利用Redis实现极致数据过滤（redis数据过滤）

Redis是一款常用的Key-Value型内存数据库，这款数据库为开发者们提供了非常快速的数据存储和检索功能，能够极大提升应用程序的性能。近年来，随着大数据应用的普及，利用Redis进行大数据过滤也变得越来越普遍，不少熟练使用Redis进行数据过滤的开发者也已经发现其显著的效果。

通常情况下，在处理大量数据时，我们会使用数据库进行数据查询操作，此操作涉及到读写数据库的IO操作，如果频繁进行查询操作，会严重降低系统性能。而利用Redis可以将大部分数据过滤操作数据放在本地内存中进行，从而减少IO操作，迅速完成数据过滤操作。

举个简单的例子，假设有一张含有4万多条记录的数据表，且存储了大量信息，其中一列是年龄项，记录着用户的年龄范围，为了得到 20-30 岁的用户信息，我们就需要执行这样的 SQL 语句：

SELECT * FROM user WHERE age BETWEEN 20 AND 30;

如果数据量大，直接执行这段 SQL 语句可能会遇到很慢的响应时间，这时，可以考虑使用 Redis 的集合数据结构来过滤，比如下面的代码：

// 设置我们要查找的年龄范围
Set ageSet = new HashSet();
for(int i = 20; i 
    ageSet.add(String.valueOf(i));
}

// 查询符合条件的用户ID
 Set ids = jedis.sinter("ageSet");

可以将得到的用户ID作为参数再次去数据库中查询用户的详细信息，这样就可以大大减少读写数据库的IO操作，提升性能。

另外，由于 Redis 支持多支查询语句，所以我们也可以根据多个条件来构建一个复杂的过滤筛选条件，Redis 的集合结构可以方便地实现该功能。

从上面的分析可以看出，使用Redis作为大数据过滤的工具，可以极大地提升数据访问性能，缩短处理的响应时间，因此极大的提升了用户体验。