尝试Redis查询是否可行（redis能查询吗）

尝试Redis：查询是否可行？

在当前互联网环境下，数据查询效率是企业发展的关键之一，Redis作为一种基于内存的高速缓存系统，得到了越来越多企业的关注和应用。但是，具体来说，Redis的查询是否真的可行，需要进行实际验证和探究。

Redis的优点

先来看一下，Redis相比其他数据库的优点：

1.基于内存：Redis将数据全部存储在内存中，并通过持久化机制将数据存储在硬盘上，读取时不存在磁盘IO操作，可以获得极高的读写速度。

2.多数据类型：Redis支持多种数据类型，包括字符串、列表、集合、哈希表以及有序集合。

3.功能全面：Redis支持丰富的操作命令，包括对数据进行增删改查、排序、分页、统计等多种实用功能。

4.可扩展性好：Redis的单节点并发能力可以达到几万并发，而且可以通过主从复制、集群等方式实现高可用性和扩展性。

Redis的测试

下面进行一下Redis查询的实测：

1.环境准备

– 在本地安装Redis（https://redis.io/download）并启动Redis服务。

– 使用Python的redis库连接Redis并写入数据，代码如下：

import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

r.set('name', 'Redis')

2.查询单数据

– 直接使用Python的redis库查询单数据，代码如下：

name = r.get('name')
print(name.decode('utf-8'))

– 查询结果返回Redis。

3.查询多数据

– 在Redis中写入多条数据，代码如下：

r.hmset('person1', {'name': 'Lucy', 'age': 18})
r.hmset('person2', {'name': 'Tom', 'age': 20})
r.hmset('person3', {'name': 'Jerry', 'age': 22})

– 然后，使用Python的redis库查询多数据，代码如下：

persons = []
person1 = r.hgetall('person1')
persons.append({'name': person1[b'name'].decode('utf-8'), 'age': person1[b'age'].decode('utf-8')})
person2 = r.hgetall('person2')
persons.append({'name': person2[b'name'].decode('utf-8'), 'age': person2[b'age'].decode('utf-8')})
person3 = r.hgetall('person3')
persons.append({'name': person3[b'name'].decode('utf-8'), 'age': person3[b'age'].decode('utf-8')})
for person in persons:
    print(person)

– 查询结果返回Redis的多数据。

实测结果

根据上述测试，得到以下结论：

– Redis可以高效地查询单数值数据。

– Redis可以高效地查询多数值数据。

– Redis的查询效率与数据规模有关，数据规模越大，查询效率越低。

因此，在实际应用中，需要结合数据规模、查询复杂度等实际情况来综合评估Redis的查询可行性。

总结

本文介绍了Redis的优点和查询测试，通过实测结果表明Redis的查询可行性高。但是，由于实际环境的因素，Redis的查询效率可能会受到一定程度的影响。因此，在实际应用中，需要结合实际情况进行全面评估，以选用最合适的数据查询方案。