redis一共几个库，redis数据库分为多少种命令

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redis的数据是存在内存里吗

1、这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。

2、选项A正确，Redis是一个基于内存的键值对存储系统，主要消耗内存物理资源。它将数据存储在内存中，因此具有高速的读写操作和较低的延迟。选项B正确，在Redis中，TTL命令用于查看键的剩余生存时间，单位为秒。

3、MongoDB 数据存在内存，由 linux系统 mmap 实现，当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。支持的数据结构Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。

4、redis是类似key_value形式的快速缓存服务。类型较丰富，可以保存对象、列表等，支持的操作也很丰富，属于内存数据库，且可以把内存中的数据及时或定时的写入到磁盘。可设置过期自动删除，速度快，易于使用。

5、频繁读取redis性能会有影响。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能。

6、在Redis中，提供两种持久化机制：RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。RDB：RDB是一种快照持久化机制，它可以将Redis的内存数据周期性地写入磁盘上的一个文件中。

1、Redis支持多个数据库，并且每个数据库的数据是隔离的不能共享，并且基于单机才有，如果是集群就没有数据库的概念。

2、阿里云、腾讯云云数据库Redis版有256个DB，从DB0到DB255。数据库是由一个整数索引标识，而不是由一个数据库名称。默认情况下，一个客户端连接到数据库0。每个数据库都有属于自己的空间，不必担心之间的key冲突。

3、redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M。操作方法如下：首先要安装redis，开启redis的服务。安装python的redis模块。pip install redis。第一种直接连接redis。打开redis客户端，查看redis数据库。

4、数据可视化：（7）Matplotlib：最全面的Python数据可视化库；（8）Plotly：只需要写最少的代码就能得出最多彩缤纷的图像。

在【对象资源管理器】窗口中展开服务器，然后选择【数据库】节点右键单击【数据库】节点，从弹出来的快捷菜单中选择【新建数据库】命令。执行上述操作后，会弹出【新建数据库】对话框。

redis默认的数据库是0~15一共16个数据库，可以通过配置再改多或改少数据库。可以使用select来选择要查看的数据库。

打开reidis，选择第三个数据库。rpush listInfo aa，向listInfo添加数据，向后加，r代表右。push listInfo bb，向listInfo添加数据，向前加。lrange listInfo 0-1，代表查询所有添加的数据。

redis 中的每一个数据库，都由一个 redisDb 的结构存储。其中，redisDb.id 存储着 redis 数据库以整数表示的号码。redisDb.dict 存储着该库所有的键值对数据。redisDb.expires 保存着每一个键的过期时间。

Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它也可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis是Remote Dictionary Server的缩写，最初由Salvatore Sanfilippo开发。

Redis是由意大利人Salvatore Sanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库。

Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。

Redis是一个内存中的键值数据库，通常称为数据结构服务器。Redis和其他键值数据库之间的主要区别之一是Redis存储和操作高级数据类型的能力。这些数据类型是大多数开发人员熟悉的基本数据结构（列表，映射，集合和排序集）。

REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。

Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。

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