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初始NoSQL数据库

对比MySQL数据库

从结构方面：

1. SQL数据库是一个结构化的数据库：对于数据库中的每一个字段都有相对应的严格的约束。约束不好进行修改

2. NoSQL数据库是一个非结构化的数据库：

   • 键值型数据库，对键和值的定义约束很随意

   • 文档型，将数据一条一条的存储进去，一般使用json，字段描述是任意的id、name都可以

   • 图类型（graph）数据库，数据作为结点，用联系连接

从关系方面：

1. SQL：有关联的数据库使用外键以关联两个表之间的关系。具体体现在两个已经关联的表不能轻易删除其中一个；
2. NoSQL：无关联的数据库使用json嵌套的方式描述表之间的关系。首先没有关联，有冗余。

从查询方式：

1. SQL查询的语法相对固定
2. NoSQL查询的语法使用相对宽松，没有相对的标准，不同的NoSQL数据库的查询语法都不同。
   • 使用起来相对起来简单，熟悉

从事物方面：

1. SQL满足ACID
2. NoSQL满足BASE，不能完全满足ACID

Redis入门

Redis数据结构

redis是一个键值型的数据库，key一般是String类型，不过value有多种数据类型

redis命令行的使用

官方文档（可以使用edge浏览器翻译）

访问Radis

我们有两种方式来访问Radis数据库

1. 命令行客户端

   • 使用语法：

   • redis-cri -h ... -p [端口号]

     AUTH 123321

2. 图形化客户端

通用命令（tab键：自动补全）

命令行查看通用命令

help [commands]{keys/del}

KEYS

查看符合模板的所有key，不建议在生产环境下使用。因为它采用的事模糊查询

查询所有

key *

DEL

删除多个指定的key

del k1 k2 k3

EXISTS

判断一个值是否存在

EXISTS age

EXPIRE

给一个key设置有效期，有效期到时key会被自动删除（单位：秒）

EXPIRE number 16

TTL

查看一个key的剩余有效期（-1 表示永久有效，-2表示没有查询到）

TTL number

String类型常见命令

SET

添加或修改一个已经存在的一个String类型的键值对

SET age 18

GET

根据key获取String

GET age

MSET

批量添加多个String类型的键值对

MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3

MGET

批量添加多个key获取多个String类型的数据

GET k1 k2 k3

INCR

让一个整数型的key自增1

INCR age

INCRBY

让一个整数型的key按照指定步长自增

INCRBY age 2

DECR

让一个整数型的key自减1

DECR age

INCRBYFLOAT

让一个浮点数增长指定步长

INCRBYFLOAT score 0.5

SETNX

添加一个String类型的键值对，前提是这个key不存在，否则不知选哪个

SETNX name2 lisi

SETEX

添加一个String类型的键值对，并指定有效期（单位：秒）

SETEX name 20 wangwu

Hash类型常见命令

Hash结构可以将对象中的每一个字段独立存储，对单个字段做CRUD

HSET

添加或者修改hash类型key的field的值

HSET me:user:3 age 71

HGET

获取一个hash类型的key的value值

HGET me:user:3 age

HMSET

添加多组hash类型的key的value值

HMSET me:user:3 name Lili age 20 sex man

HMGET

获取多个hash类型的key的value值

HMGET me:user:3 name age sex

HGETALL

获取所有指定的key

HGETALL me:user:3

HKEYS

获取一个Hash类型中key的所有的field

HKEYS me:user:3

HVALS

获取一个Hash类型中key所有的value

HVALS me:user:3

HINCRBY

使得Hash类型中的一个字段自增

HINCRBY me:user:3 age 2

List类型常见命令

Redis中的List类型可以看做是一个双向链表的结构。可以正向检索和反向检索。

特点：

• 有序
• 元素可以重复
• 插入和删除速度快
• 查询速度一般

LPUSH

向列表左侧插入一个或多个元素

LPUSH users 1 2 3

LPOP

移除并返回列表左侧的第一个元素（单位个数）

LPOP 1

RPUSH

向列表右侧插入一个或多个元素

LPUSH users 4 5 6

RPOP

移除并返回列表右侧的第一个元素（单位个数）

RPOP 1

LRANGE

返回一段角标范围内的所有元素

LRANGE 1 2

BLPOP

BRPOP

Set类型常见命令

Redis的Set结构与java中的HashSet类似，可以看做是一个value为null的HashMap。因为也是一个Hash表，因此具备与HashSet类似的特征：

• 无序
• 元素不可重复
• 查找快
• 支持交集、并集、差集等功能

SADD

向set中添加一个或多个元素

SADD s1 a b c

SREM

移除set中的指定元素

SADD s1

SCARD

返回set中的元素个数

SCARD s1

SISMEMBER

判断一个元素是否在set中

SISMEMBER s1 a

SMEMBERS

获取set中的所有元素

SMEMBERS s1

SINTER

求set1和set2的交集

SINTER set1 set2

SDIFF

求set1和set2的差集

SDIFF set1 set2

SUNION

求set1和set2的并集

SUNION set1 set2

SortedSet类型常见命令

可以排序的ste集合。SortedSet的每一个元素都带有一个score属性，可以基于score属性对元素排序，底层的实现是一个跳表加Hash表；SortedSet具备下列特性：

