Redis进阶之旅学习专研高效提升（redis高级学习）

数据分析

Redis的出现充分说明了数据存储和分析操作的主要技术瓶颈已经得到了很大的改善，它使得存储海量数据成为可能，同时也宣告了一次崭新的数据处理体验。不但Redis有着快速的数据处理能力，而且专研者也可以利用它们实现复杂的高性能的数据分析工作。

一方面，Redis的核心结构允许我们将一些常见的数据转换算法进行封装，将复杂的数据算法便捷地实现。例如，假设我们想要统计某一时间段最新的排行榜，我们可以使用map/reduce把数据转换函数封装进Redis内存池中，这样只需要一次运算即可完成对一组数据的按照规则进行统计：

// 使用map/reduce 封装数据转换函数 
mydata.map(function(item){
    return item.date
});
mydata.reduce(function(result, item){
     if (result[item.date] == undefined || result[item.date] 
         result[item.date] = item;
     }
     return result;
});

另一方面，还可以将Redis和其他外部数据源进行结合，实现高效的多阶段数据分析。通过预定义规则选取一定数据源并对数据进行再处理，再将处理过的数据存储到Redis缓存中，最后使用Redis的高性能读取功能实现高效的数据分析查询。例如，我们可以将市场品牌的营销数据结合客户的地域分布，构建出一定的组合数据集，用以进行详尽数据分析：

// 使用Redis结合其他外部数据源
var brandData = someExternalDataSource.getBrandData();
var regionData = someExternalDataSource.getRegionData();
// Combine the two pieces of data
var combinedData = _.combine(brandData, regionData);
// Store the new data set in Redis
redisClient.set("combinedData", JSON.stringify(combinedData));
// Retrieve the new data set
var combinedData = JSON.parse(redisClient.get("combinedData"));

Redis可以满足各种复杂数据处理要求，它可以极大提高数据处理的效率，为专研者提供高级的数据分析技能。如果想提升自己的数据分析能力，可以尝试着在Redis中练习一番，熟悉它的使用方式，并使用它有效解决复杂的数据问题，这样才能有效提升数据分析技能。