非关系型数据库NoSQL数据层解决方案 之 redis springboot整合与读写操作 2024详解以及window版redis5.0.14下载百度网盘

news2024/10/6 6:39:59

redis下载安装以及基本使用

下载地址

链接:百度网盘 请输入提取码 提取码:0410

一个名对应一个数值

内存级 在内存里进行操作

准备启动

我们现在就有一个redis客户端的服务器了

我们再启动一个cmd

操作redis数据库

redis里面的基本数据类型有五种

还有其他的拓展数据类型

springboot整合redis

新建一个项目

看依赖

要操作redis服务器

得告诉他

所以我们要对redis进行配置

我们在yml配置文件里进行配置

配置

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

RedisTemplate

是 Spring Framework 提供的用于操作 Redis 数据库的核心类之一。它是 Spring Data Redis 模块的一部分,通过提供高级的、线程安全的访问 Redis 数据库的方法,简化了与 Redis 的集成和操作。

package com.bigdata1421.redis;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;

@SpringBootTest
class RedisApplicationTests {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    void test() {
        //SET 操作
        ValueOperations ops1=redisTemplate.opsForValue();
        ops1.set("age",21);


        //GET 操作
        ValueOperations ops2=redisTemplate.opsForValue();
        Object age=ops2.get("age");
        System.out.println(age);
    }

}

还可以放哈希格式的数据

其实springboot整合redis就是

主要靠一个RedisTemplate

boot读写redis客户端

我们发现在idea里使用的redis

即在springboot里整合的redis

和我们之前安装的redis不是一个redis

即我们在springboot里往redis里传入写入字段数据

我们在控制台

在命令行cmd窗口查询查不到

我们把cmd停掉

发现不能运行

证明确实是同一个客户端

原因

我们写在数据库里面的是以字符串为数据类型的存储单元

我们传入的数据

如果是对象类型

用命令行去查询时得会转码

就是指定格式

在把数据写入数据库的时候 已经把对象类型的数据进行了转码

我们该如何去做呢

这样我们就能放入我们之前存入的数据

其实我们制定泛型也行

而不是默认Object存入

boot操作redis客户端

引入jedis的坐标

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>5.1.2</version>
</dependency>

我们可以做进一步的配置

如连接池最大活动连接数

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    client-type: jedis
spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    client-type: jedis
    
    jedis:
      pool:
        max-active: 8

lettuce是springboot默认的客户端

个人号推广

博客主页

多多!-CSDN博客

Web后端开发

https://blog.csdn.net/qq_30500575/category_12624592.html?spm=1001.2014.3001.5482

Web前端开发

https://blog.csdn.net/qq_30500575/category_12642989.html?spm=1001.2014.3001.5482

数据库开发

https://blog.csdn.net/qq_30500575/category_12651993.html?spm=1001.2014.3001.5482

项目实战

https://blog.csdn.net/qq_30500575/category_12699801.html?spm=1001.2014.3001.5482

算法与数据结构

https://blog.csdn.net/qq_30500575/category_12630954.html?spm=1001.2014.3001.5482

计算机基础

https://blog.csdn.net/qq_30500575/category_12701605.html?spm=1001.2014.3001.5482

回忆录

https://blog.csdn.net/qq_30500575/category_12620276.html?spm=1001.2014.3001.5482

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1847345.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

小程序 如何支付后获取 Unionid

接口说明 接口英文名 getPaidUnionid 功能描述 该接口用于在用户支付完成后&#xff0c;获调用本接口前需要用户完成支付&#xff0c;用户支付完成后&#xff0c;取该用户的 UnionId&#xff0c;无需用户授权。本接口支付后的五分钟内有效。 注意事项 调用前需要用户完成…

重构大学数学基础_week05_雅各比矩阵与雅各比行列式

这周来讲一下雅各比矩阵和雅各比行列式。 多元函数的局部线性属性 首先我们来回顾一下向量函数&#xff0c;就是我们输入一个向量&#xff0c;输出也是一个向量&#xff0c;我们假设现在有一个向量函数 这个函数意思就是在说&#xff0c;我们在原来的平面上有一个向量(x,y),经…

收藏||电商数据采集流程||电商数据采集API接口

商务数据分析的流程 第一步&#xff1a;明确分析目的。首先要明确分析目的&#xff0c;并把分析目的分解成若干个不同的分析要点&#xff0c;然后梳理分析思路&#xff0c;最后搭建分析框架。 第二步&#xff1a;数据采集。主流电商API接口数据采集&#xff0c;一般可以通过数…

【芯片知识】QSOP24封装-NRK3502语音识别芯片方案

一、NRK3502语音识别芯片的简介 NRK3502系列芯片是一款蓝牙双模智能语音l0T芯片。芯片集成32位CPU处理器&#xff0c;包含 UART、GPIO、SPI、SD卡、12C、ADC、TouchSensor 等外围接口;内置 NPU、浮点运算单元。 依托于在语音识别技术上的积累和算法的不断优化和创新&#xff0c…

数据库复习——模式分解

模式分解这边主要包括无损分解和保持函数依赖的分解两种形式&#xff0c;简单整理一下。 无损分解 把一个 R R R 分成 ρ { R 1 , R 2 , ⋯ , R k } \rho \{R_1,R_2,\cdots,R_k\} ρ{R1​,R2​,⋯,Rk​}&#xff0c;然后通过自然连接 R 1 ⋈ R 2 ⋈ ⋯ ⋈ R k R_1\bowtie R…

