使用Redis提升统计数据处理速度（redis统计数据）

Redis是一款开源的内存性键值存储系统，大量数据不同存储读写密集型应用中，往往会引起大量网络IO，这样就会使流程变慢、执行效率低下。统计数据处理更是如此，大量历史数据信息并不需要实时性考虑，而要求处理和更新速度来满足统计需求，应该如何提升统计数据处理速度呢？这就需要使用分布式键值存储系统，比如Redis。

Redis可以在极短的时间内以极快的速度进行数据读取，在存储相同的数据时，Redis的数据读取速度是MySQL的5倍以上，而存储速度约为MySQL的20倍，而且Redis拥有更强大的数据持久性，可以把内存中的数据定期落地备份到硬盘中，在硬盘空间消耗的同时，降低了落地文件的大小，因此能够提供更高的存储效率。

此外，Redis还拥有批量处理数据的功能，可以一次性读取或写入数据，以支持大量耗时的统计数据处理，比如更新大量复杂的历史数据，单步处理慢且受IO阻塞，而使用Redis可以很容易地进行批量数据处理，从而提高了统计数据处理的效率。

另外，Redis还可以提供实时计算的数据，这样可以大幅提升统计数据的处理速度，比如更新的用户活跃度，Redis可以使用一些简单的实时计算算法，来实时计算并且存储结果，从而减少每分钟大量数据存储压力，大大提升了统计数据处理速度。

总而言之，使用Redis对统计数据处理带来了显著的提升。虽然Redis的空间消耗较大，但在效率提升的前提下，这一点空间的浪费反而不得其解，从而实现更高的统计数据处理速度和更大的节省。