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Redis部分数据导出实战指南(redis 部分数据导出)

Redis导出数据 指南 实战 部分
2023-06-13 09:12:37 时间

越来越多的项目和网站应用现在采用 Redis作为其存储方案,那么备份和恢复非常重要,但是由于我们的项目只需要某些特定的字段数据而不需要全部数据,那么如何快速高效的去做数据的导出呢?今天小编就来给大家分享一篇 Redis部分数据导出实战指南:

1. 假如我们要导出 redis 中 key 为 test 里面的域a 和域b的数据,我们可以通过 redis-cli 命令去实现,代码如下:

redis-cli hgetall test | grep –w "a\|b" result.txt

其中, hgetall 是把散列获取完成,而 grep命令是在结果里查找匹配到‘a\|b 部分的内容,然后输出到 result.txt中。

2. 除了使用 redis-cli 这样的命令,我们还可以使用 Python + redis-py 这样的方式去实现对数据的导出,示例代码如下:

import redis
r = redis.Redis(host="redis_host", port="redis_port", db=0,decode_responses=True)keys = r.keys("test*") # 此处可以过滤你要导出的key
for k in keys: v = r.hgetall(k)
filter_field = {"a":v.get("a"), "b":v.get("b")} # 根据实际需要添加要导出的字段 print(f"{k}:{str(filter_field)}")

3. 另外,我们也可以使用代码进行导出:

# 第一步,从Redis获取所有需要导出的 key
r = redis.Redis(host="redis_host", port="redis_port", db=0)keys = r.keys("test*")
# 第二步,初始化一个结果数组result = []
# 第三步,循环处理keys并过滤出需要的数据for k in keys:
v = r.hgetall(k) filter_field = {"a":v.get("a"), "b":v.get("b")}
result.append(filter_field)
# 第四步,使用 pandas 导出到csvimport pandas as pd
df = pd.DataFrame(result) df.to_csv("result.csv",index=False)

以上就是我们今天为大家分享的 Redis 部分数据的导出的实战指南,尽管 Redis 有很多的使用场景,但是当我们需要对数据做指定的导出的时候,一定要量身定做,好把实际需求满足到位。


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