redis多字段查询，redis查询数量

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redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析

String 字符串字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串。

应用场景：排行榜，带权重的消息队列描述：Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。把数据结构加上引号主要因为：Bitmaps本身不是一种数据结构，实际上它就是字符串，但是它可以对字符串的位进行操作。

数据结构，可以存储一些集合性的数据。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。

大家都知道redis的几种数据结构，包括string （字符串)，hash（哈希），list（列表），set（集合），zset（有序集合）。下面我们来列举一下关于这几种结构的常用命令和一些使用场景。string是redis的最基本的数据类型。

云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析。

Redis支持多种不同的数据结构，包括5种基础数据结构和几种比较复杂的数据，这些数据结构可以满足不同的应用场景。

Q1: 怎么统计redis的hash中的某个字段个数,在线等

首先双击打开电脑桌面上的Redis Desktop Manager应用程序的快捷方式。打开软件之后，并点击左上角的【连接到Redis服务器】。打开新增服务器窗口，输入名称、地址、密码（如果Redis服务器需要密码）后测试连接并保存。

其中users：1 users：2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users：location：shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。

首先，对于冷数据，无论大小，都不建议放在 Redis 中。Redis 数据要全部放在内存中，资源宝贵，把冷数据放在其中实在是一种浪费，冷数据放在普通的存储比如关系数据库中就好了。

Q2: Redis集群检测与恢复

1、需要使用trib的fix命令进行修复。如果修复还是不行的话，可以清除节点数据再重新建集群，前提要备份之后操作。

2、AOF 方法进行故障恢复的时候，需要逐一把操作日志都执行一遍。如果操作日志非常多，Redis 就会恢复得很缓慢，影响到正常使用。RDB 既可以保证可靠性，还能在宕机时实现快速恢复。

3、通过开发了解到，redis上都是缓存数据，丢失影响不大，于是删除本地持久化数据，重新部署redis node，再手动创建集群。三个节点都添加完成，并且没有报错。进入一个master节点查看集群状态：集群状态终于恢复正常。

Q3: 多个项目共用redis新字段

1、因为业务需求的需要，我们需要在原来项目中的一个DTO类中新增两个字段(我们项目使用的是dubbo架构，这个DTO在A项目/服务的domain包中，会被其他的项目如B、C、D引用到)。

2、经测试，springboot项目，使用redis实现session共享，session的有效期默认为2100s，即35分钟，并且，springboot已经实现了自动续期，每次访问session（getSession或者存取数据），都会把ttl重置为2100s。

3、如下图所示，session的命名空间是share，正是从配置文件中读取到的。特别提示如果Redis服务器是很多项目共用的，非常建议配置命名空间，否则同时打开多个项目的浏览器页面可能会导致session错乱的现象。

Q4: elasticsearch查询时怎么对不同字段赋予不同的权重

首先要打开SQL的管理工具，选择一个数据库，如下图所示。接下来就可以在select中运用distinct了，可以在它后面加一个字段，如下图所示。

如果boost一个字段4倍，不是意味着该字段的得分就是乘以4的结果。 ES背后的评分过程比我们想象的要复杂，有时候某个查询结果可能跟我们的预期不太一样，这时候可以通过explain让ES解释一下评分细节。

在比较使用rehexp和通配符查询时，我找不到性能上的差异。如果您知道有什么不同，请给我发消息。由于Elasticsearch是无模式的(或没有严格的模式限制)，因此当不同的文档具有不同的字段时，这是一种很常见的情况。

基于词项的查询：不需要分析阶段，对单个词项进行操作，在倒排索引中查找准确词项。Terms Query：在给定字段内查询并返回准确符合一个或多个词项的查询结果。Fuzzy Query：返回与给定词项相似的结果。

但是总会有情况导致局部的TF和DF不准的情况出现。ElasticSearch为了解决这个问题引入了DFS查询。

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