聚焦 Redis集合查询效率问题（redis集合效率问题）

Redis 相信大家都不陌生，它是一款具有极高性能的开源内存数据库，相比磁盘存储可提供秒级查询，非常适合在一些高并发系统中使用。然而对于对效率有着苛刻要求的系统，选择 Redis 这款全内存的数据库也不意味着可以拥有极高的查询效率，特别是在处理集合查询上，使用者也不可避免地会遇到 Redis 的效率问题。

当Redis集合处理类型查询时，内部查询并不是采用传统的数据库查询语句，而是基于生成树结构对对象列表和对象属性进行计算并相互比较，是基于深度并行模型。在查询同一集合多个元素时，查询过程极其耗时，例如查询一个集合 10,000 元素的时间，成百上千倍的概率是查询不出来的，根本就因为查询并不宜推进所有的结果集，查询只能站在结果集的入口条件等待结果返回。

对于这种情况，Redis 提供的两种常用的方法可以解决效率问题，分别是采用分段执行技术，基于 offset 和 count 进行集合元素顺序索引，针对元素进行索引查询，同时支持自定义比较算法，进行分页查询从而加快查询效率。

代码实践：

基于 offset 和 count 进行集合元素顺序索引：

//获取第5-10条数据

String str =redisTemplate.opsForList().range(“keyList”,5,10);

//自定义比较算法：

//获取第一个小于“20”的值

Object obj = redisTemplate.opsForList().index(“keyList”, 20,new Comparator(){

@Override

public int compare(Object o1, Object o2) {

return o1.compareTo(o2)>1?1:-1;

}

});

分段执行技术：

//第一段：从0开始获取5条数据

String str1=redisTemplate.opsForList().range(“keyList”, 0, 5);

//第二段：从5开始获取5-10条数据

String str2=redisTemplate.opsForList().range(“keyList”, 5, 10);

//第三段：从10开始获取到最后一条数据

String str3=redisTemplate.opsForList().range(“keyList”, 10, -1);

以上就是本文关于Redis集合查询效率的的简单介绍，希望对大家有所帮助。当系统需要高并发、高效率的查询时，可以通过上述方式来有效解决Redis集合数据查询的效率问题。

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