রেডিস ডেটা স্ট্রাকচার

আপনি Redis-এ নতুন কিনা বা আপনার উপলব্ধ বৈশিষ্ট্যগুলির একটি রিফ্রেসার প্রয়োজন, এই নির্দেশিকা আপনাকে রেডিস সরবরাহ করে এমন সমস্ত ডেটা কাঠামো বুঝতে সাহায্য করতে পারে৷

সঠিক কাঠামো চয়ন করুন

রেডিস ডেটা স্ট্রাকচারগুলি সহজ - আপনি যে সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করছেন তার জন্য সেগুলির কোনওটিই নিখুঁত ম্যাচ হতে পারে না। কিন্তু আপনি যদি আপনার ডেটার জন্য সঠিক প্রাথমিক কাঠামো বাছাই করেন, তাহলে রেডিস কমান্ড আপনাকে আপনার যা প্রয়োজন তা পাওয়ার জন্য দক্ষ উপায়ের দিকে পরিচালিত করতে পারে। অনেক Redis কমান্ডের একটি উপসর্গ থাকে যা নির্দেশ করে যে তারা কোন ধরনের অন্তর্নিহিত ডেটা স্ট্রাকচারের সাথে কাজ করবে।

সাধারণ-উদ্দেশ্য ডেটা স্ট্রাকচার

বিশেষ ডেটা স্ট্রাকচার

রেডিস বিশেষ ধরনের বিশেষ কেস ম্যানিপুলেট করার জন্য অনেকগুলি অপারেশন প্রদান করে, যখন "আন্ডার-দ্য-হুড" টাইপ উপরের সাধারণ উদ্দেশ্য ডেটা প্রকারগুলির মধ্যে একটি:

আপনার বড় ও ব্যবহার করুন

ডেটা স্ট্রাকচারের অ্যাক্সেস প্যাটার্নের অপব্যবহার করা একটি অভিধানের অপব্যবহারের মতো:একটি শব্দ খুঁজতে প্রতিটি পৃষ্ঠায় ফ্লিপ করবেন না! প্রতিটি Redis কমান্ডের সময় জটিলতা redis.io এ নথিভুক্ত করা হয়।

বিগ ও হল "সীমিত আচরণ" প্রকাশ করার একটি উপায় যা কিছু কীভাবে করবে। সিস্টেমে ডেটার পরিমাণ বাড়ার সাথে সাথে অপারেশনটি কীভাবে সঞ্চালিত হবে তা চিন্তা করার একটি সহজ উপায়। যদি একটি অপারেশন O(1) হয়, তবে এটি সম্পূর্ণ হতে নির্দিষ্ট সময় লাগবে, যতই ডেটা জড়িত থাকুক না কেন। যেটি O(n) হয় সেটি ডেটার সাথে রৈখিকভাবে স্কেল করবে এবং যেটি isO(n²) ডেটার পরিমাণ বৃদ্ধির সাথে সাথে তা দ্রুতগতিতে ধীর হয়ে যায়।

আরও পুঙ্খানুপুঙ্খ চিকিত্সার জন্য, নমুনা কোড এবং গ্রাফ সহ বড় O-এর এই সহজ ভূমিকা দেখুন৷

ভাল সিস্টেম ডিজাইন মৌলিক অ্যালগরিদমিক বিশ্লেষণের চেয়ে বেশি সময় নেয়, তবে সময়ে সময়ে মৌলিক বিষয়গুলি ব্রাশ করা এবং আপনার অ্যাপে ডেটা অ্যাক্সেসের মোট জটিলতা সম্পর্কে চিন্তা করা সার্থক৷

অপারেশনগুলি ছোট রাখুন

রেডিস একক-থ্রেডেড, যা এটি সম্পর্কে যুক্তি করা সহজ করে তোলে তবে শুধুমাত্র মাল্টিথ্রেডেড ডেটা অ্যাক্সেসের সাথে পরিচিত লোকদের জন্য কিছু বিস্ময়ও সৃষ্টি করতে পারে৷ অন্যান্য ডাটাবেসের তুলনায় রেডিস-এ দীর্ঘস্থায়ী অপারেশনগুলি বেশি বিপজ্জনক:যেহেতু রেডিস শুধুমাত্র একটি কাজ করে সময়, দীর্ঘমেয়াদী ক্রিয়াকলাপগুলি সিস্টেম-ব্যাপী ব্যাকআপের কারণ হতে পারে৷

রেডিসের সাথে ভাল পারফরম্যান্সের চাবিকাঠি হল ডেটা অ্যাক্সেস অপারেশনগুলিকে খুব দানাদার রাখা। Redis-এ 100,000 O(1) অপারেশনগুলি 100,000-এলিমেন্ট সংগ্রহে 1 O(N) অপারেশনের চেয়ে ভাল হতে পারে, যদিও আপনি নেটওয়ার্ক এবং প্রোটোকল পার্সিংয়ের কারণে শাস্তি দিতে হবে৷

কিভাবে আপনি আপনার সিস্টেমে ব্যথা-পয়েন্ট খুঁজে পেতে পারেন? নিয়মিত স্লোলগ চেক করুন (অথবা আপনি যদি রেডিসগ্রীন গ্রাহক হন তবে আপনার ড্যাশবোর্ডে "ধীরগতির প্রশ্ন" ট্যাবটি দেখুন)। একটি একক ক্রিয়াকলাপ যত বেশি সময় ধরে চলে, আপনার সিস্টেম যা করার চেষ্টা করছে তা ততই ধীর হয়ে যায়, তাই এটি সংক্ষিপ্ত রাখুন!