redis的zset如何实现排行榜
reddis 的 z c 的数据类型？大家好，我是柳立明，那么今天我们来分享 reddis 的有序集合， 那么 like this z c 的和 c 的啊，一样，也是使劲力学元素的集合，而且呢不允许重复的催眠，也就说有序集合和无序集合 都差不多，但是呢，它有什么特点呢？那唯一不一样的在哪去呢？我们看一下有序集合，那么第一个呢，这些的每个元素都会关联一个 double 类型的分数，多了一个分数， 那么第二个呢？ jc 的正式通过这个分数啊，来为集合中的成员进行从小到大的排序，那有了这个分数呢，我们就可以进行排序喽，对不对？那么第三个 jc 的成员是唯一的， 但是分数也就是 store 就可以重复。那我们看一下这个 jc 的这个有序集合的应用举例，那么我们看第一个重新，比如说陈组前班同学的成绩，那么其集合 y new 可以是同学的学号， 而使做了就可以是成句，也就说分数嘛，就是成句啊。那么第二，比如排行榜的应用，那可以根据得分列出 top n 的用户，也就又是用了这个分数，我们可以列出他那个排名前面的用户啊， 排名靠前的 top n， 比如说前十名就 top 十。好，我们再来看一下 j c 的例行的怂用命令 啊，那么第一个呢，这 a， d， d 就是添加，那么第二个呢，这 c， r， d 就是查询。第三个呢，这 r， a， n， g， e 就是数据排序。
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02:38查看AI文稿AI文稿好，大家好，那今天来给大家分享一个 release 的一个 z 赛的结构的一个用法，那叫朋友圈点赞列表以及排行榜的一个功能。我们先来看一下这张图啊， 这是这就是很简单的，我们朋友圈点赞之后呢，然后大家给给这条文案进行点赞，然后他的一个列表，那很明显啊，就是首先一个用户只能点赞一次，再次点击的会取消点赞，并且呢先点赞的人会展示在他的一个最前面啊，最前面，呃，我们接下来看一下啊， 好，就是比如说我该如何去点赞呢？比如说我模拟一下，用这三条指令 zi 的 pid 十张三去模拟啊，张三点赞，小明点赞，王五点赞，这样的一个顺序， 比如说 zi 的他就是一条 aisida 的一个指令，增加指令 pid， 我们模拟就是这条文案的一个 id， 然后使呢就是默认啊，我们模拟他的一个 时间戳，就时间戳，因为张三是先进来的吗？先点赞的，那他的时间就肯定会比下面的会少一点，然后呢，我们去进行一个点赞的一个模拟啊， 好，我们首先张三进行点赞，然后呢这是小明进行点赞，然后呢是王五进行点赞。 好，这样子之后呢，然后我们如何去看他的一个排名呢？就是用这条名叫 the renderpid 零二，那这默认是从零到二，就是看他前三名，因为 release 中是从零开始的。 好，我们可以看一下他这个排名，那很明显就是张三是到小明再到王五。然后呢，我们也可以带上分数啊，可以带上分数去查，比如 rent pid 零二 vs scars， 那这个分数就会展示这个分 数呢？我们这边模拟的就是他的一个时间戳啊，那当然我们还可以倒序去查，用 zero range 这样的一个指令。好，我们还可以带上分数去查。 好，我们还可以用，我们除了用看他的前几名这样的一个排名之外呢，我们还可以直接用根据他的一个分数去这样的一个看他的一个排名。 这什么意思呢？ they reverend by scores， 就是按照分数 impid 看二十，从二十就是小于等于二十的， 并且到零的最大值是二十，最小值是零。威斯高带上分数厘米特就是从零开始，就是从二十开始的第一条啊开始，然后选后面三个，三个元素就是三，这样子我们也可以去查看一下。 好，那这样子倒数据就进行了一个展示了，跟这个其实是一样的啊，呃，王五二十，小明十五二十。好，今天的分享就到这。
129程序员蜗牛