• 可排序性
• 元素不重复
• 查询速度快

注意：经常被用于排行表这个功能

ZADD

添加一个或多个元素到Sortedset，如果已经存在，则更新

ZREM

删除Sortedset中的一个指定元素

ZSCORE

获取Sortedset中的指定元素的score值

ZRANK

获取Sortedset的指定元素的排名

ZCARD

获取Sortedset中元素的个数

ZCOUNT

统计score值在给定范围内的所有元素的个数

ZINCRBY

让Sortedset中的指定元素自增，步长为制定的值

ZRANGE

按照score排序后，获取指定排名范围内的元素

ZRANGEBYSCORE

按照score排序后，获取制定score范围内的元素

ZRANGEBYSCORE

按照score排序后，获取指定score范围内的元素

ZDIFF/ZINTER/ZUNION

求差集、交集、并集

使用KEY命令

层级格式存储：用于分别不同类型的数据

set me:user:2 ‘{“id”:2,“name”:“Rose”,“age”:18}’

set me:product:1 ‘{“id”:2,“name”:“小米11”,“price”:4999}’

在图形客户端中会自动形成文件夹分级，从而实现观感上的提升

java的radis编程客户端（Spring Data Radis整合了Jedis和Lettuce）

Jedis客户端的使用

Jedis官方网址

1. 常见一个Maven工程
2. 引入Jedis依赖和单元测试依赖（junit5）
3. 建立连接

private jedis jedis；
    
@BeforeEach
void setUp(){
	// 建立连接 (第一个参数，radis客户端的ip地址；第二个参数，radis客户端的端口号)
    jedis = new Jedis("192.168.150.101",6379);
    // 设置密码
    jedis.auto("123321");
    // 选择（第一个）库
    jedis.select(0);
}

4. 测试string

@Test
void testString(){
    // 插入数据，方法就是radis的名称
    String result = redis.set("name","张三");
    System.out.println("result = " + result);
    // 获取数据
    String name = jedis.get("name");
    System.out.println("name = " + name);
}

@Test
void testHash(){
    // 插入Hash数据
    jedis.hset("user:1","name","jack");
    jedis.hset("user:1","age","18");
    // 获取hash数据资源
    Map<String, String> map = jedis.hgetAll("user:1");
    // 打印输出
    System.out.println(map);
}

5. 释放资源

@AfterEach
void tearDown(){
    // 释放资源
    if(jedis != null){
        jedis.close();
    }
}

Jedis链接池

public class JedisConnectionFactory{
    private static final JedisPool jedisPool;
    
    static{
        JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
        // 最大链接
        jedisPoolConfig.setMaxTotle(8);
        // 最大空闲连接
        jedisPoolConfig.setMaxIdle(8);
        // 最小空闲连接
        jedisPoolConfig.setMinIdle(0);
        // 设置最长等待时间，ms
        jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(200);
        // 参数分别为连接池对象、redis的ip地址、端口号、密码
        jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig,"192.168.150.101",6379,1000,"123321")
    }
    
    // 获取Jedis对象
    public static Jedis getjedis(){
        return jedisPool.getResource();
    }
}

步骤：

1. 配置连接池

2. 创建连接池对象

3. 上面的“建立连接”步骤可以改为：

   • jedis = JedisConnectionFactory.getjedis();

4. 关闭连接的操作也在底层中与前面的略有区别（改为了释放资源）

Springboot集成springDataRedis使用步骤

spring 已经自动整合了SpringDataRedis，并且已经自动装配

步骤：

1. 引入依赖

<!--Redis依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

<!--连接池依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>common-pools</artifactId>
</dependency>

2. 配置radis的地址信息（yml）

spring:
	redis:
	host:192.168.150.101
	port:6379
	password:123321
	lettuce:
		pool:
			max-active:8 #最大连接数量
			max-idle:8 #最大空闲连接
			min-idle:0 #最小空闲连接
			max-wait:100 #连接等待时间

3. 注入RedisTemplate（自动装配：拿来就用）

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;

4. 编写测试

@SpringBootTest
public class RedisTest{
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    
    @Test
    void testString (){
        // 插入一条String类型的数据
        redisTemplate.opsForValue().set("name","李四");
        // 读取一条String类型的数据
        Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
        System.out.println("name=" + name);
    }
}

RedisTemplate的RedisSerializer序列化工具

原生的radis使用的是JDK的RedisSerializer，但是在实际应用中，生成的key和value是不好用的，key的字符串非常的长；value的字符串转换为了16进制数。

自定义RedisSerializer步骤

1. 在pom中引入Jackson依赖

<!--jackson依赖-->
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
</dependency>

将类用@Configuration注释后使用

@Bean
public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RadisConnectionFactory radisConnectionFactory) throws UnknownHostException{
    // 创建Template对象
    RedisTemplate<String,Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
    // 设置连接工厂
    redisTemplate.setConnectionFactory(radisConnectionFactory);
    // 设置序列化工具
    GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
    // key和hashKey采用string序列化
    redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.toString());
    redisTemplate.setHashValueSerializer(RedisSerializer.toString());
    // value和hashValue采用JSON序列化
    redisTemplate.setValueSerializer(jsonRedisSerializer);
    redisTemplate.setHashValueSerializer(jsonRedisSerializer);
    return reidsTemplate;
}外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传](https://img-home.csdnimg.cn/images/20230724024159.png?origin_url=https%3A%2F%2Fimg.picui.cn%2Ffree%2F2024%2F06%2F15%2F666cf0e6c9acb.png&pos_id=img-m430JoJ7-1718416816392)

StringRedisTemplate向radis客户端传入对象数据

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
// JSON工具
private	static final Objectmapper mapper = new ObjectMapper();
@Test
void testStringTemplate() throws JsonProcessingException{
    // 准备工作 实体类的创建
    User user = new User("虎哥"，18);
    // 手动序列化
    String json = mapper.writeValueAsString(user);
    // 写入一条数据到redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:200",json);
    
    // 读入数据
    String val = stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:200");
    // 反序列化
    User user1 = mapper.redisValue(val,User.class);
    System.out.println("user1 = " = user1);
}

注意：在将上述代码封装成工具类之后，可以省略掉 准备工作 和 手动序列化 这两个步骤