随着应用规模和复杂性的增加,数据库一直是管理数据的重要基础设施,但由于环境变化和数据量增加,数据库可能会遇到许多问题,比如性能降低,成本增加,延迟增加等等,这就需要我们想出更有效的管理数据的方法。
Redis是一个支持丰富的数据类型的内存型数据库,它比其他数据库拥有更高的性能,而且可以大大提高大数据环境下的性能特点,同时可以提供更有效的数据处理方式。下面将以 Redis 为例,介绍如何从数据库到 Redis 管理数据。
第一步是把数据从数据库导入 Redis。通过定义一个Dump 类来实现,然后调用 dump()方法来将生成的数据库备份拷贝到redis中:
from redis import StrictRedis
from sqlalchemy import create_engine
class Dump:
def __init__(self, redis_host, redis_port, redis_DB, redis_pass, sql_url):
self.redis_host = redis_host
self.redis_port = redis_port
self.redis_db = redis_db
self.redis_pass = redis_pass
self.sql_url = sql_url
# 连接 mysql 数据库
self.engine = create_engine(self.sql_url)
def dump(self, sql, key_name):
“””
将 sql 语句执行的结果按照 key_name的格式以字典的形式缓存在 redis 中
Args:
sql: 需要执行的 sql 语句
key_name: redis 的 key
“””
# 链接 redis
redis_client = StrictRedis(host=self.redis_host, port=self.redis_port, db=self.redis_db, password=self.redis_pass)
# 执行 sql 语句
result_list = self.engine.execute(sql).fetchall()
# 拼接字典
data_dict = {str(key_name): [dict(zip(row.keys(), row)) for row in result_list]}
redis_client.hmset(key_name, data_dict)
接下来,我们需要通过 Redis 来实现从数据库的数据查询,这里可以使用 redis-py 来调用 redis 的方法。下面是一个例子,调用 hgetall() 方法从 redis 中读取某一个数据字典:
import redis
redis_client = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, db=redis_db, password=redis_pass)
# 读取某一个数据字典
res =redis_client.hgetall(“data_demo”)
我们需要从 Redis 中更新数据,比如说数据库中有一条新记录,而 Redis 中没有,那么我们就需要把这条记录从数据库复制到 Redis 中。这里我们可以使用以下的 hmset()方法来更新 redis 中的数据:
import redis
redis_client = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, db=redis_db, password=redis_pass)
# 更新 redis 中的某一条数据
data_dict = {“key”:”value”}
redis_client.hmset(“data_demo”, data_dict)
从数据库到 Redis,我们通过上述步骤演示了如何管理数据,充分利用Redis的优势,不仅可以实现高性能,高质量的数据处理,还可以更好地利用存储空间,减少额外的开销,使整个项目更加高效。
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本文名称:从数据库到Redis轻松管理数据(数据从数据库到redis)
文章出自:http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news0/384300.html
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