打开一个 cmd 窗口 使用cd命令切换目录到 C:\redis 运行 redis-server.exe redis.windows.conf 。

如果想方便的话，可以把 redis 的路径加到系统的环境变量里，这样就省得再输路径了，后面的那个 redis.windows.conf 可以省略，如果省略，会启用默认的。输入之后，会显示如下界面：

这时候另启一个cmd窗口，原来的不要关闭，不然就无法访问服务端了。

切换到redis目录下运行 redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379 。

设置键值对 set myKey abc

取出键值对 get myKey

基本操作

NoSql概述

为什么需要NoSql

高并发读写

海量数据的高效率存储和访问

高可扩展性和高可用性

二:NoSql数据库的四大分类

键值(Key-Value)存储

列存储

文档数据库

图形数据库

NoSql的特点

易扩展

灵活的数据模型

大数据量，高性能

高可用

Redis概述

高性能键值对数据库，支持的键值数据类型:

字符串类型 散列类型 列表类型 集合类型 有序集合类型

Redis常用场景

缓存 任务队列 网站访问统计 数据过期处理 应用排行榜

分布式集群架构中的session分离

Jedis介绍

Jedis是redis 官方首选的Java客户端开发包

http://github.com/xetorthio/jedis

Jedis-jar url

下载地址：　https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis

                #Redis 的数据结构 

五种数据类型:

字符串(String) , 哈希(hash) ,字符串列表(list) , 字符串集合(set),有序字符串集合(sorted set) 
常用的是字符串和哈希

Key的定义注意点：

不要过长

不要过短

统一的命名规范

存储String

常用命令:

赋值: set company imooc ,取值就可以通过 get company 获得 imooc

getset命令: getset company baidu 结果:imooc 然后 get company 结果: baidu .getset key value 就是先获得key后更改value

删除 del key ,比如: 先设置 key 和value set person jack ，del person 返回数字1,如果再去获得get person 结果: nil 代表不存在

扩展命令

取值

数值增减

递增 incr num 默认就是0，而get num 的结果就是 1 。

同理 decr num2 默认也是0 而get num 的结果即使 -1 。

incrby num 5 就是通过 num+5的结果。一般num默认是0，现在应该就是5

同理decrby num2 5 结果就是-5

存储Hash

String key和value的map容器

每一个Hash可以存储4294967295个键值对

hset key field value 命令:

例子:

赋值 
hset myhash username jack

hset myhash age 18

其中 myhash 就是key 而username 和age都是字段名称，而后面的值局势字段里的值。这和map的集合有一点区别

hset myhash2 username jack age 18

删除： hdel myhash2 结果就是: empty list or set

如果在接着去删除 hdel myhash2 username 结果 0 
删除没有的字段就返回0

存储list:

ArrayList使用数组方式

LinkedList使用双向链接方式

双向链表中增加数据

双向链表中删除数据

存储list常用命令:

两端添加 查看列表 两端弹出 获取列表元素个数 扩展命令

命令: lpush key value[value] 
lpush mylist3 a b c 1 2 3

命令: lrange key start stop 
取出: lrange mylist3 0 5 结果就是 3 2 1 c b a 这和java 中list集合有一点区别 
当然也可以这样取值 lrange mylist3 0 -1 ，结果和上面还是一样的。0代表第一个元素，而-1 代表最后一个元素

命令： 
lpop key 移出并获取列表的第一个元素

llen key 获取列表长度

rpop key 移出并获取列表的最后一个元素

lpush key value 插入到已存在列表头部，

rpush key value 插入到已存在列表尾部

lpushx key value 同理也是插入到列表头部

rpushx key value 同理也是插入到列表尾部

lpushx mylist3 x ，通过查看 lrange mylist 0 -1 得 x 3 2 1 a b c

存储set

和list类型不同的是,set集合中不允许出现重复的元素

set可包含的最大元素数量是4294967295

存储set常用命令

添加/删除元素 获得集合中的元素 扩展命令

集合中的差集运算 集合中的交集运算 集合中并集运算

元素添加:

sadd myset a b c 结果为 3

sadd myset a 结果为0

sadd myset 1 2 3

删除元素 ：

srem myset 1 2 结果就是: a b 3 c

判断元素是否存在 
sismember myset a 存在返回 1 不存在就返回0

差集运算: sdiff key[key]

