Redis缓存数据库-快速入门

待我称王封你为后i 2023-09-24 23:07 49阅读 0赞

## **[Redis缓存数据库-快速入门][Redis_-]**目录 ##

*  [Redis数据库快速入门][Redis]
 *  [一、Redis数据库][Redis 1]
    
     *  [1、redis的安装与运行][1_redis]
     *  [2、RESP图形化操作文件][2_RESP]
 *  [二、pycharm操作redis][pycharm_redis]
    
     *  [1、Redis普通连接和连接池][1_Redis]
     *  [2、Redis数据类型][2_Redis]
        
         *  [2、1.String类型][2_1.String]
         *  [2、2.List类型][2_2.List]
         *  [2、3.Hash类型][2_3.Hash]
         *  [4、通用操作][4]
     *  [3、Redis管道][3_Redis]
 *  [三、Django操作Redis][Django_Redis]
    
     *  [1、自定义包方案][1]
     *  [2、将Redis设置为Django缓存\[推荐使用\]][2_Redis_Django]
     *  [3、使用第三方模块][3]

> ## **Redis数据库快速入门** ##

## **一、Redis数据库** ##

**介绍：**

Redis：非关系型缓存数据库

*  nosql：非关系型数据库
    
     *  没有表，没有表与表之间的关系，更不存在外键
     *  存储数据的形式为key：values的形式
     *  c语言写的服务（监听端口），用来存储数据的，数据是存储在内存中，取值，放值速度非常快， 10w qps
 *  缓存数据库：
    
     *  数据存储在内存中
     *  大部分时间用于缓存，也可以长久存储数据
 *  redis速度为什么这么快：
    
     *  纯内存操作
     *  网路模型使用的IO多路复用（可以处理的请求更多）
     *  6.x版本之前，单进程，单线程，不存在进程线程之间切换，更少消耗资源

![字符串类型使用-2.png][-2.png]

### **1、redis的安装与运行** ###

**版本选择：**

*  mac：源码编译安装
 *  linux：源码编译安装
 *  windows：
    
     *  redis没有windows的版本，只有微软基于源码改动，编译的安装包（用法一样）
     *  3.x版本 [Releases · microsoftarchive/redis · GitHub][Releases _ microsoftarchive_redis _ GitHub]
     *  最新5.x版本 [Releases · tporadowski/redis · GitHub][Releases _ tporadowski_redis _ GitHub]

**安装：**

![dbe7d5724cd73cf486879ba7560ebb96.png][]

**redis需要了解的目录结构：**

*  redis-server ：服务端启动文件
 *  redis-cli：客服端启动文件
 *  redis.windows-service.conf：默认使用的配置文件
    
     *  bind 127.0.0.1 ：服务端跑在的地址
     *  port 6379 ：占用的端口号

**启动redis：**

*  方式一：将服务端添加至系统服务（电脑运行自动启动）  
    \*
 *  方式二：cmd终端使用命令启动
    
     *  redis-server 指定配置文件 \# 如果不指定，会默认

**客服端链接redis：**

*  cmd终端使用命令
    
     *  方式一：redis-cli 默认链接本地的6379端口
     *  方式二：redis-cli -h 地址 -p 端口

### **2、RESP图形化操作文件** ###

**可以使用软件：**

<code class="language-python">Redis Desktop Manager ：开源的，原来免费，后来收费了 推荐用（mac,win,linux 都有）
 
 -Qt5 qt是个平台，专门用来做图形化界面的 
 -可以使用c++写
 -可以使用python写 pyqt5 使用python写图形化界面 (少量公司再用)
 
 -resp-2022.1.0.0.exe 一路下一步，安装完启动起来
 
 -Redis Client 小众
 </code>

**RESP操作redis：**

![17efa3874a6edf3bfd8b251c9ca74647.png][]

## **二、pycharm操作redis** ##

**安装模块:**

使用pycharm操作redis，pycharm相当于客户端，输入redis命令即可对数据库进行操作

<code class="language-python"># 下载模块：
 	pip install redis
 
 # 补充：django 中操作mysql，没有连接池的，一个请求就是一个mysql连接
 -可能会有问题，并发数过高，导致mysql连接数过高，影响mysql性能
 -使用django连接池：https://blog.51cto.com/liangdongchang/5140039
 </code>

### **1、Redis普通连接和连接池** ###

**普通链接：**

普通链接是指，直接操作redis，每一次操作都会建立一条链接

<code class="language-python"># 导入模块
 from redis import Redis
 
 # 实例化对象（后方参数填写链接的地址和端口，还可以填写其他参数）
 conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
 
 # 向redis中存放一个数据
 conn.set('name', 'kangkang')
 
 # 从redis中取出存放的数据(二进制格式)
 print(conn.get('name'))
 
 # 操作完成，手动关闭，不然会一直占用一条链接
 conn.close()
 </code>

**连接池连接：**

拿到一个Redis实例的连接池，避免每次建立、释放连接的开销，节省了每次连接用的时间，文中设置了最大10个。

**POOL.py**

<code class="language-python"># 1、使用单例模式（保证每次使用的都是同一个实例对象），设置连接池最大为10个
 import redis
 
 POOL = redis.ConnectionPool(
 # 最大链接
 max_connections=10,
 # 指定服务端地址
 host='127.0.0.1',
 prot=6379
 )
 </code>

**my\_redis.py**

[Redis_-]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html
[Redis]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#redis%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%85%A5%E9%97%A8
[Redis 1]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#%E4%B8%80redis%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93
[1_redis]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#1redis%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85%E4%B8%8E%E8%BF%90%E8%A1%8C
[2_RESP]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#2resp%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%8C%96%E6%93%8D%E4%BD%9C%E6%96%87%E4%BB%B6
[pycharm_redis]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#%E4%BA%8Cpycharm%E6%93%8D%E4%BD%9Credis
[1_Redis]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#1redis%E6%99%AE%E9%80%9A%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E5%92%8C%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E6%B1%A0
[2_Redis]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#2redis%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%B1%BB%E5%9E%8B
[2_1.String]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#21string%E7%B1%BB%E5%9E%8B
[2_2.List]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#22list%E7%B1%BB%E5%9E%8B
[2_3.Hash]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#23hash%E7%B1%BB%E5%9E%8B
[4]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#4%E9%80%9A%E7%94%A8%E6%93%8D%E4%BD%9C
[3_Redis]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#3redis%E7%AE%A1%E9%81%93
[Django_Redis]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#%E4%B8%89django%E6%93%8D%E4%BD%9Credis
[1]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#1%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E5%8C%85%E6%96%B9%E6%A1%88
[2_Redis_Django]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#2%E5%B0%86redis%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E4%B8%BAdjango%E7%BC%93%E5%AD%98%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%BD%BF%E7%94%A8
[3]: https://www.cnblogs.com/kangssssh/p/17195470.html#3%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%AC%AC%E4%B8%89%E6%96%B9%E6%A8%A1%E5%9D%97
[-2.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/430e6dd25a89caab383771e6e0c8540b.png
[Releases _ microsoftarchive_redis _ GitHub]: https://github.com/microsoftarchive/redis/releases
[Releases _ tporadowski_redis _ GitHub]: https://github.com/tporadowski/redis/releases/
[dbe7d5724cd73cf486879ba7560ebb96.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/dbe7d5724cd73cf486879ba7560ebb96.png
[17efa3874a6edf3bfd8b251c9ca74647.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/17efa3874a6edf3bfd8b251c9ca74647.png