无大礼?
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随着科技的不断发展,大数据已成为当今信息社会最主要核心资源。大量的数据、新结构、新机制和新算法正在助推新兴行业不断发展壮大,为企业搭建全新的传统经济模式架构。Redis是一种开放源码,内存而非文件存储的基于键值对的非关系Of型NoSQL数据库,因其容量限制1G,成为大数据时代的瓶颈。
在大数据的使用方面,Redis的容量很容易受到限制,而当存储数据量超过Redis的容量后,Redis将无法完成存储,最终将可能导致系统因数据容量不足而无法正常运行。因此,基于容量限制1G的Redis不能满足现代信息社会对数据的需求,也就意味着大数据时代如果仍然坚持基于Redis的解决方案的话,会遇到十分明显的问题,制约着企业发展速度。
为解决此种情况出现的问题,我们可以把Redis的存储容量增加,使用分布式存储的方式来解决储存容量的担忧,增加Redis的存储容量,以适用大数据时代。可以用以下代码实现:
# 分片实现代码
nodes = [
{ 'host': '192. 168. 1. 10', 'port': 6379, 'db': 0, 'weight': 1 },
{ 'host': '192. 168. 1. 11', 'port': 6379, 'db': 0, 'weight': 1 },
{ 'host': '192. 168. 1. 12', 'port': 6379, 'db': 0, 'weight': 1 }
]
sharding_node = ShardedRedis('mymaster', nodes)
```
此外,为了提高Redis的可用性,可以使用Redis Cluster技术,针对大数据时代提供一种分布式存储方式,支持数据切片,能够提高存储Dapacity,同时也支持HA技术,保证Redis实例的可用性。
从上述内容可以看出,在大数据时代,Redis容量限制为1G不再够用,为了满足大数据时代对数据存储需求,增强Redis存储容量,提高可用性,有必要采用分布式存储方式,而且需要使用Redis Cluster技术实现数据切片,预防由于容量不足引起的影响。作为大数据时代的一个主要数据库,Redis必将走出自己的明天。
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