Redis（Remote Dictionary Server），即远程字典 服务器 ，是是一个开源的高性能数据库。Redis的强大优势在于其优秀的key-value数据库支持，以及其实现集合运算的许多强大功能。
Redis提供了多种数据类型来满足不同类型的集合运算需求。例如，可以使用哈希字段数据结构来创建复杂的键值对，使用哈希表来保存唯一键值，使用列表来实现栈或者队列操作，使用有序集合来存储有序的元素，使用集合来实现无序的元素操作，并且可以利用事务功能，将多集合运算组合起来实现像Redis文档一样的强大功能。
Redis还提供了多种运算符，比如交集、并集、差集，以及各种基本运算符，可以实现实时键值操作，实现多维度数据存取，做出定向查询服务，提高存取性能和数据处理效率。
示例代码：
//将集合A和集合B求交集SINTER A B //给集合A添加新元素SADD A ‘elementA’//对集合A取差集 BSDIFF A B//将集合A和集合B求并集SUNION A B//删除集合A中的元素SREM A ‘elementA’//求集合A和集合B的不同元素SISMEBERS A B
此外，Redis支持实时报警功能，当内存使用率超过阈值时，就可以自动进行报警处理，以保证数据的安全可用。
Redis的强大优势在于它的强大的key-value数据库支持，以及其实现集合运算的多种强大功能，能够满足不同类型的集合运算需求，帮助我们实现更复杂的数据结构，将多维数据合并成一起，大大提升处理效率。
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高层住宅、多层住宅、小高层怎么讲？
1层~3层为低层住宅；4层~6层为多层住宅；7层~10层为中高层住宅（也称小高层住宅）；11层~30层为高层住宅；30层（不包括30层）以上为超高层住宅。 多层住宅主要是借助公共楼梯垂直交通，是一种最具有代表性的城市集合住宅。 它与中高层（小高层）和高层住宅相比，有一定的优势： （1）在建设投资上，多层住宅不需要像中高层和高层住宅那样增加电梯、高压水泵、公共走道等方面的投资，得房率比较高。 （2）在户型设计上，多层住宅户型设计空间比较大，居住舒适度较高。 （3）在结构施工上，多层住宅通常采用砖混结构，因而多层住宅的建筑造价一般较低。 但多层住宅也有不足之处，主要表现在： （1）底层和顶层的居住条件不算理想，底层住户的安全性、采光性差，厕所易溢粪返味；顶层住户因不设电梯而上下不便。 此外屋顶隔热性、防水性差。 （2）难以创新。 由于设计和建筑工艺定型，使得多层住宅在结构上、建材选择上、空间布局上难以创新，形成“千楼一面、千家一样”的弊端。 如果要有所创新，需要加大投资又会失去价格成本方面的优势。 多层住宅的平面类型较多，基本类型有梯间式、走廊式和独立单元式。 一般而言，小高层住宅主要指7层~10层高的集合住宅。 从高度上说具有多层住宅的氛围，但又是较低的高层住宅，故称为小高层。 对于市场推出的这种小高层，似乎是走一条多层与高层的中间之道。 这种小高层较之多层住宅有它自己的特点： （1）建筑容积率高于多层住宅，节约土地，房地产开发商的投资成本较多层住宅有所降低。 （2）这种小高层住宅的建筑结构大多采用钢筋混凝土结构，从建筑结构的平面布置角度来看，则大多采用板式结构，在户型方面有较大的设计空间。 （3）由于设计了电梯，楼层又不是很高，增加了居住的舒适感。 但由于容积率的限制，与高层相比，小高层的价格一般比同区位的高层住宅高，这就要求开发商在提高品质方面花更大的心思。 高层住宅是城市化、工业现代化的产物，依据外部形体可将其分为塔楼和板楼。 （1）高层住宅的优点：高层住宅土地使用率高，有较大的室外公共空间和设施，眺望性好，建在城区具有良好的生活便利性，对买房人有很大吸引力。 （2）高层住宅的缺点：高层住宅，尤其是塔楼，在户型设计方面增大了难度，在每层内很难做到每个户型设计的朝向、采光、通风都合理。 而且高层住宅投资大，建筑的钢材和混凝土消耗量都高于多层住宅，要配置电梯、高压水泵、增加公共走道和门窗，另外还要从物业管理收费中为修缮维护这些设备付出经常性费用。 高层住宅内部空间的组合方式主要受住宅内公共交通系统的影响。 按住宅内公共交通系统分类，高层住宅分单元式和走廊式两大类。 其中单元式又可分为独立单元式和组合单元式，走廊式又分为内廊式、外廊式和跃廊式。 超高层住宅多为30层以上。 超高层住宅的楼地面价最低，但其房价却不低。 这是因为随着建筑高度的不断增加，其设计的方法理念和施工工艺较普通高层住宅和中、低层住宅会有很大的变化，需要考虑的因素会大大增加。 例如，电梯的数量、消防设施、通风排烟设备和人员安全疏散设施会更加复杂，同时其结构本身的抗震和荷载也会大大加强。 别外，超高层建筑由于高度突出，多受人瞩目，因此在外墙面的装修上档次也较高，造成其成本很高。 若建在市中心或景观较好地区，虽然住户可欣赏到美景，但对整个地区来讲却不协调。 因此，许多国家并不提倡多建超高层住宅。
Memcached-redis怎么实现对value的模糊查询
模糊查询不是这类数据库的强项。 如果一定要这样查询，可以使用Rula写过程来查询，或把数据取到内存再写程序代码过滤。 服务本身并没有提供模糊查询的功能。
大数据可视化和大数据开发哪个好
大数据开发的学习内容中包含可视化，掌握了大数据的开发技术，也可以从事可视化的相关工作。 基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。 hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。 大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。 大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。 大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。 大数据数据采集阶段：Python、Scala。 大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。 大数据技术人员的就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 工作岗位：ETL研发、Hadoop开发、可视化（前端展现）工具开发、信息架构开发、数据仓库研究、OLAP开发、数据预测（数据挖掘）分析、企业数据管理、数据安全研究、数据科学研究等。
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