reds各种数据类型所对应的应用场景

1.String类型的应用场景
String是最常用的一种数据类型,普通的key/value存储.

2.list类型的应用场景

比较适用于列表式存储且顺序相对比较固定如：省份、城市列表品牌、厂商、车系、车型等列表拆车坊专题列表...

3.set类型的应用场景
Set对外提供的功能与list类似,当需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,可选用set

4.zset(sorted set)类型的应用场景

zset的使用场景与set类似,区别是set不是自动有序的,而zset可以通过
用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序
的,即自动排序.当你需要一个有序的并且不重复的集合列表,那么可以选
择zset数据结构。例如: 根据PV排序的热门车系车型列表根据时间排序的新闻列表

5.hash类型的应用场景
类似于表记录的存储
页面视图所需数据的存储

时间： 2024-08-29 02:27:07

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3.redis 都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？

作者:中华石杉面试题 redis 都有哪些数据类型?分别在哪些场景下使用比较合适? 面试官心理分析除非是面试官感觉看你简历,是工作 3 年以内的比较初级的同学,可能对技术没有很深入的研究,面试官才会问这类问题.否则,在宝贵的面试时间里,面试官实在不想多问. 其实问这个问题,主要有两个原因: 看看你到底有没有全面的了解 redis 有哪些功能,一般怎么来用,啥场景用什么,就怕你别就会最简单的 KV 操作: 看看你在实际项目里都怎么玩儿过 redis. 要是你回答的不好,没说出几种数据类型,也没

redis都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？

(1)string 这是最基本的类型了,没啥可说的,就是普通的set和get,做简单的kv缓存 (2)hash 这个是类似map的一种结构,这个一般就是可以将结构化的数据,比如一个对象(前提是这个对象没嵌套其他的对象)给缓存在redis里,然后每次读写缓存的时候,可以就操作hash里的某个字段. key=150 value={ “id”: 150, “name”: “zhangsan”, “age”: 20 } hash类的数据结构,主要是用来存放一些对象,把一些简单的对象给缓存起来,后续操作的

深入理解Java之数据类型

一.概述我们通过编程解决一个具体问题时,首先要做的工作是用各种“数据结构”表示问题中的实体对象,而后才能着手研究描述具体业务逻辑的算法.这也正印证了”程序 = 数据结构 + 算法“.而这里的数据结构,便对应着各种数据类型. 数据类型指的是一组值以及相关的一组操作.Java中有两大类数据类型:一类是原始(primitive)数据类型,包括boolean.int.double等等:还有一类是引用类型,也就是类(class),包括Java类库提供给我们的类和我们自己使用关键字class定义的类.Ja

redis中各种数据类型对应的jedis操作命令

一.常用数据类型简介: redis常用五种数据类型:string,hash,list,set,zset(sorted set). 1.String类型 String是最简单的类型,一个key对应一个value String类型的数据最大1G. String类型的值可以被视作integer,从而可以让“INCR”命令族操作(incrby.decr.decrby),这种情况下,该integer的值限制在64位有符号数. 在list.set和zset中包含的独立的元素类型都是Redis String类

详解MySQL数据类型

原文地址http://www.cnblogs.com/xrq730/p/5260294.html,转载请注明出处,谢谢! 前言很久没写文章,也有博友在我的有些文章中留言,希望我可以写一些文章,公司项目一直很忙,但是每天也尽量腾出一些时间写一些东西,主要针对工作中一些常用的知识点系统性的梳理(可能我们在工作中只是纯粹的使用而已,不会去进行总结.归纳). 本文写的内容是MySQL数据类型,之前写MySQL系列文章的时候一直忽略的一个知识点,现在想来,我们学习一门语言,无非从两个方面入手: 基本语法

JAVA的8种基本数据类型

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Hive数据倾斜

map/reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完,此称之为数据倾斜. 1.万能膏药:hive.groupby.skewindata=true 当选项设定为 true,生成的查询计划会有两个 MR Job. 第一个 MR Job 中,Map 的输

Day 2 : 变量、JAVA基本类型、运算符和表达式-1

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hive大数据倾斜总结

在做Shuffle阶段的优化过程中,遇到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显.主要是因为在Job完成后的所得到的 Counters是整个Job的总和,优化是基于这些Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均值能代表的价值降低.Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个 reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在.规避错误来更好的运行比解决错误更高效.在