03:05查看AI文稿AI文稿说到 release 呢，呃，面试官经常会问啊，你在哪些场景下会用到这个 release？ 那么今天呢，我就用社交平台为例啊，给大家详细的分析一下啊，我们在社交平台下面有哪些地方用到 release， 以及用这些 release 以后有哪些好处？ 我们都知道社交平台最重要的就是人啊，以人为主线的社交网络呢，那么就会包含很多的个人信息啊，除了我们常见的静态数据，比如说这个姓名啊，性别啊，昵称啊，毕业院校啊，城市啊等等，还有很多动态的数据， 比如说活跃的状态呀，好友啊啊，还有粉丝啊等等。那么第一个毫无疑问啊，我们可以用这个瑞丽森来缓存数据，那么频繁的数据访问啊，主页访问，好友的访问啊，都会产生很大的 io， 这是 之后呢，像个人信息这些基本的数据呢，就可以换存在我们的威利斯中。那么还有一些推荐的飞的流啊，比如说同城好友推荐啊，热门话题的推荐， 那么这些带有个性化的推荐的数据呢，就需要提前做一些这个匹配计算啊，然后呢把结果放在我们的缓存中，这样呢，需要调用的时候呢，就可以以很快的速度从缓存中捞取啊，不需要再做复查的运算。 这在大数据里面呢，有一个典型的话术啊，叫做空间化时间啊，在瑞丽词中呢，也同样适用。 那么第二个应用呢，就是数据结构方面的应用了啊，比如说我们利用 vsat 啊，来做这个排行榜，那么 vsat 呢，是为了一个比较常用的数据结构啊，我们可以直接进行排序啊，比如说我们可以用它来做这个人气排行榜啊，啊，根据点赞量啊， 它的防温量，对吧，我们可以直接做个排序哦，比起我们传统的存我们关系性数据库啊，比如说外设口哦，再去排序，再去捞取，那就省了很多的代码脚本的这个工作啊，在查询上呢，效率也更加的高效。 那么第三个呢应用呢，可以用来做这个激素器啊，比如说像个人主页浏览量啊，对吧，浏览数呢，一般是要求事实的啊，这个时候呢，每一次的浏览啊，播放啊，都需要做个加一的动作， 那么如果并发量很大啊，对于传统的观音型数据库来说呢，它的性能呢是一个挑战，那么瑞丽丝的天然是支持这个技术功能的，而且技术的性能呢也非常的好， 可以说是技术器系统的重要选择。那么第四个应用呢，可以用来做主库啊，比如说用户主页的点赞，那么状态的点赞呢，会涉及到频繁的读写啊，这个时候呢，我们可以先把 这部分数据呢放在缓存中，然后呢在数据库不忙的时候啊，通过一步的方式啊，再把这个数据呢刷到我们的数据库中，这样的话呢，就能够大大的提高数据库的性能啊，交互的响应呢，也会更加的及时，这个就是典型的读多写多的这样的一个应用场景。 以上呢就是我总结的啊，在社交平台里面啊，用的比较多的场景啊，我们可以做缓存啊，做排行榜，做接收器啊，甚至是做主库啊，大家如果有瑞丽丝在社交平台的其他应用场景啊，欢迎大家在评论区帮我补充，谢谢。
637程序员叶伟
02:20查看AI文稿AI文稿red is 全称为 remote dictionary server， 是一种开源的内存数据库。它主要用于缓存和存储数据，也提供快速的数据访问能力。它也是一种高性能兼职存储系统，广泛用于各种应用程序和系统中。我们分别来说一下 red is 的特点和主要用途。 首先来说一下 reddis 的主要特点。特点一，内存数据库 reddis 的数据存储是基于内存的，这使得它非常快速，适合用作高吞吐量和低延迟的数据存储系统。特点二，键值存储 reddis 采用键值兑 t 八六的方式存储数据，你可以使用一个唯一的键来检索相应的值，这使得它非常适合用于缓存和简单的数据存储需求。特点三，持久性 redis 支持数据持久化，这意味着它可以将内存中的数据保存到磁盘上，以便再重 启后恢复数据。 red is 提供了多种持久性选项，包括快照、 snapshot 和追加文件 append only file 方式。特点四，数据结构 red is 支持多种数据结构，独自服穿列表集合、有序集合、哈西表等。这使得它不仅仅用于缓存，还可以用于更复杂的数据处理任务。 