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同時發佈《【Redis數據結構 1序】1使用redis-py操作Redis數據庫》
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【Redis數據結構】系列對常用String、List、Set、Sorted Set、Hashe和Stream6種類型進行介紹，並使用redis-py進行實踐操作。
一個高性能的key-value數據庫
Redis的出現，很大程度補償了Memcached這類key-value存儲的不足，在部分場合可以對關係數據庫起到很好的補充作用。
Redis和Memcached類似，它支持存儲的value類型相對更多，value常用的數據結構有String、List、Set、Sorted Set、Hashe、Stream 6種，當然不同類型有不同的特性，操作命令是不盡相同的。
redis-py是Python中操作Redis數據庫的常用模塊，模塊中命令函數基本上是與原命令命名一致，子命令都是作爲命令的參數使用。
例如 SET命令
語法格式 :
SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
對應的函數是:
set(self, name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False, keepttl=False)
注：keepttl 爲Redis 6.0 的特性，可以暫不考慮
注：模塊的execute_command是實際調用原命令的函數
我們會結合python的redis模塊對這6種數據結構的操作進行講解，方便加深記憶。
Redis命令命名有以下特點：
- 命令 以S 開頭的爲 集合操作命令
- 命令 以Z 開頭的爲 有序集合操作命令
- 命令 以H 開頭的爲 哈希集操作命令
- 命令 以X 開頭的爲 流操作命令
例如：
- INCRBY 是 字符串類型原子遞增的操作命令
- ZINCRBY 是 有序集合類型的分數（權值）原子遞增的操作命令
- HINCRBY 是 哈希集類型指定字段的數值的原子遞增的操作命令
1 Redis Server
Windows 下載 Redis-x64-3.0.501.zip 解壓
管理員權限使用cmd切換到解壓後的目錄下：
- 手動指定配置文件啓動：redis-server.exe redis.windows.conf
也可以直接雙擊redis-server.exe啓動 - 安裝服務：redis-server.exe --service-install redis.windows.conf
- 卸載服務：redis-server --service-uninstall
- 開啓服務：redis-server --service-start
- 停止服務：redis-server --service-stop
配置文件 redis.windows.conf
- databases 可以設置db的數量，是大於0的任意整數，默認16
- port 可以設置端口，默認6379
- maxclients 設置最大連接數，默認10000
- requirepass 設置連接密碼
啓動後是這樣的：
注：建議安裝RedisDesktopManager幫助學習
2 Python環境
首先需要解釋下 redis-py 2.X 和 redis-py 3.0的部分區別
數據庫連接方式不同
在redis-py 2.X 中StrictRedis用於實現大部分官方的命令，Redis用於向後兼用舊版本，官方建議使用StrictRedis。
在redis-py 3.0 中StrictRedis只是Redis的一個別名，建議使用Redis。
數值類型不同
redis-py 2.X 可以接收任何類型的輸入並強制轉換爲字符串類型。
redis-py 3.0 僅接受用戶數據作爲字節、字符串、數字（int，long和float）, 其他類型將引發DataError異常。
在2.x中，當用戶輸入bool值或者None值是結果就不是預期的了，
會強制轉換爲“True”、“False”和“None”的字符串,這會導致各種隱藏錯誤類型。
參數不同
SETEX、LREM、TTL和PTTL命令的參數順序發生變化。
MSET、MSETNX和ZADD命令的參數結構發生變化。
注：後文中的所有redis-py都指代redis-py3.0
pip install redis==3.5.1
redis-py 兩種連接方式
- redis.Redis
- redis.StrictRedis
正如上面提到的 StrictRedis只是Redis的一個別名，建議使用Redis。
redis-py 連接池
- redis.ConnectionPool
redis-py 使用連接池來管理對一個redis server的所有連接，避免每次建立、釋放連接的開銷。
redis-py 管道
- redis.Pipelines
redis-py 使用管道在單個請求中將多個命令緩衝到服務器，可以理解爲數據庫事務。
可以通過減少客戶機和服務器之間來回傳輸的TCP數據包的數量來提高性能。
也可以減少應爲客戶端宕機，導致的一個連續操作沒有完成而產生的異常。
實例：
pipe = r.pipeline()
pipe.x
...
pipe.execute()
Hello World
我們創建分別創建user:1000:message、user:1001:message、user_1002_message三個key，都保存字符串 Hello World 並讀取它們。
# coding=gbk
# 導入redis 模塊
import redis
redis_pool = redis.ConnectionPool(
host='127.0.0.1',
port=6379,
db=0,
password='cbs123',
decode_responses=True
)
r = redis.Redis(connection_pool=redis_pool)
sr = redis.StrictRedis(connection_pool=redis_pool)
# 將鍵key設定爲指定的"字符串"值
r.set("user:1000:message", "Hello World", ex=100)
sr.set("user:1001:message", "Hello World")
sr.set("user:1004:message", "Hello World", px=10000)
sr.set("user_1002_message", "Hello World")
# 獲取key對應的數值
r.get("user:1000:message")
r.get("user:1001:message")
r.get("user_1002_message")
"""
> True
> True
> True
> Hello World
> Hello World
> Hello World
"""
我們可以看到key在RedisDesktopManager使用冒號分隔的key是做了層次劃分的
當我們要使用的redis做數據表的重要數據緩存時，user:1000:message 可以表示爲 user表的id爲1000的記錄中message的數據。
存儲的key不多的話還比較好維護，有上萬個key在同一級命名空間中維護起來還是比較痛苦的。
key的定義規則是見名知意，格式統一即可。
當然你也可以做其他格式的定義，你可以理解就好。
Redis通用命令
見源代碼
> 表示返回結果
# coding=gbk
# 導入redis 模塊
import redis
redis_pool = redis.ConnectionPool(
host='127.0.0.1',
port=6379,
db=0,
password='cbs123',
decode_responses=True
)
r = redis.Redis(connection_pool=redis_pool)
# 通用操作 不區分 數據類型的
# EXISTS key 檢查key值是否存在，成功返回1，不成功返回0（key對應的值不存在）
r.exists("user:1000:message")
r.exists("user:1002:message")
"""
> 1
> 0
"""
# TYPE key 返回key對應的值的類型，成功返回類型，不成功返回none（key對應的值不存在）
r.type("user:1000:message")
r.type("user:1002:message")
"""
> string
> none
"""
# TTL key 返回key對應的剩餘存活時間，成功返回時長單位秒，不成功返回-1 key值不存在返回-2
r.ttl("user:1000:message")
r.ttl("user:1001:message")
r.ttl("user:1004:message")
r.ttl("user:1002:message")
"""
> 100
> -1
> 10
> -2
"""
# 設置超時時間，當時間到達後會被刪除
# EXPIRE key seconds 超時時間，當時間到達後會被刪除，單位秒
# PEXPIRE key milliseconds 超時時間，當時間到達後會被刪除，單位毫秒
r.expire("user:1000:message", 10)
r.pexpire("user:1001:message", 10)
"""
> True
> False
> False
"""
# PERSIST key 刪除key對應的超時時間，成功返回True，不成功返回False（key對應的值不存在）
r.persist("user:1000:message")
r.persist("user:1001:message")
r.persist("user:1002:message")
"""
> True
> False
> False
"""
# DEL key 刪除key對應的值，成功返回1，不成功返回0（key對應的值不存在）
r.delete("user:1000:message")
r.delete("user:1002:message")
"""
> 1
> 0
"""
