Redis插入数据高效化快速实现极致性能（redis高效插入数据）

  Redis是一个开源的nosql产品，支持非常多的数据结构，使用其它语言语言开发，可以让插入数据运行变得非常快、高效。此外，Redis还有很多优势，如它提供很好的存储能力、无可比拟的查询速度，还有一个可定制的数据结构，使得它可以满足各种不同的应用，例如推荐引擎、排名、统计等等。考虑到Redis的无可比拟的查询效率，它尤其适合用来存储大量静态数据。

  一般来说，使用Redis插入数据最好是用Pipeline（管道）模式。管道模式可以有效减少客户端和服务器之间的网络传输次数，从而使每次操作的性能得到大大提高。比如可以编写如下Python代码：

# 创建redis链接
import redis
r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)
# 获取管道对象
pipe = r.pipeline()
# 向pipe中添加多个插入操作
for i in range(10000):
 pipe.set(str(i), 'data')
 
# 一次执行多个插入操作
pipe.execute() 

  以上代码中，首先定义了Redis连接，然后获取了一个管道对象，并且向管道中添加了10,000次插入操作，最后通过pipe.execute()一次性执行了所有操作。这种方式与一般的普通插入不是一个级别的，可以大大提高插入效率，极大提高系统性能。

  除了管道模式，Redis还支持一个叫做MSET（批量设置值）的操作，它可以一次性将多个键值对写入到Redis中，具体用法如下：

# 设置多个键值对
r.mset({'key1': 'value1', 'key2': 'value2'})

# 查看设置结果
[r.get(i) for i in ('key1', 'key2')]
# ['value1', 'value2']

  通过上述操作，可以一次性将多个键值对写入到Redis中，极大地提升了Redis的插入数据性能。

  Redis的插入数据的性能表现非常出色，但要想达到极致性能，还需要用到一些技巧，比如更有效的使用Pipeline、进行批量插入等。若能正确的使用，可以明显提升系统性能，获得更好的体验。