数据高效交互丨DolphinDB Redis 插件使用指南

DolphinDB 是一个高性能的分布式数据库。通过 Redis 插件,DolphinDB 用户可以轻松地与 Redis 数据库进行交互。用户不仅可以从 DolphinDB 向 Redis 发送数据,实现高速的数据写入操作;还可以从 Redis 读取数据,将实时数据流集成到 DolphinDB 中进行分析和处理。这种集成提供了一种强大的工具,用于构建高效且可扩展的实时数据处理和分析应用程序,以满足当今数据驱动决策环境中对速度和灵活性的严格要求。

本文主要介绍如何使用 DolphinDB 的 Redis 插件进行 Redis 数据库的数据写入和读取,并提供实际使用案例。本文中的代码需要运行在 DolphinDB Server 2.00.10 或更高版本以及对应插件上,且支持 Linux 和 Windows 系统。

1. Redis 数据库介绍

Redis 是一个开源的高性能键值数据库,以其快速的数据操作和丰富的数据结构支持而广受欢迎。基于内存运行的 Redis 具有极高的读写速度。Redis 通过持久化存储功能确保数据的安全性和可靠性。其灵活的数据结构支持包括字符串(String)、列表(List)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)、哈希表(Hash)等,使其能够应用于从简单的缓存系统到复杂的实时数据处理系统的各种应用场景。

Redis 中的字符串可以被视为最简单的数据类型,是其他所有类型的基础。String 类型是二进制安全的,即 Redis 的字符串可以包含任何数据,比如图像或序列化对象的二进制数据。例如整数和浮点数在 Redis 内部以字符串形式存储,当使用命令如SET key 100时,虽然存储的是一个数值,实际上是将数值100转换成等效的字符串 "100" 并存储它。

2. 基本使用说明

2.1 安装与加载

Redis 插件目前可以在 2.00.10 版本及以后的 DolphinDB Server 通过插件市场进行安装。节点启动后,连接节点并在 GUI(或 VS Code、Web UI)等 DolphinDB 客户端中执行installPlugin函数,则可以下载与当前 server 版本适配的 Redis 插件文件,插件文件包括插件描述文件及插件的二进制文件。

installPlugin("redis")

在脚本中调用插件相关的接口前,需要先加载插件,在 GUI(或 VS Code、Web UI)等客户端中执行loadPlugin("Redis")即可完成加载。

2.2 基础接口使用说明

Redis 插件提供的主要功能包括:建立与 Redis 服务器的连接、对 Redis 数据库进行读取和写入操作、连接状态监控、操作结束后关闭连接,具体示例如下:

通过connect接口建立连接,得到连接句柄。

conn = redis::connect("<IPAddr>", 6379)

通过run接口执行 Redis 命令,如 "AUTH", "GET", "SET" 等。

// 使用 "GET" 命令读取键 "key" 的值
val = redis::run(conn, "GET", "key")// 使用 "HGET" 命令从名称为 "id" 的哈希表中读取键 "key" 的值
val = redis::run(conn, "HGET", "id", "key")

此外,对于批量写入操作,Redis 插件还提供了batchSet、batchHashSet等高性能的批量写入接口进行优化。

通过getHandleStatus接口可以获得连接状态表。

status = redis::getHandleStatus()

返回结果如下,可以看到表中有 token、address、createdTime 三列。其中 token 是连接的标识,getHandle接口可以通过该 token 获取连接句柄;address 连接的 Redis server 的 "ip:port" 网络地址;createdTime 是该连接创建的时间,如下图:

操作结束后通过release接口关闭特定的连接。

redis::release(conn)

或者通过releaseAll接口关闭全部已建立的连接。

redis::releaseAll()

此外 Redis 插件还提供了getHandle接口用于获取特定连接句柄,因为通过redis::connect接口建立的连接并不会随着 DolphinDB 的会话结束而自动释放。

redis::getHandle(token)

其中参数 token 是通过getHandleStatus接口获取的连接的 id。

插件使用的详细内容请参考 Redis 插件文档。

2.3 数据类型转换

因为在 Redis 中存储的键和值实际上都是以字符串的形式保存的,所以 Redis 插件提供的run、batchSet、batchHashSet接口传入的键和值都是 DolphinDB 的 STRING 类型。如果使用其他类型的数据,需要调用 DolphinDB 的string函数先将其转为字符串类型再使用。

3. 案例演示

3.1 案例1

本小节以将行情插件实时订阅的行情数据实时写入 Redis 数据库为例,对 Redis 插件的使用进行说明,整体流程如下图:

通过 DolphinDB 的众多行情插件,您可以非常方便高效地将实时行情数据写入 DolphinDB 分布式数据库。本文不关注如何订阅实时行情到 DolphinDB 数据库,该部分可参考 MDL 行情插件 和 amdQuote 行情插件 等行情类插件教程。