交集运算 sinner key [key ]

显示集合中所有的元素 SMEMBERS key

显示集合中成员数量 SCARD key

返回集合中的一个或多个成员 srandmember key[count]

存储Set使用场景

跟踪一些唯一性数据

用于维护数据对象之间的关联关系

Redis的Keys的通过操作

keys * 查看所有的key 
del my1 my2 my3 删除某些key

exists my1 查看key是否存在 返回0是存在，1不存在

rename company newcompany 重命名为newcompany

expire key 1000 为key设置过期时间

TTL key 
以秒为单位，返回给定 key 的剩余生存时间(TTL, time to live)。

Redis特性

相关特性

多数据库

redis事务

多数据: 
默认是0号数据库

select 0 ，当然也可以移动数据库 move myset 1 就是将0中的myset移动到myset

MULTI 
标记一个事务块的开始。

EXEC 
执行所有事务块内的命令。

DISCARD 
取消事务，放弃执行事务块内的所有命令。

Redis持久化

RDB方式

AOF方式

持久化使用方式: 
RDB持久化 AOF持久化 无持久化 同时使用RDB和AOF

RDB

优势:

RDB 是一个非常紧凑（compact）的文件，它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。 这种文件非常适合用于进行备份： 比如说，你可以在最近的 24 小时内，每小时备份一次 RDB 文件，并且在每个月的每一天，也备份一个 RDB 文件。 这样的话，即使遇上问题，也可以随时将数据集还原到不同的版本。RDB 非常适用于灾难恢复（disaster recovery）：它只有一个文件，并且内容都非常紧凑，可以（在加密后）将它传送到别的数据中心，或者亚马逊 S3 中。RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快

劣势:

如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么 RDB 不适合你。 虽然 Redis 允许你设置不同的保存点（save point）来控制保存 RDB 文件的频率， 但是， 因为RDB 文件需要保存整个数据集的状态， 所以它并不是一个轻松的操作。 因此你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。 在这种情况下， 一旦发生故障停机， 你就可能会丢失好几分钟的数据。每次保存 RDB 的时候，Redis 都要 fork() 出一个子进程，并由子进程来进行实际的持久化工作。 在数据集比较庞大时， fork() 可能会非常耗时，造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端； 如果数据集非常巨大，并且 CPU 时间非常紧张的话，那么这种停止时间甚至可能会长达整整一秒。 虽然 AOF 重写也需要进行 fork() ，但无论 AOF 重写的执行间隔有多长，数据的耐久性都不会有任何损失

AOF

优势:

使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久（much more durable）：你可以设置不同的 fsync 策略，比如无 fsync ，每秒钟一次 fsync ，或者每次执行写入命令时 fsync 。 AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次，在这种配置下，Redis 仍然可以保持良好的性能，并且就算发生故障停机，也最多只会丢失一秒钟的数据（ fsync 会在后台线程执行，所以主线程可以继续努力地处理命令请求）。AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件（append only log）， 因此对 AOF 文件的写入不需要进行 seek ， 即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令（比如写入时磁盘已满，写入中途停机，等等）， redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题。 
Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写： 重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。 整个重写操作是绝对安全的，因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中，会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面，即使重写过程中发生停机，现有的 AOF 文件也不会丢失。 而一旦新 AOF 文件创建完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操作。AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作， 这些写入操作以 Redis 协议的格式保存， 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂， 对文件进行分析（parse）也很轻松。 导出（export） AOF 文件也非常简单： 举个例子， 如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令， 但只要 AOF 文件未被重写， 那么只要停止服务器， 移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令， 并重启 Redis ， 就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。

劣势: 
对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB 。 在一般情况下， 每秒 fsync 的性能依然非常高， 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快， 即使在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）。AOF 在过去曾经发生过这样的 bug ： 因为个别命令的原因，导致 AOF 文件在重新载入时，无法将数据集恢复成保存时的原样。 （举个例子，阻塞命令 BRPOPLPUSH 就曾经引起过这样的 bug 。） 测试套件里为这种情况添加了测试： 它们会自动生成随机的、复杂的数据集， 并通过重新载入这些数据来确保一切正常。 虽然这种 bug 在 AOF 文件中并不常见， 但是对比来说， RDB 几乎是不可能出现这种 bug 的。

Redis的基本操作