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一步搞定：使用Redis快速查詢當天數(shù)據(jù)
在現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)量龐大而快速處理顯得尤為重要。而面對數(shù)據(jù)分析中快速查詢的需求時，業(yè)界通常使用Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。Redis能夠快速處理較小的數(shù)據(jù)子集，干凈、直觀地處理應用程序數(shù)據(jù)，并且很容易與現(xiàn)有的解決方案集成。
由于Redis是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，對于頻繁查詢的操作表現(xiàn)良好。比起其他的封裝來說，Redis最明顯的優(yōu)點是它可以在內(nèi)存中存儲數(shù)據(jù)，因為內(nèi)存讀取速度比硬盤快。在涉及查詢或需要快速響應請求的情況下，生產(chǎn)環(huán)境中的Redis通常會快得多。
下面，我們將以一個例子為基礎，向大家展示如何使用Redis來快速查詢當天的數(shù)據(jù)子集。我們設定數(shù)據(jù)源是一個簡單的日志文件，包含日期和請求。然后，我們將使用Python編寫一個簡單的腳本，將logs.tsv加載到Redis中。SQL查詢工具可以使用Redis命令行接口（CLI）或Python Redis客戶端庫來查詢我們存儲的日志數(shù)據(jù)。
準備數(shù)據(jù)：
日志文件logs.tsv內(nèi)容如下：
2022-01-01 request1
2022-01-01 request2
2022-01-02 request3
2022-01-02 request4
將上述日志文件轉換為Redis Hash對象。Hash對象中的日期作為鍵，值則是所有請求的集合。
“`python
import redis
# 獲取Redis連接
redis_conn = redis.StrictRedis()
# 按日志文件中的日期分割日志文件
with open(‘logs.tsv’) as f:
logs = f.readlines()
day_logs = {}
for log in logs:
log_parts = log.strip().split(‘\t’)
if log_parts[0] not in day_logs:
day_logs[log_parts[0]] = set()
day_logs[log_parts[0]].add(log_parts[1])
# 將日志以Redis Hash對象的方式存儲在Redis中
for day, logs in day_logs.items():
redis_conn.hmset(day, {‘_’.join((‘request’, str(idx))): log for idx, log in enumerate(logs)})
完成上述步驟后，我們就可以使用Redis來快速查詢當天的數(shù)據(jù)子集。
```python
# 使用Redis Python客戶端進行查詢
day = '2022-01-01'
request_key_pattern = 'request*'
request_keys = redis_conn.keys(pattern='_'.join((request_key_pattern,)))
request_logs = [redis_conn.hget(day, key) for key in request_keys]
上述代碼塊首先定義需要查詢的日期，然后使用redis_conn.keys(…)方法來獲取所有符合request_key_pattern條件（包含”request”字符串的鍵名）。使用Redis Hash對象的Redis Python客戶端方法hget(…)來獲取鍵值對應的日志請求。
Redis是一個易于集成且速度快的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，可以在數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲中大顯身手。在處理快速響應和實時查詢的方案上，Redis具有很高的勢能。本文通過一個簡單的案例，向大家展示了如何使用Redis來快速查詢當天數(shù)據(jù)，并希望能夠提供初學者學習Redis使用的參考。
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轉載來源：http://m.5511xx.com/article/codjcoj.html
