摘要：
一、Redis的Replication： 这里首先需要说明的是，在Redis中配置Master-Slave模式真是太简单了。相信在阅读完这篇Blog之后你也可以轻松做到。这里我们还是先列出一些理论性的知识，后面给出实际操作的案例。 下面的列表清楚的解释了Redis Replication的特点和优势。 1). 同一个Master可以同步多个Slaves。 2). Slave同样可以接受其它Slaves的连接和同步请求，这样可以有效的分载Master的同步压力。因此我们可以将Redis的Replication架构视为图结构。 3). Master Server是以非阻塞的方式为Slaves提供服 阅读全文
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一、概述： 和众多其它数据库一样，Redis作为NoSQL数据库也同样提供了事务机制。在Redis中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH这四个命令是我们实现事务的基石。相信对有关系型数据库开发经验的开发者而言这一概念并不陌生，即便如此，我们还是会简要的列出Redis中事务的实现特征： 1). 在事务中的所有命令都将会被串行化的顺序执行，事务执行期间，Redis不会再为其它客户端的请求提供任何服务，从而保证了事物中的所有命令被原子的执行。 2). 和关系型数据库中的事务相比，在Redis事务中如果有某一条命令执行失败，其后的命令仍然会被继续执行。 3). 我们可以通过MULT... 阅读全文
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一、概述： 在该系列的前几篇博客中，主要讲述的是与Redis数据类型相关的命令，如String、List、Set、Hashes和Sorted-Set。这些命令都具有一个共同点，即所有的操作都是针对与Key关联的Value的。而该篇博客将主要讲述与Key相关的Redis命令。学习这些命令对于学习Redis是非常重要的基础，也是能够充分挖掘Redis潜力的利器。 在该篇博客中，我们将一如既往的给出所有相关命令的明细列表和典型示例，以便于我们现在的学习和今后的查阅。二、相关命令列表：命令原型时间复杂度命令描述返回值KEYS patternO(N) 时间复杂度中的N表示数据库中Key的数量。获取所有匹 阅读全文
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一、概述： Sorted-Sets和Sets类型极为相似，它们都是字符串的集合，都不允许重复的成员出现在一个Set中。它们之间的主要差别是Sorted-Sets中的每一个成员都会有一个分数(score)与之关联，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。然而需要额外指出的是，尽管Sorted-Sets中的成员必须是唯一的，但是分数(score)却是可以重复的。 在Sorted-Set中添加、删除或更新一个成员都是非常快速的操作，其时间复杂度为集合中成员数量的对数。由于Sorted-Sets中的成员在集合中的位置是有序的，因此，即便是访问位于集合中部的成员也仍然是非常高效的。事实 阅读全文
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一、概述： 在Redis中，我们可以将Set类型看作为没有排序的字符集合，和List类型一样，我们也可以在该类型的数据值上执行添加、删除或判断某一元素是否存在等操作。需要说明的是，这些操作的时间复杂度为O(1)，即常量时间内完成次操作。Set可包含的最大元素数量是4294967295。 和List类型不同的是，Set集合中不允许出现重复的元素，这一点和C++标准库中的set容器是完全相同的。换句话说，如果多次添加相同元素，Set中将仅保留该元素的一份拷贝。和List类型相比，Set类型在功能上还存在着一个非常重要的特性，即在服务器端完成多个Sets之间的聚合计算操作，如unions、int.. 阅读全文
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一、概述： 我们可以将Redis中的Hashes类型看成具有String Key和String Value的map容器。所以该类型非常适合于存储值对象的信息。如Username、Password和Age等。如果Hash中包含很少的字段，那么该类型的数据也将仅占用很少的磁盘空间。每一个Hash可以存储4294967295个键值对。二、相关命令列表：命令原型时间复杂度命令描述返回值HSET key field valueO(1)为指定的Key设定Field/Value对，如果Key不存在，该命令将创建新Key以参数中的Field/Value对，如果参数中的Field在该Key中已经存在，则用新值. 阅读全文
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一、概述： 在Redis中，List类型是按照插入顺序排序的字符串链表。和数据结构中的普通链表一样，我们可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时，如果该键并不存在，Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反，如果链表中所有的元素均被移除，那么该键也将会被从数据库中删除。List中可以包含的最大元素数量是4294967295。 从元素插入和删除的效率视角来看，如果我们是在链表的两头插入或删除元素，这将会是非常高效的操作，即使链表中已经存储了百万条记录，该操作也可以在常量时间内完成。然而需要说明的是，如果元素插入或删除操作是作用于链表中间，那将会是非常低效的。相信对.. 阅读全文
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一、概述： 字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型，它在Redis中是二进制安全的，这便意味着该类型可以接受任何格式的数据，如JPEG图像数据或Json对象描述信息等。在Redis中字符串类型的Value最多可以容纳的数据长度是512M。二、相关命令列表：命令原型时间复杂度命令描述返回值APPEND key valueO(1)如果该Key已经存在，APPEND命令将参数Value的数据追加到已存在Value的末尾。如果该Key不存在，APPEND命令将会创建一个新的Key/Value。追加后Value的长度。DECR key O(1)将指定Key的Value原子性的递减1。如果该K.. 阅读全文
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一、简介： 在过去的几年中，NoSQL数据库一度成为高并发、海量数据存储解决方案的代名词，与之相应的产品也呈现出雨后春笋般的生机。然而在众多产品中能够脱颖而出的却屈指可数，如Redis、MongoDB、BerkeleyDB和CouchDB等。由于每种产品所拥有的特征不同，因此它们的应用场景也存在着一定的差异，下面仅给出简单的说明： 1). BerkeleyDB是一种极为流行的开源嵌入式数据库，在更多情况下可用于存储引擎，比如BerkeleyDB在被Oracle收购之前曾作为MySQL的存储引擎，由此可以预见，该产品拥有极好的并发伸缩性，支持事务及嵌套事务，海量数据存储等重要特征，在用于存... 阅读全文
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在实际的应用中，SQLite作为目前最为流行的开源嵌入式关系型数据库，在系统的架构设计中正在扮演着越来越为重要的角色。和很多其它嵌入式NoSQL数据库不同的是，SQLite支持很多关系型数据库的基本特征，这在数据移植、程序演示等应用中有着不可替代的优势。从官方文档中我们可以获悉到，SQLite支持的数据量和运行效率都是非常骄人的，因此在海量数据的解决方案中，SQLite可以作为数据预计算的桥头堡，从而显著减少存储在关系型数据库服务器中的数据数量，最终提高系统的查询效率和运行期效率，同时也可以显著的降低数据备份的磁盘开销。这里提供了该系列博文的目录，以方便网友和我个人的学习与参阅。 Final. 阅读全文