C#和python端通信之使用共享内存

一、前言 本篇主要实验通过使用共享内存实现C#端代码和python端代码之间的通信&#xff0c;主要目的是相较于直接传输较大的数据&#xff08;例如图像数据&#xff09;&#xff0c;该方式更节省时间。 二、代码 C#端&#xff1a; 创建了一个大小为1的共享内存&#xff0c;名为…

Docker容器基础知识,即linux日常运维命令

Docker 是一个流行的用 Go 语言开发的开源项目&#xff0c;基于Linux内核的cgroup、namespace及 AUFS 等技术&#xff0c;对进程进行封装隔离&#xff0c;由 Dotcloud 公司开发。Docker已成为容器行业的事实标准。 小陈发现一个有趣的事情&#xff0c;容器的英文是Container&am…

数据通信与网络(三)

物理层概述&#xff1a; 物理层是网络体系结构中的最低层 它既不是指连接计算机的具体物理设备&#xff0c;也不是指负责信号传输的具体物理介质&#xff0c; 而是指在连接开放系统的物理媒体上为上一层(指数据链路层)提供传送比特流的一个物理连接。 物理层的主要功能——为…

MDK-ARM 编译后 MAP 文件分析

本文配合 STM32 堆栈空间分布 食用更佳&#xff01; 一图胜千言。。。

U盘文件夹损坏0字节:现象解析、恢复方法与预防措施

在日常工作和生活中&#xff0c;U盘因其便携性和大容量成为我们存储和传输数据的重要工具。然而&#xff0c;当U盘中的文件夹突然损坏并显示为0字节时&#xff0c;我们可能会感到困惑和焦虑。本文将对U盘文件夹损坏0字节的现象进行详细描述&#xff0c;分析其可能的原因&#x…

[Qt]Qt框架解析:从入门到精通,探索平台开发的无限可能

一、Qt的概述 Qt是一个跨平台的C图形用户界面应用程序框架&#xff08;GUI&#xff09;。它为应用程序开发者提供建立艺术级图形界面所需的所有功能。它是完全面向对象的&#xff0c;很容易扩展&#xff0c;并且允许真正的组件编程。开发环境为Qt creator5.8.0&#xff0c;下载…

【MATLAB源码-第229期】基于matlab的有源功率因数校正仿真,采用PI调节改善功率因数;改善后达到99%.

操作环境&#xff1a; MATLAB 2022a 1、算法描述 一、整体结构概述 有源功率因数校正&#xff08;APFC&#xff09;是一种用于提高电力系统功率因数的技术&#xff0c;通过控制电流的波形&#xff0c;使其与电压的波形保持一致&#xff0c;从而减少无功功率的产生&#xff…

原来这个东西叫 Docker

大家好&#xff0c;我是徒手敲代码。 今天来聊聊 Docker 三个时代的演变 首先要先了解 Docker 出现的背景。在计算机技术的发展历程中&#xff0c;我们经历了从物理机时代到虚拟机时代&#xff0c;再到容器化时代的演变。 在物理机时代&#xff0c;应用程序直接运行在物理服务…

精准测试与传统的手工测试

大部分测试从业人员都经历了手工测试到自动化测试递进&#xff0c;测试技术及思路都发生了日新月异的变化&#xff0c;有些中厂及大厂都有一套强大且复杂的自动化测试用例时刻保障产品的稳定性及正确性。 所谓精准测试&#xff0c;就是借助一定的技术手段、通过算法的辅助对传…

游戏遇到攻击有什么办法能解决?

随着网络技术的飞速发展&#xff0c;游戏行业在迎来繁荣的同时&#xff0c;也面临着日益严峻的网络威胁。黑客攻击、数据泄露、DDoS攻击等安全事件频发&#xff0c;给游戏服务器带来了极大的挑战。面对愈演愈烈的网络威胁&#xff0c;寻找一个能解决游戏行业攻击问题的安全解决…

【Matlab】CNN-LSTM分类 卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型(附代码)

资源下载&#xff1a; https://download.csdn.net/download/vvoennvv/89466499 分类算法资源合集&#xff1a;https://download.csdn.net/download/vvoennvv/89466519 目录 Matlab SVM支持向量机分类算法 Matlab RF随机森林分类算法 Matlab RBF径向基神经网络分类算法 Ma…

容器之事件盒

代码&#xff1a; #include <gtk-2.0/gtk/gtk.h> #include <glib-2.0/glib.h> #include <gtk-2.0/gdk/gdkkeysyms.h> #include <stdio.h>static void label_const(GtkWidget *eventbox) {static int i 0;static char citem[100];sprintf(citem, &quo…

OrangePi连接Wi-Fi步骤

下面介绍的是用终端命令行的方式配置WIFI&#xff1a; 首先输入以下命令用于扫描并查看周围的WiFi热点。也可以直接连接。 nmcli dev wifi之后会在终端打出周围所有可以连接的WiFi&#xff0c;按方向键上下可以查看显示更多&#xff0c;按q键退出。 然后同样使用nmcli命令连接…

Java中setLineWrap(true)和setWrapStyleWord(true)优化TextArea

在 Java Swing 开发中&#xff0c;JTextArea 是一个多行的文本区域组件&#xff0c;常用于显示和编辑大量文本。当处理长文本时&#xff0c;默认行为是不换行并且出现水平滚动条&#xff0c;这通常会降低用户体验。幸运的是&#xff0c;JTextArea 提供了两个非常有用的方法&…

解决Few-shot问题的两大方法:元学习与微调

基于元学习&#xff08;Meta-Learning&#xff09;的方法&#xff1a; Few-shot问题或称为Few-shot学习是希望能通过少量的标注数据实现对图像的分类&#xff0c;是元学习(Meta-Learning)的一种。 Few-shot学习&#xff0c;不是为了学习、识别训练集上的数据&#xff0c;泛化…