点五，发布订阅模式 redis 支持发布订阅 pops up 模式，允许应用程序之间实现消息通信以及实时事件处理。特点六，事务支持 redis 支持事务，你可以一次性执行多个命令，保证这些命令的原子性。了解完特点，我们再来了解下 redis 的主要用途。主要用途一， 分布式缓存 red is 可以用作分布式缓存，以加速访问数据的速度。它可以用于存储热门数据，减轻后端数据库的负载。主要用途二，对列系统 red is 常被用作消息对列、处理任务对列等，通过列表数据结构进行实现。主要用途三，实时计数器和排行榜 readys 可以用于实时计数器记录应用程序中的点击次数、点赞次数等，也可以生成排行榜数据。主要用途四， 缓存穿透保护 reddis 可以用于缓存穿透保护，通过在缓存中设置空值或者不容过滤器来减轻对数据库的不必要请求。总之， reddis 是一个多用途的数据存储系统， 特别适用于需要高性能、低延迟数据存储和缓存的应用程序。它在 vip 应用、实时分析、对列处理、绘画、存储等各种场景中都有广泛的应用，你了解了吗？
27架构虫歌
01:10查看AI文稿AI文稿今天威哥给大家说说 redis 的 zset 数据类型。 reds 中的 zset 是一种有序集合类型，它可以存储不重复的元素，并且给每个元素赋予一个 double 类型的排序。权重值类比假把中的哈奇、迈普和 treset 的结合体， zset 的成员是唯一的，但权重值可以重复 一个 z set 类型的键，最多可以存储二点三十二次方减一个元素。 redis 存储 z set 数据类型的底层数据结构为，当元素个数和元素值的长度未达到预值时， redis 七点零之前使用 ziplis 的， 之后使用类似的派克以节省空间。当元素个数或元素值的长度达到一定预值时，会使用字典加跳表以提高效率。在字典加跳表的组合中，字典主要用来实现元素到分值的映射关系，其中元素作为 k， 分值作为 y。 六跳表主要用来实现 有序集合，每个元素按照分值大小在跳表中排序。接下来的常用命令部分，威哥建议大家多加练习。 最后让我们看一下应用场景， z sit 数据类型的主要应用场景就是排行榜。小伙伴们，关注威哥，更多精品内容持续与你分享！
20Jai
02:42查看AI文稿AI文稿面试官经常问的一个问题啊，就是要你说说啊，瑞丽丝常见数据结构啊，以及在哪些应用场景下会用到这些数据结构基本上呢是属于必考题啊啊，属于瑞丽思一个基本常识，主要呢就是考察你对这个瑞丽思有没有实际的使用经验，这个呢是要求大家掌握的啊，属于瑞丽思必考题。 那么说到这次数据结构，大家一定会想到啊，像 string 啊，像哈西啊，像这个历史啊，像 stat 啊，像 zsat 对吧，那么差不多都用的比较多的啊，就这几种， 此之应用场景呢还是相当多的啊，结构简单啊， cctv r 六那么可以用来存简单的字母串啊，也可以用来存节省，可以用存这个叉。没有啊，即使是二进制的图片呢，也可以存储 我们常见的保存登录的 token 对吧啊， sprineows 这个健全组建默认也是用的啊，思君来存储我们登陆的 token， 还有像我们 常见的这个短信二维码呀，对吧，五分钟后过期啊，需要设置有效期啊，也是用的瑞瑞斯这个复兴类型来存储。另外呢还可以用这个复兴类型来做记住器，浏览量啊，点赞量啊啊来统计起来也很容易。 再比如说像这个对象啊，像社交系统里的这个用户信息啊，对吧，有明显的这个冷热数据之分，那么就可以将这个对象呢转成阶层这么串来存储。那么访问量越高的数据呢，那么有效期可以设置的呃，相应的长一些 轮数据呢，随着国际时间啊就慢慢的从这个缓存中淘汰了，除了随便类型，其他的都是集合了啊，类似的比较明显的特点呢，就是算式性 啊，怎么插入的就怎么捞出来，可以左边插入，右边也插入，那么有点像这个链表这种呢，我用的并不是很多啊，有一般使用它来做暂存啊，比如说频繁操作的这个 点赞，对吧？