来自:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/6217453.html Hash操作 hash表现形式上有些像pyhton中的dict,可以存储一组关联性较强的数据 , redis中Hash在内存中的存储格式如下图: hset(name, key, value) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 # name对应的hash中设置一个键值对(不存在,则创建:否则,修改)   # 参数:     # name,redis的name     # key,na

-------------------------------------------------------------------------------------- String(字符串):最简单的数据类型. set age 18 ( set age 18 ex 5 ) # 设置过期时间5秒 setex age 5 18   # 效果同上, 使用 ttl age 可以查看剩余有效时间 psetex age 5000 18  # 同上,只是以毫秒为单位设置key的过期时间 ( set ag

一直想记录工作中遇到的问题和解决的方法,奈何没有找到一方乐土,最近经常反思,是否需要记录平时的点滴,后台还是决定下定决心记录一些,以便以后用到的时候找不着,实现这样的一个功能主要也是业务所需要的. 需求:要求统计所有会员在线人数,并根据会员在线状态同步改变人数. 之前用户登录使用session去控制,那么可以通过session进行在线用户人数统计,后来实现无状态不在依赖session作为用户在线的标准,使用Redis替换了Session,那么用户直接退出也好做,但是会存在用户直接关闭页面的情况,

CockroachDB学习笔记--[译]CockroachDB中的SQL:映射表中数据到键值存储 原文标题:SQL in CockroachDB: Mapping Table Data to Key-Value Storage 原文链接:https://www.cockroachlabs.com/blog/sql-in-cockroachdb-mapping-table-data-to-key-value-storage/ 原作者:Peter Mattis , Tamir Duberstein

之前碰到过这样的问题,sp文件只能够append,或者清空.其实一个键值,通过,分割,或者替代可以实现多条信息的存储.下面是一个举例: package com.ctbri.weather.utils; import android.content.SharedPreferences; public class StringUtil { public static String addIndex(SharedPreferences sp,String oldIndexs,String insert

1:通过反射,获取linkedHashMap的最后一个键值对. Map<Integer, Integer> map = new LinkedHashMap<>(); Field tail = map.getClass().getDeclaredField("tail"); tail.setAccessible(true); Map.Entry<Integer,Integer> entry=(Map.Entry<Integer, Integer&

redis对写入的key长度有限制吗? 太长的key对性能有影响吗? key越长对性能影响越大? 如何评估键长度对性能的影响? talk is cheap, show me the code! 今天我们一起用代码来验证一下key的长度对redis读取key的性能影响. 网络环境:本地 内存:8G redis版本:redis-5.0.7 实验代码如下,读写1000次长度为16.128.512.1024.2048.4096.9012.20000.100000长度的key获取执行的总时长: 随机生成指

本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/95 redis的hash结构中存储了如下的数据: $input = array( "key" => $key, //唯一的key值 "qid" => $qid, //问题id "value" => $startTime_$endTime, //开始时间_结束时间 ) 需求:每天凌晨跑定时脚本,跑

Redis键值相关命令                                                                                                                                   keys:返回满足给定pattern的所有key.(用法:keys pattern表达式) exists:确认一个key是否存在.(用法:exists key) del:删除一个key.(用法:del key) ex

一.前言 在某个项目中,需要读取某个文件夹下的所有文件,在本地的 Windows 环境下时,读取出来的二维数组的文件名称和在 Windows 文件夹的文件排序一致, 但是项目上线后,环境为 Linux, 读取出来的二维数组的文件名称和在 Linux 下的文件排序不一致,具体原因不清楚. 二.解决方案 对读取出来的二维数组按照文件名称进行排序,从而解决问题 参考代码: $arr=[ array( 'name'=>'Michael', 'age'=>28 ), array( 'name'=>

是这样的 先看参数 map.put("orgId", "1818"); map.put("childDeps", "1000,1058,999"); 再看mapper.xml 只写核心的部分了 <isNotEmpty prepend="AND" property="childDeps"> b.depid in($childDeps$) </isNotEmpty>

Map<String,String[]> map = request.getParameterMap();Set<String> keys = map.keySet(); 获取表单的namefor(String key:keys){ String[] values = request.getParameterValues(key); 获取数组型 值 因为不止单选 还有多选 干脆都用多选 for (String value:values) { System.out.println(v

http://blog.csdn.net/xyzchenxiaolin/article/details/51700485 源数据: $infos = array( array( 'a' => 36, 'b' => 'xa', 'c' => '2015-08-28 00:00:00', 'd' => '2015/08/438488a00b3219929282e3652061c2e3.png' ), array( 'a' => 3, 'b' => 'vd', 'c' =&g

JArray ja = new JArray(); JObject jo = new JObject(); jo.Add("1","1"); ja.Add(jo); ja.Add(jo); ja.ToList().ForEach(x => ((JObject)x).Add("2", "2")); Console.WriteLine(ja.ToString());

<?php $arr = array( '0' => array('item' => array( 'aa' => 'aaa', 'bb' => 'bbb' )), '1' => array('item' => array( 'cc' => 'ccc', 'dd' => 'ddd' )), '2' => array('item' => array( 'ee' => 'eee', 'ff' => 'fff' ))); echo '

    这篇博客的目的是让尚未学会hash表的朋友们对hash表有一个直观的理解,并且能根据本文定义出属于自己的第一个hash表,但算不上研究文,没有深究概念和成功案例.         什么是hash表?     hash表也叫做散列表,是一种通过键值快速访问数据的结构,hash表有两种常见的定义形式:数组.数组和链表的结合.     理解hash表的关键:     1.散列法         将字符组成的字符和字符串转换为固定长度的数值和索引值的方法,通过更短的hash值进行搜索比用原值搜索

Redis hash可储存多个键值对,适合储存对象的属性. 1.hset key fieldName fileValue    //hset即hash set,set这里是设置的意思.往hash中添加一个字段(键值对) 示例: hset score zhangsan      //score是hash的名称,zhangsan 90是一个键值对.若zhangsan这个字段名之前不存在,则添加成功返回1. hset score lisi      //一个hash可储存多个键值对(40多亿). hs

add by zhj: 关系数据库表的一条记录可以映射成Redis中的一个hash类型,其实数据库记录本来就是键值对.这样,要比本文中的键设计用更少的键,更节省内存,因为每个键除了它的键值占用内存外,还额外占用一定的内存. 原文:http://www.hoterran.info/redis_kv_design 丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣.不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与.redis的D

参考资料:https://blog.csdn.net/iloveyin/article/details/7105181 丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣.不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与.redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景. 下面举一些常见适合kv数据库的例子来谈谈键值的设计,并与关系型数据库做一个对比,发现关系型的不足之处. 用户登录系统 记录用户登录信息的一个系统, 我

哈希函数简介 哈希函数(hash function),又叫散列函数,哈希算法.散列函数把数据"压缩"成摘要,有的也叫"指纹",它使数据量变小且数据格式大小也固定. 哈希函数将数据打乱混合,重新创建一个散列值. 我们经常用到的对用户登录密码加密,比如 md5 算法,其实就是一个散列函数. value = hash_function(input_data),value 这个计算出来的值是大小固定的. md5("hashmd5") = 46BD4AA9