Redis三模式中的革新从存储到计算（redis的三大模式）

Redis三模式中的革新：从存储到计算

Redis作为一个快速、高性能的NoSQL内存数据库，具有非常广泛的应用范围，包括缓存、消息队列、实时数据分析、高速搜索等。而在最新版本的Redis6中，又新增了三种计算模式，分别是Redis Streams、RedisGraph和Redis，让Redis在多场景下展示了全面的计算能力，可谓是从存储到计算的全面升级。

一、Redis Streams

Redis Streams是一种高性能、可扩展、消息处理的新特性，它基于Redis list数据结构实现，提供了一个带有可靠的消费者组的实时、可容错、轻量级的数据流处理系统。 这使得应用程序能够高效地处理流数据，并在处理流数据时确保数据的准确性和一致性。使用者可以使用Redis的优越性能和易于部署的特性来构建具有实时数据处理能力的应用程序。

示例代码：

//创建streams

XADD mystream * name “redis”

XADD mystream * name “graph”

XADD mystream * name “”

//读取streams

XREAD STREAMS mystream 0

XREAD BLOCK 0 STREAMS mystream 0 TIMEOUT 5000

二、RedisGraph

RedisGraph是一个基于Redis的分布式图形数据库管理系统，提供了基于图形和节点关系的数据模型和查询语言，具有非常高的可扩展性和性能，支持大规模数据图查询和分析。RedisGraph的查询性能非常高，仅需毫秒级时间就能查询出数百万节点和关系边的图数据。RedisGraph支持OpenCypher查询语言，并具有高度易用性和集成性，是非常适合进行复杂的数据图分析和查询的工具。

示例代码：

//创建图形数据库

GRAPH.QUERY MyGraph “CREATE (:Person {name:’Alice’})-[:KNOWS]->(:Person {name:’Bob’})”

//查询图形数据库

GRAPH.QUERY MyGraph “MATCH (a:Person)-[:KNOWS]->(b:Person) RETURN a.name”

三、Redis

Redis是一种开源的深度学习推理引擎，它通过Redis数据库为深度学习模型提供高度优化的CPU和GPU计算能力。这使得开发人员可以在本地Redis数据库中存储和管理深度学习模型，并使用Redis来加速模型训练和推断，以实现高效实时的深度学习应用。

示例代码：

//创建Tensor

.TENSORFLT input FLOAT 1 3 VALUES 1.0 2.0 3.0

.TENSORFLT weight FLOAT 1 3 VALUES 3.0 2.0 1.0

//执行模型计算

.TENSORFLT output FLOAT 1 1

.DAGRUN MINIMIZE LOADED 1 .INPUTS input .OUTPUTS output | .MUL weight weights

总结

Redis6的三种新模式是Redis数据库的革新，为开发者提供了高性能、易用、可扩展的数据流、图形和计算能力。这些模式可以轻松地应用于不同的应用场景，从而在实现排序、分析和计算等不同的任务过程中为用户节省时间和资源。因此，Redis的推出为开发者提供了更具体和周到的工具和资源，让Redis数据库更好地满足现代应用程序的需要。

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