用不平凡的点赞啊，那么谁谁谁给某个文章点赞了，谁谁谁给某个用户点赞了，那么我就喜欢放在这个利斯特里面，然后呢，隔一段时间就把它刷到我们的观音型数据库里面，那么有点类似于消息队列啊，但是利斯特来存呢啊，可能相对来说好控制一些。 c 的集合的特点呢，就是去重无序，对吧？我们可以用它来做这个访问的这个优惠统计啊，存储用户的 id， 那么利用去重呢，就可以统计到独立访客啊，到底有多少人，我们还可以用它来存储标签 在用户画像里面，对吧？这次呢，还提供了这个求交集的功能啊，可以用来做这个推荐啊，非得留，对吧？比如说你可能认识的人，那么就可以利用他们的共同标签啊来做推荐，比如说他们是啊，同城的标签，或者是有这个同一所学校的标签，或者是同 行业的标签等等，所以赛车的应用场景呢，还是比较广的。好了，本期的视频呢，就是这些了，如果您对这期的视频呢，有任何疑问，欢迎大家在评论区给我留言，谢谢。
716程序员叶伟
02:40查看AI文稿AI文稿大数据项目怎么才能跟买 circle readys 有联系？其实能有这个疑问的人啊，基本上说明相关的大数据经验太少，因为在很多刚入行的同学眼里，大数据项目用到的技术就必须得是那些听着高大上的，比如必须得是分布式的， 具备高并发图写高吞吐的软件才可以。而像 my circle radis 这种单点数据库啊，好像就有点不好意思跟大数据为伍。如果你要是这么想啊，那就只能说明你对现实中的大数据项目误会太深了。首先要说明一点的是，大数据技术早就不是什么高大上或者多么稀罕的东西了， 它作为一项开源技术啊，也早就成为我们数据系统后端的日常选择之一。为了能满足更多更复杂的业务功能，我们会将这些形形色色功能各异的软件给组合起来， 并通过一定的角色分工，以此来构建一个高效便捷的大数据处理架构。至于说可以用哪些软件，又不能用哪些软件，只要软件之间彼此的兼容性没有问题， 根本就没有任何的限制。对于一个数据系统来说啊，其实我们可以把大数据中的数据划分为两大类，一个叫重数据，另一个叫轻数据。重数据指的是那种数据量很大的业务数据，而轻数据呢，则指的是那些数据量小但同时可能更新频繁的业务表， 或者那些比较复杂的业务在计算过程中需要用到的中间数据或者状态数据。对于重数据来说呢，这种毋庸置疑，一般我们会把它放到分布式的文件系统里或者分布式的数据库中，但是对于轻数据来说，考虑到它的使用特点，我们就可以把它存储到相 my circle radis 这样的轻量级数据步骤。 my circle 最大的特点就是支持严谨的事务特写以及频繁的更新操作。 而 redis 呢，则提供了五种不同的数据结构，可以根据我们的使用场景需要提供灵活的数据操作。 a p i 比如我的那个大数据项目中，地理位置的维度信息就适合存储在 redist z set 结构里面啊。对于那种我们数据量不大，但需要支持事物或者有频繁更新需求的数据，就适合存储在 myself。 当然这样一来呢，有的同学会说，这不就跨数据库了吗？ 确实是这样，但是你别忘了，我们作为一个大数据项目，是完全可以用 spark 或者 fling 这种专门用来处理数据的计算引擎， 把多个不同数据库的数据给集中到一起进行计算，以此来满足各种业务目标。而且像 mysic， redis 这种非常成熟的数据库啊，主流的计算引擎都提供了很好的兼容性， api 使用起来呢也是非常的方便。
36安瑞哥是码农
