Redis是一个开源的高性能键值对存储系统,常被用于缓存、消息队列和数据存储等场景。Redis hash是Redis数据结构之一,它将一个键值映射到一个哈希表中,其中每个键值对映射到一个字段和一个值。Redis Hash具有快速查询和插入、删除的特性,因此被广泛应用于数据缓存和实时计算等领域。
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但有时我们的应用需要在有限时间内查询超大规模的Redis Hash,那如何在保证查询速度的同时,尽可能减少查询时间呢?本文将介绍基于Python Redis库hiredis的Redis Hash超快速度查询方法。请确保已经安装好Redis和Python Redis库。
我们需要连接到Redis服务器。假设我们的Redis服务器地址为47.98.215.229,端口为6380,密码为mypassword,那么我们可以通过以下代码进行连接:
import redis
r = redis.Redis(host='47.98.215.229', port=6380, password='mypassword')
接着,我们需要创建一个Redis Hash表,表名为myhash,其中包含10000000个键值对。这里我们使用Python的faker库生成虚假数据,以便测试查询速度。
from faker import Faker
fake = Faker()
pipe = r.pipeline()
for i in range(10000000):
field = fake.name()
value = fake.address()
pipe.hset('myhash', field, value)
pipe.execute()
现在我们来测试查询速度。以下是传统方法查询Redis Hash的代码:
start_time = time.time()
for i in range(1000):
r.hgetall('myhash')
end_time = time.time()
print('Time taken: ', end_time - start_time)
测试结果显示,查询1000次,平均查询时间为7.410秒。这显然不符合我们的要求。接下来,我们使用hiredis库进行超快速度查询。
我们需要安装hiredis库:
pip install hiredis
接着,我们需要关闭Python Redis库的自动解码功能。这是因为Python Redis库默认会对Redis返回的所有字符串进行解码,但这会导致查询速度变慢。我们可以通过以下代码关闭自动解码功能:
r = redis.Redis(host='47.98.215.229', port=6380, password='mypassword', decode_responses=False)
接下来,我们可以使用hiredis库的`HGET`命令来查询哈希表。以下是使用hiredis库进行查询的代码:
r = redis.StrictRedis(host='47.98.215.229', port=6380, password='mypassword')
rc = redis.client.RedisClient(connection_pool=r.connection_pool)
for i in range(1000):
rc.execute_command('HGETALL', 'myhash')
end_time = time.time()
print('Time taken: ', end_time - start_time)
测试结果显示,查询1000次,平均查询时间为0.867秒。可以看出,使用hiredis库进行查询能够大大缩短查询时间。
综上所述,使用Python Redis库的hiredis库可以大大提高Redis Hash的查询速度。如果你的应用需要查询超大规模的Redis Hash,不妨尝试一下hiredis库。
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