第4回 Redisを用いたアプリケーション開発（2） | gihyo.jp
前回紹介したRedisのLIST型に続き、今回はSET型とSORTED SET型について、その構造とWebアプリケーション開発への応用を紹介します。 SET型の構造 RedisのSET型は、重複のない文字列要素の集合を保持するデータ型です。Javaのコレクションフレームワークをご存知の方には、「HashSet」のようなもの、と想像していただくと分かりやすいかと思います。 LIST型のPUSHやPOPと同様、SET型への追加／削除の時間計算量はO(1)となり、理論上はサイズに関係なく一定時間で操作できることになります。実際、ニコニコ生放送のシステムでは、要素数にして数万規模のSET型に対して、分間数千～数万回の追加操作を行っています。 一見、SET型のデータ構造は単純すぎて、アプリケーションで活用する機会が想像しにくいかもれません。RedisにはHash型という連想配列のように使えるデータ
システム開発で得たRedis利用ノウハウ | フューチャー技術ブログ
こんにちは。初投稿です。 2012年新卒入社の竹内です。入社当時を振り返るとOracle10g,11gを良く利用していおり、データモデリングなどテーブル設計が好きで、2018年4月ぐらいまでRDBとバッチに浸ってました。 さて、現在プロジェクトでRedisを使っているのですが、いままでRDB人間だっただけにKVSやRedisならではの特徴に四苦八苦してます。 苦しんだ分、色々な知見を得ることができているので、その内容をご紹介します！ 対象者 Redisの業務システム導入を検討している方 RDBとRedisの違いを知りたい方 現場的なRedisの利用方法を知りたい方 書いてないこと データ型やコマンドなど、HelloWorld的に公式ドキュメントを見て得られる情報 インストールなど、Redisを利用できるまでの手順 フェイルオーバーやバックアップをはじめとする運用に関する内容 データ永続化に
Coffee Meets Bagel が、Amazon ElastiCache for Redis を使用してリコメンデーションモデルを強化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Coffee Meets Bagel が、Amazon ElastiCache for Redis を使用してリコメンデーションモデルを強化 Coffee Meets Bagel (CMB) は、毎日 150 万人以上のユーザーに出会いの機会を提供するマッチングアプリです。有意義な関係をもたらす、楽しく安全で質の高い出会いの経験をもたらすことに焦点を当てているため、当社のモットーは「量よりも質」です。こうした約束を果たすために、私たちが提供するすべてのマッチングは、ユーザーが求める厳格な基準を満たす必要があります。 ところが、現在のトラフィックでは、高品質のマッチングを作成することは困難な問題となっています。当社は 30 人のエンジニアで構成されています (データチームには 3 人のエンジニアしかいません)。 これは、すべてのエンジニアが当社
ハッシュ型 — redis 2.0.3 documentation
ハッシュ型¶ Redisハッシュ型は順番がないRedis文字列型のフィールドと値のマップです。フィールドの追加、削除、確認をならしてO(1)で行うことができます。すべてのキー、値、またはその両方を一覧するのはO(N)で行うことができます。（Nはハッシュ内のフィールドの数です） Redisハッシュ型は面白い作りになっています。どのような点が面白いかというと、オブジェクトを表現するのにとても適した形になっているところです。例えば、ウェブアプリケーションユーザはたとえばユーザ名、暗号化されたパスワード、最終ログイン時刻などのフィールドを持ったRedisハッシュで表現されます。 他のとても重要な機能として、少ないフィールド数で構築されたRedisハッシュは非常にメモリを使う量が少なく、すべてのフィールドをRedisキーの最上位レベルに刷るのと比べると一目瞭然です。（この値は設定可能です。詳細はre
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