「労働者が自分の仕事をうまくやりたいなら、まず自分の道具を研ぎ澄まさなければなりません。」 - 孔子、「論語。陸霊公」
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レディス2

2024 年 8 月 15 日に公開
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Redis 2

Redis - リスト、セット、ハッシュマップ

これは前のブログ投稿の続きです

キーと値のペア以外に使用できるデータ型が他に 3 つあります

リスト

このデータ構造は、Python のリスト、JavaScript または C# の配列に似ています。最近使用したアイテムを保管するために使用できます。一般的な操作は次のとおりです。

オペレーション 説明 さらなる説明
LPUSH リストの先頭に項目を追加します LPUSHフレンズ「ソフィア」 JavaScript の Array.unshift に似ています
Lレンジ リスト内のすべてのアイテムを取得します LRANGE 友達 0 -1 同様に、Python のリスト 0 が最初の項目で、-1 が最後の項目です
ルプッシュ リストの最後に項目を追加します RPUSH フレンズ「ポー」 JavaScript の Array.push に似ています
エルポップ リストの先頭から項目を削除します LPOPフレンズ「ポー」 Poe がリストに存在する場合は 1 を返し、それ以外の場合は 0 を返します
RPOP リストの末尾から項目を削除します RPOPフレンズ「ソフィア」 ソフィアがリストに存在する場合は 1 を返し、それ以外の場合は 0 を返します

セット

一意の項目のみを含むデータ構造。 Python のセット、JavaScript のセット、C# の HashSet に似ています。一般的な操作は次のとおりです;

オペレーション 説明 さらなる説明
悲しい セットに値を追加します SADDカラー「ピンク」
メンバー セットのメンバーを返します スメンバーカラー 設定された色のすべてのアイテムを返します
SREM セットのメンバーを削除します SREMカラー「ピンク」 リストにピンクが存在する場合は 1 を返し、それ以外の場合は 0 を返します

ハッシュマップ

ハッシュマップはキーと値のペアのグループです。ただし、ハッシュマップはネストできません。名前、電子メール、電話番号を持つ人のケースシナリオを考えてみましょう

HSET person name "Joe" # Adds the key-value pair {name : joe} to the hashmap
HSET person email "[email protected]" # Adds the key-value pair {email : [email protected]} to the hashmap
HSET person phone_number " 2345656655413" # Adds the key-value pair {number : ....} to the hashmap

HGET コマンドを使用すると、ハッシュマップ内の特定のキーの値を取得できます

HGET person name # returns "Joe"

HGETALL コマンド ハッシュマップ内のすべてのキーと値のペア

HGETALL person 

1) "name"
2) "Joe"
3) "email"
4) "[email protected]"
5) "phone_number"
6) " 2345656655413"

HDEL コマンドは、キーと値のペアをそのキーによって削除します

HDEL person name # removes {name : joe}

HEXISTS コマンドは、キーがハッシュセットに存在するかどうかを確認します

HEXISTS person name # returns 0 because we've deleted it before

これらは、開発者が知っておく必要がある基本的なコマンドのほとんどです。


面接でよくある質問

  1. Redis の完全な意味は何ですか?: Redis は REmote DIctionary Server

  2. の略です
  3. Redis は MySQL などの従来のデータベースとどのように異なりますか?: Redis はメイン メモリ内で動作し、ディスク上に常駐し広範囲にわたる雑な操作を行う SQL とは異なり、値にすばやくアクセスするための基本的な操作を備えています。

  4. データのサイズと型に関する Redis の制限は何ですか?: Redis は、マシンのメモリに収まる値を保持するように設計されています。結合を含む複雑なリレーショナル モデルや大きな BLOB の構造には適していません

  5. Redis を使用して分散環境でキャッシュを処理するにはどうすればよいですか?: データベースの前にキャッシュ レイヤーとして Redis インスタンスを設定することで、キャッシュを処理します。一貫性のあるハッシュを使用してキャッシュ ノード全体にキーを分散すると、均等な負荷分散が保証され、キャッシュ ミスが減少します

  6. Redis でリスト データ型を使用する必要があるのはどのような場合ですか?: リストは、耐久性のあるアトミック キュー、ジョブ キュー、ログ、バッファー、その他多くのユースケースに最適です

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