02:50查看AI文稿AI文稿那么，既然瑞迪斯这么快买收购这么慢，为什么买收口没有被彻底的取代呢？今天聊一聊瑞迪斯科买收购的区别，因为今天在公司正好发生了一个实际的案例，可以说明这两种数据库的区别，当然，这个对于老手来说都是小儿科的知识。 嗯，但是我还是想讲一下，因为很多新手可能并不明白，而且呢，因为他们没有遇到过实际的案例和经验，所以只看书呢，可能体会没有那么深刻。 那我们先说他最直接的区别，当然是一个快一个慢嘛，买这个这种磁盘数据库，每一步操作都要直接落地到硬盘里面去 lo 操作，当然就是慢消耗性能， 所以他很有可能成为系统的瓶颈。而瑞迪斯这种内存数据库，数据加载到内存里面操作，所以当然是非常快。那么既然瑞迪斯这么快，埋收口这么慢，为什么埋收口没有被彻底的取代呢？ 当然是因为在有些场合，有些功能 radio 是做不了的，没什么可能做，因为他是关系型数据库，而瑞迪是非关系型数据库。那么什么是关系型数据库？什么是非关系型数据库呢？呃，就今天下午，嗯，刚刚也就是一个 几个小时前吧。呃，产品的人过来给程序提供统计数据的需求啊，之前我们说过吗？我们有一个后台的监控网站，当然这个网站不只是监控技术上的数据，也会监控产品上的数据啊，比如说之前，呃，会监控实时在线多少人 啊，实时副本多少人啊，实时副本多少个，以及 dau 啊，四牛、三牛等等等等，每天新增多少等等。但是这些呢，其实用瑞典词和用白色的区别不大，为了图块，直接存在瑞典词里面就可以了。这里说的图块，一个是代码写的快，一个是 性能快，性能快的意思就是读取写入比较快。但是当产品运营的需求记忆变化时，我们就会发现，有的需求就只能用埋收款来做了。比如说他需要统计当天新增的用户里面，女用户是多少，男用户是多少，小孩多少，老人多少， 甚至还有一些更特别的需求，比如说年轻的女用户是多少。当然还有更变态的，比如说在某个时间段内，低于十八岁的女性用户，有多少人打了三把以上游戏，并且选择消费的某些英雄或者消费的多少多少钱以上，而且当年聊天超过了一百句啊。 为什么这种类型的需求只有买车的能做呢？就是因为买车的是关系型数据库，它里面的数据是以行业表的形式存储的，所以可以根据各种各样的花式的条件去组合去查询。而 radios 或者说非关系型数据库，他们所有的数据都可以理解为是 p v i 六的兼职队 啊，数据和数据之间没有关系，所以你不能通过各种条件组合查询啊。说完这个之后呢，我去网上搜了一下，发现我的说法也不并不完备啊，其实是有一点漏洞的，比如说有一些非关键型数据库也支持条件查询，但是他们都不够主流，有兴趣的小伙伴可以自己上网去搜搜看。最后大家记得点赞、关注、收藏，谢谢！
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01:43查看AI文稿AI文稿今天分享一个 release 中入门级比较有用的一张图吧，这个图是我自己画的，我们常说的 release 快的其中一个原因就是它有着各式各样不同的数据结构可以供我们去使用。 那你其实能搞清楚 list， stream set， z set 和跳表压缩列表，然后 s， d， s 动态支付串儿的区别吗？ 所以我们来看一下上面的图。然后对象这一列呢，就是说 redis 对我们用户所暴露可以使用的对象， 我们平时经常用到的命令， set， lpos， s， a， d， d 等等这些它都是在这些对象的基础上提供的一些命令让我们去使用的。而右边这一列呢，就对应的不同对象，它底层会使用到的数据结构，它会根据我们 存储数据的特征大小来选择不同的结构去实现对应的对象。比如说 list 中它使用底层的数据结构，就 link the list 和 vip list， link the list 就是我们常见的双向链表，而 vip list 就是我们的压缩列表。 再比如 this set， 再比如 this set， 它使用的是 a skept list 和 vip list， 那 skep list 它就是一个跳表， vip list 就是一个压缩列表。 所以说呢，我们看 release， 它底层的数据结构其实就那么几种，而对不同的对象来说，它们都是可以呃复合使用的。这张图呢，主要就是想让大家区分清楚 release 中对象和它底层使用数据结构的一个关系， 不要把对象比如 list， has set， this set 和跳表压缩列表还有字典这些混在一个维度去讲。
545北京深空和弦科技
