redis如何做统计，redis怎么查询数据实时汇总

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如何统计Redis中各种数据的大小

Redis 基于压缩列表实现了 List、Hash 和 Sorted Set 这样的集合类型，这样做的最大好处就是节省了 dictEntry 的开销。当你用 String 类型时，一个键值对就有一个 dictEntry，要用 32 字节空间。

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。如图。第二种通过连接池连接。这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。

在 Redis 中查看数据可以使用以下命令：keys pattern 命令可以列出匹配给定模式的所有键名。例如，执行 keys * 可以列出所有的键名。type key 命令可以查看指定键的数据类型。例如，执行 type mykey 可以查看键 mykey 的数据类型。get key 命令可以获取指定键的值。

首先双击打开电脑桌面上的Redis Desktop Manager应用程序的快捷方式。打开软件之后，并点击左上角的【连接到Redis服务器】。打开新增服务器窗口，输入名称、地址、密码（如果Redis服务器需要密码）后测试连接并保存。

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。

要统计 Redis 中以某个字符开头的 key 的数量，可以使用 SCAN 命令结合通配符。具体步骤如下：使用 Redis 客户端连接到 Redis 服务器。输入 SCAN 0 MATCH prefix* COUNT 10000 命令，其中 prefix 是您想要匹配的前缀，10000 是一次最多扫描的 key 的数量。

redis统计某个开头key的数量

使用redis实现计数器是因为redis是单线程的，使用setnx命令或者lua脚本，可以实现对同一个key的单线程计算。

因为redis是单线程，所以key太多会导致其他访问redis的应用进入等待状态，所以不推荐使用keys。

使用Redis的脚本功能实现Redis中数据简单查询，有需要的朋友可以参考下。

redis中的数据占用内存大小分析

1、其中SDS的保存占用的内存如下所示：在 SDS 中，buf 保存实际数据，而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销。

2、使用Redis客户端连接Redis，保证可以执行Redis命令，可以用RedisDesktopManager，当然也可使用Xshell。执行infomemory查询Redis内存使用情况信息。

3、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。

4、你可以用xshell连接你的服务器，然后执行info memory命令查询Redis 内存使用情况信息，还可以参考下面的网页。

5、这个在配置文件中：Redis 支持运行时通过命令动态修改内存大小既然可以设置 Redis 最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。

6、一般推荐Redis设置内存为最大物理内存的四分之三。

redis那个命令可以统计key的数量?

1、要统计 Redis 中以某个字符开头的 key 的数量，可以使用 SCAN 命令结合通配符。具体步骤如下：使用 Redis 客户端连接到 Redis 服务器。输入 SCAN 0 MATCH prefix* COUNT 10000 命令，其中 prefix 是您想要匹配的前缀，10000 是一次最多扫描的 key 的数量。

2、info可以看到所有库的key数量 dbsize则是当前库key的数量 keys *这种数据量小还可以，大的时候可以直接搞死生产环境。

3、使用redis实现计数器是因为redis是单线程的，使用setnx命令或者lua脚本，可以实现对同一个key的单线程计算。

4、redis做缓存的时候，怎么取出全部相同前缀的key，百度到很多都是keys，scan 获取当前库下的所有key 可以使用 keys * 命令，keys支持模糊匹配，但是cpu使用率有点高。

5、redis-cli --scan ，0.6版本，不知道低版本的有没有这个参数。

关于redis如何做统计和redis怎么查询数据实时汇总的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。