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查询Redis数据分页操作实现方法（查询redis数据后分页）

查询 Redis 数据：分页操作实现方法

Redis是一个开源，基于内存的键值存储，用于提高网站的性能，提供超快的性能。可以使用Redis来存储一些简单的非关系型业务数据。由于查询性能高，因此在数据量很大的情况下，它可以作为高性能缓存，也可以用于存储一些日志数据，甚至某些类型的OLTP应用。在大数据量的场景下，如果要查询数据，可以通过分页操作来实现，并且实现起来也不难，以下就为大家详细介绍Redis查询数据的分页操作实现方法。

Redis的分页操作实现原理是，以一定规则迭代查询符合条件的所有结果，并且每次查询结束的终止条件是搜索到的总数量达到某一页显示的数据量，或者查询到了所有的数据。

查询分页数据实例如下：

// 指定查询断言条件
public static ScanOptions options = new ScanOptions.ScanOptions().match("user:*").count(5);

//Redis查询分页
Long total  = 0L;   //记录相应key的数据总条数
Cursor> cursor=null;
do {
 cursor = redisTemplate.opsForHash().scan("",options);  //执行Scan查询
 while (cursor.hasNext()) {
  Map.Entry s = cursor.next();
  System.out.println(s.getKey() + " : " + s.getValue());  
  total++;
 } 
 // 设置游标，重新指定新的查询条件，当查询的数据量超出指定的count，则认为有后续的数据存在，会继续执行游标查询 
 options.cursor(cursor.getCursorId());         
} while (cursor.getCursorId() != 0);

另一种实现分页的方法是，通过分段，每次循环取出一段值，最后循环取出最后一段值，这样可以实现每次取出指定数量查询结果。

String key="user_list_key";
// 根据当前页和每页大小，构建参数
int currentPage=1;
int pageSize=5;
String start="";
String end=pageSize*currentPage;
// 根据参数构建分段查询命令
List userList = new ArrayList();
Long total = 0L;
while (true) {
 List list = (List) redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
  @Override
  public Object doInRedis(RedisConnection connection)
    throws DataAccessException {
   //确定第一段的索引
   if(start.equals("")){
    start=connection.zRange(key.getBytes(), 0L, 0L)[0];
   }
   Set set = connection.zRangeByScore(key.getBytes(), start.getBytes(), end.getBytes());
   if (set != null && set.size() > 0) {
    //若最后一段查询结果与本次查询数量一致，表示数据已无后续查询结果
    if (set.size() == pageSize) {
     start = new String(connection.zRange(key.getBytes(),0L,-1L)[set.size()-1]);
    } else {
     start = "";
    }
   }
   List list = new ArrayList();
   //返回查询结果
   for(byte[] bs : set){
    String s = new String(bs);
    total++;
    list.add(s);
    System.out.printf("key= %s value = %s \n", key, s);
   }
   return list;
  }
 });
 userList.addAll(list);

 if (list.size() 
  break;
 }
}

以上为Redis查询数据的分页操作实现方法，使用Scan和zrangeByScore两种方法都可以实现Redis的分页，但是对于大数据量的场景，更推荐使用zrangeByScore方法。


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