利用Redis的统计函数优化数据统计（redis统计函数）

利用Redis的统计函数优化数据统计

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随着线上业务的增长，数据统计越来越成为运营管理的核心需求之一。而对于高并发、低延迟的场景，传统的关系型数据库统计方式已经无法满足需求。因此，一些新的技术方案加入到数据统计的行列中。其中Redis的统计函数便是其中之一。

Redis是一个高性能的键值存储系统，可用于缓存、队列、分布式锁等众多场景。与传统的关系型数据库不同，Redis将数据存储在内存中，而非磁盘中，因此具有极高的读写性能。同时，Redis内置了多个统计函数，如count、sum等，可以直接对数据进行聚合统计，很大程度上减轻了对数据库的压力，并提高了整体性能。

以下我们以实际案例演示如何利用Redis的统计函数优化数据统计。

假设我们有一个在线商城，需要统计每个商品的访问量。传统方式是在mysql中建立一个表，每次请求都向mysql中提交一条记录，表示该商品被访问了一次。但是，当访问量高时，mysql处理每条记录的时间将会变长，并导致整个网站的响应时间变慢。

我们可以使用Redis来解决这个问题。具体步骤如下：

1.在Redis中建立一个hash表，用于存储每个商品的访问量。key为商品ID，value为访问量。

    HSET product_views 1001 0
    HSET product_views 1002 0
    HSET product_views 1003 0

以上代码表示，我们在Redis中建立了一个hash表product_views，其中商品ID为1001、1002、1003的访问量均为0。

2.当有人访问商品时，我们直接在Redis中修改该商品的访问量。例如：

    HINCRBY product_views 1001 1

以上代码表示，商品ID为1001的访问量增加1。

3.需要时，我们可以直接通过Redis的统计函数查询每个商品的访问量。例如：

    HVALS product_views

以上代码表示，查询所有商品的访问量总和。

使用Redis的统计函数还可以进行更加复杂的数据统计，例如计算平均值、求最大值、最小值等。这些函数在程序设计和优化中应用广泛，并且可以帮助你更加高效地完成各种数据统计任务。

Of course, Redis也存在一些不足之处，例如数据持久化、复制等，并不适合所有的场景。因此，在使用Redis进行数据统计时，我们需要根据实际情况进行综合考虑，才能实现最佳的性能和稳定性。

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