随着全球多国家大规模开工和复工,经济启动也变得更加快捷,商家也都在加快应对新市场的速度,用户的使用频次也是越来越高,排重也是急功近利的环节,保证数据的一致性,也是系统的运行的重要环节,如何利用Redis进行数据排重这也再次成为了用户们关注的焦点。
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首先我们可以利用hash结构向Redis中存数据,建立一个数据集Title到hash结构中,即在插入数据之前,通过title的key值先跟Redis中的该title的key值进行比对,如果发现重复,则不插入;否则插入数据。具体代码如下:
“`java
if(!jedis.hexists(“title”, title)){
jedis.hset(“title”, title, 1);
return true;
}
return false;
其次也可以利用Redis管理一个黑名单,当出现重复时可以把重复的title加入到黑名单中,由于黑名单列表已经做了去重处理,所以在检测数据时,只需要把要检测的title和黑名单中的title进行比较,如果相同,则不插入,若不相同,则进行插入操作。
最后还可以利用Redis的布隆过滤器,因为布隆过滤器能够在低误差下,有效的实现插入和查询的操作,可以在插入的时候,先把要插入的title做一次布隆过滤,判断结果是否已存在,若存在,则不插入;反之,则插入数据。
综上所述,从以上三种方法中,都可以利用Redis来进行数据排重操作,实现快速稳定的排重过程,大大提高系统的效率,节约时间,节省网络开支。
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网页题目:利用Redis加速数据排重进程(利用redis数据排重)
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