利用Redis加速数据统计的精准性（利用redis做数据统计）

随着传统数据库所面临的大数据支撑能力不足或运行时间长等问题，针对统计分析需求（如批量更新数据库），利用Redis作为缓存系统和内存数据库已被认为是非常有效的解决方案。Redis拥有高度可靠的内存数据存储和访问能力，如何充分发挥Redis的优势来加速数据统计的精准性也是我们需要思考的问题。

使用户可以实现快速取值和分析:可以从缓存中获取数据，节省数据库查询时间，例如可以将总销量，等经常统计分析的数据，存储入Redis，以提升用户使用速度，节省查询等资源。

可以有效的减少锁的使用，防止系统运行时出现死锁：在高并发更新数据时，可以引入Redis做双重缓存机制，保证数据正确，防止写的分布式事务发生死锁和丢失极大地保障了数据统计的精准性。

此外，还可以实现聚类数据加速及提高搜索质量：Redis将统计结果存储为整合性模型，直接加速搜索质量，以及充分利用聚类化数据，在缓存节点中存储统计和分析后的数据，可以有效提升Redis统计数据的搜索质量。

让Redis支持数据统计任务：Redis也支持数据统计功能，例如按照比例计算，加入分组计算等。用代码来实现：

// 计算总销售额

// key1的值为每种商品的总销量

// key2的值为每种商品的对应价格

redis> set key1 10

OK

redis> set key2 2

OK

redis> get key1

“10”

redis> get key2

“2”

// 计算总销售额

redis> EVAL “return tonumber(redis.call(‘get’, KEYS[1])) * tonumber(redis.call(‘get’, KEYS[2]))” 2 key1 key2

(integer) 20

通过以上几个点，可以清楚地看出Redis不仅能够支持快速取值和分析、减少死锁，同时还可以实现聚类加速及提高搜索质量，从而有效地加速数据统计的精准性。