压Limit子句，提前过滤掉部分数据,减少中间结果集的大小，减少后续计算需要处理的数据量,以提高查询性能。譬如如下的案例，在外查询有一个Limit子句，可以将其下推至内层查询执行：select*from(selectc_nationkeynation,'C'astype,count(1)num
我们将Redis用作队列，平均大约~3krps。但是当我们检查instantaneous_ops_per_sec时，这个值始终报告高于预期，大约20%，在这种情况下，报告每秒约4k操作。为了验证这一点，我对MONITOR进行了大约10秒的转储，并检查了传入命令的数量。grep"1489722862."monitor_output|wc-l其中1489722862是时间戳。甚至这个计数也与队列中生成的内容和队列中消耗的内容相匹配。这是一个主从redis集群设置。instantaneous_ops_per_sec是否也考虑了从读取？如果不是，那么此计数明显更高的另一个原因是什么？
我的大型Web应用程序目前使用PythonFlask速率限制器。我有几个运行该应用程序的AmazonEC2实例。Flask限速器依赖于我设置的Redis实例。我正在使用Redis3.0。我有兴趣用AmazonElasticacheForRedis替换我的Redis实例.Elasticache支持Redis2.8。所以我将从Redis3.0降级。Flaskrate-limiter是否使用了Redis3.0中的任何Redis2.8中没有的功能？如果没有，我应该不会遇到任何麻烦。但是Flask限速器documentation没有说明它需要/使用什么版本的Redis。
我正在编写一个JAR文件，它从Oracle数据库中获取大量数据并存储在Redis中。详细信息已正确存储，但我在jar中定义的setkey和hashkey在redisdb中受到限制。应该有近200个Hash和300个setkey。但是，在redis中提供键*时，我只得到29个键。请帮助增加redis内存或哈希的限制或设置key存储大小。注意:我改变了哈希最大zipmap条目1024哈希最大zipmap值64手动在redis.conf文件中。但是，它没有反射(reflect)。哪里需要改？ 最佳答案 除了内存大小(检查maxmemory
运行以下查询时，结果显示在mongoshell中。示例记录{"_id":ObjectId("587e21df6e79d255011a9c6a"),"vendor_id":"101","subscription_id":14,"created_at":ISODate("2017-01-17T13:53:35.272Z")}{"_id":ObjectId("587e21df6e79d255011a9c6c"),"vendor_id":"102","subscription_id":14,"created_at":ISODate("2017-01-17T13:56:35.272Z")}查询d
我有一个mongodb数据库，其中包含看起来像这样的公司集合(这只是一个示例，实际集合要大得多):[{"_id":100,"name":"TestName1","level":"1"},{"_id":101,"name":"TestName2","level":"1"},{"_id":102,"name":"TestName3","level":"2"}]其中“level”的范围只能是0到5我正在尝试使用$group和$project进行聚合查询，计算每个级别中有多少家公司，但根据我需要遵循的API规范，它需要像这样格式化，在一个单一的对象:{"metrics":{"companies
我想在$bucket函数中单独处理$group的结果。我的数据:{"_id":1,"title":"ThePillarsofSociety","artist":"Grosz","year":1926,"type":1}{"_id":2,"title":"MelancholyIII","artist":"Munch","year":1902,"type":1}{"_id":3,"title":"Dancer","artist":"Miro","year":1925,"type":1}{"_id":4,"title":"TheGreatWaveoffKanagawa","artist":"
我有以下文档结构{"timestamp":13512493603565120,"value":1,"y":42,"M":513,"w":2234,"d":15639,"S":46918,"h":375347,"m":22520822,"s":1351249360,"_id":ObjectId("508aa61100b5457c04000001"),"__v":0}我有一个如下的mongodb聚合来汇总按字段y分组的值:aggregate({$group:{_id:"$y",value:{$sum:4}}})这会给我[{"_id":42,"value":16}]我现在想要的是格式化此输出
假设我有一个包含员工文档的MongoDB集合:{name:"JohnDoe",department:"Finance",salary:100}如何查询每个部门薪资最高的X名员工？编辑为了让自己更清楚一点，我是这样想的:db.collection.aggregate({$sort:{salary:-1}},{$group:{_id:"$department"employees:{$addToSet:"$name"}},{$project:{employees:{$slice:X}}})但这行不通有两个原因:1.$addToSet不保证输出集的任何顺序(至少根据documentation)
