Redis企业概述

期望现代数据库在单个数据库系统中提供多种数据建模选项,从而避免与针对每个应用程序用例管理不同数据库相关的开销和成本。但是,许多多模型数据库在扩展其API的同时保持其核心数据库引擎不变。这种方法极大地影响了数据库性能,因为新的数据模型请求是由未设计为处理该数据逻辑的软件逻辑处理的。此外,在保持低延迟的同时处理多个数据模型的请求具有挑战性,并且在大多数情况下,需要与数据库交互来回进行繁琐的交互。应用程序层或具有部署在数据库外部的基础结构逻辑

Redis Enterprise Modules通过为每个数据模型提供单独的专用和优化引擎,减少了为每个应用程序用例维护专业数据库的需要。经过可靠测试和验证,可与Redis Enterprise和开源Redis一起使用,这些模块包括RedisGraph RedisJSON RedisTimeSeries RedisBloom和RediSearch RedisGears是一种无服务器引擎,用于跨模块和Redis数据结构执行任何类型的操作RedisGears支持多个应用程序用例,并享有Redis Enterprise的低延迟和线性扩展

重新搜索

搜索引擎索引数据的速度很慢,因此需要很长时间才能在搜索结果中显示新内容

RediSearch是运行在Redis数据集上的快速搜索引擎,可让您查询刚刚被索引以回答复杂查询的数据。它可用作快速文本搜索或自动完成引擎,用作其他数据存储上托管的数据集的二级索引。并作为为其他模块(例如RedisGraph和RedisTimeSeries)提供动力的搜索引擎

使用完全基于现代数据结构的C语言编写,并使用有效的Redis协议RediSearch是最快的搜索引擎此外,RediSearch功能丰富,支持许多功能,包括对布尔查询进行排名,地理过滤器,同义词数字过滤器和范围聚合等,甚至还可以添加自己的自定义评分代码

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RedisGraph

在传统图数据库架构上运行多跳图查询效率低下且速度慢,因为它们基于邻接关系列出了一种对于图处理而言次优的方法

RedisGraph基于独特的方法和体系结构,可将Cypher查询转换为在GraphBLAS引擎上执行的矩阵操作。这种新设计使诸如社交图操作欺诈检测和实时推荐之类的用例执行速度比其他任何图数据库快xx倍

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RedisJSON

要将JSON对象存储在本机Redis实现中,您可以使用String数据结构,也可以将其分解为Hash字段,从而在应用程序上增加翻译开销

RedisJSON使JSON成为Redis中的本机数据结构。它是为快速高效地量身定制的,用于高速,高容量地处理JSON文档。结果,您可以将文档数据存储在诸如格式和规模之类的层次树中,并对其进行有效查询,从而显着改善了性能与现有基于磁盘的文档数据库解决方案相比

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RedisTimeSeries

Redis多年来一直用作实时时间序列数据库,为物联网股票价格和遥测等用例提供支持

借助RedisTimeSeries功能,例如自动下采样聚合标签和搜索压缩以及增强的多范围查询,现在已在Redis中得到本地支持。内置到流行的监控工具(如Prometheus和Grafana)的连接器可将数据提取为有用的格式,以进行可视化和监控维护Redis的DNA RedisTimeSeries比任何其他时间序列数据库都快得多

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RedisBloom

Bloom和Cuckoo过滤器TopK和CountMinSketch凭借其空间效率和恒定时间的隶属功能而广泛用于支持数据成员查询。这表示快速,高效的概率数据结构实现不容易开发

基准表明,用于Bloom过滤器和其他概率数据结构的Redis实现比其他概率实现快一个数量级。当在Redis Enterprise上部署时,RedisBloom具有线性比例单位的故障转移时间和持久性,易于配置和内置监控能力

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