百万级数据瞬间从Redis检索（从redis取百万数据）

百万级数据瞬间从Redis检索

在今天的高性能服务场景中，需要瞬间检索百万级别的数据，这就需要在响应时间方面掌握一定的技术优势，以达到用户体验优化的目标。Redis系统最擅长做的就是瞬间检索数据，其提供了一系列的操作，只要对其 进行适当的灵活配置，就能做到百万级别的数据瞬间检索指直接从缓存中获取，大大节省了数据库的访问延迟。

以Python3 为例，百万级数据瞬间从Redis检索的具体实现步骤如下：

1、建立Redis连接：需要建立Redis连接，并且设置连接后要实现对Redis库的读写。

`python

import redis

# 建立redis连接

client = redis.StrictRedis(host= localhost , port=6379, db=0)

2、设置散列（hash）：把百万级别的数据放到Redis中，需要将其设置成散列表（hash），把数据存储在Redis的hash数据结构中。
```python#设置散列
client.hmset("million_data",{"k1":"v1","k2":"v2","k3":"v3","k4":"v4","k5":"v5"})

3、检索数据：随后就可以使用Redis的查看命令，检索到需要的数据。

`python

# 检索数据

result = client.hmget( million_data , [ k1 , k2 , k3 , k4 , k5 ])

print(result)

如果要在百万级别的数据中瞬间检索， Redis都能提供极快的速度和相应能力，这也是为什么在服务端优化领域，Redis系统总是非常受欢迎的主要原因之一。

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