通过submitJob提交一个 Redis 写入作业,每 500ms 执行一次redisjob自定义函数,将订阅的最新行情数据更新到 Redis 数据库。

def submitByHalfSecond(){do {redisjob()sleep(500)} while(true)
}
submitJob("submitByHalfSecond", "submitByHalfSecond", submitByHalfSecond)

函数redisjob中首先通过connect接口建立起到 Redis 数据库的连接,然后通过run接口执行 Redis AUTH 命令来登录。数据表 CFFEX_PRICE 和 CZCE_PRICE 由行情插件实时订阅写入,数据内容类似下图:

然后通过 SQL 语句context by id order by time_stamp limit -1过滤,获取行情数据表中每个 id 的最新一条行情数据,如下图:

获取到要更新的数据后,用saveHashDataToRedis自定义函数将最新数据写入 Redis 数据库,完成后调用release释放连接。

def redisjob(){conn=redis::connect(host, port)redis::run(conn, "AUTH", "password")go// 获取每个 id 对应的最新时间的行情数据cffex_data = select * from loadTable("dfs://CFFEX", "CFFEX_PRICE") context by id order by time_stamp limit -1czce_data = select * from loadTable("dfs://CZCE", "CZCE_PRICE") context by id order by time_stamp limit -1saveHashDataToRedis(conn, cffex_data)saveHashDataToRedis(conn, czce_data)redis::release(conn)
}

函数saveHashDataToRedis中使用了batchHashSet接口,批量高效地执行 Redis 的 HSET 操作。

接口batchHashSet的第二个参数是一个 String 类型数组,每一个元素作为 HSET 中的一个 key 对应 fieldData 表中的一行数据;第三个参数是一个每列都是 String 类型的表,每列列名作为 Redis HSET 中的 field,值作为 HSET 中的 value。

def saveHashDataToRedis(conn, tb){id = exec id from tb// 通过 string 函数将数据转为 string 类型data = select string(time_stamp) as time_stamp, exchange, string(last_price) as last_price,string(volume) as volume, string(bid_price1) as bid_price1, string(bid_volume1) as bid_volume1,string(bid_price2) as bid_price2, string(bid_volume2) as bid_volume2, string(bid_price3) as bid_price3,string(bid_volume3) as bid_volume3, string(bid_price4) as bid_price4, string(bid_volume4) as bid_volume4,string(bid_price5) as bid_price5, string(bid_volume5) as bid_volume5, string(ask_price1) as ask_price1,string(ask_volume1) as ask_volume1, string(ask_price2) as ask_price2, string(ask_volume2) as ask_volume2,string(ask_price3) as ask_price3, string(ask_volume3) as ask_volume3, string(ask_price4) as ask_price4,string(ask_volume4) as ask_volume4, string(ask_price5) as ask_price5, string(ask_volume5) as ask_volume5from tbredis::batchHashSet(conn, id, data)
}

之后可以通过 HGET 查看已写入的数据,例如查看 id 为 “id01” 哈希表的 ”time_stamp“ 字段的值:

redis::run(conn, "HGET", "id01", "time_stamp")

至此,已经成功将实时订阅的行情数据写入到 Redis 数据库中。

3.2 案例2

该案例展示了如何结合 DolphinDB 的流订阅功能,将流数据表订阅的数据实时写入 Redis 服务器中。

  1. 通过 DolphinDB 的streamTable函数创建流数据表,然后使用enableTableShareAndPersistence函数将该流数据表共享并持久化到磁盘上。
colName=["key", "value"]
colType=["string", "string"]
enableTableShareAndPersistence(table=streamTable(100:0, colName, colType), tableName=`table1, cacheSize=10000, asynWrite=false)

2. 调用subscribeTable函数订阅流数据表,并通过自定义的myHandle函数来处理订阅数据,该函数调用batchSet接口将订阅的数据实时写入 Redis 数据库中。

def myHandle(conn, msg) {redis::batchSet(conn, msg[0], msg[1])
}
conn = redis::connect(host, port)
subscribeTable(tableName="table1", handler=myHandle{conn})

3. 插入数据到流数据表中,流数据表订阅到数据后会调用myHandle自定义函数。

n = 1000000
for(x in 0:n){insert into table1 values("key" + x, "value" + x)
}

4. 通过run接口执行 GET 命令将刚才写入 Redis 数据库的数据插入到内存表中,查看表中数据说明之前已经成功写入数据到 Redis 数据库中。

t = table(n:0, [`id, `val], [`string, `string])
for(x in 0:n){insert into t values("key" + x, redis::run(conn, "GET", "key" + x))
}

4. 总结

本文介绍了 DolphinDB Redis 插件,并通过具体的将订阅的实时行情数据写入 Redis 数据库的例子说明了插件的使用方法,为 DolphinDB 与 Redis 数据库数据交互提供了演示案例。

附录

常见问题

  • 如果重复执行loadPlugin加载插件,会抛出模块已经被使用的错误提示"The module [Redis] is already in use.",因为节点启动后,只允许加载一次 Redis 插件,即可在任意会话中调用该插件提供的函数。可以通过try-catch语句捕获这个错误,避免因为插件已加载而中断后续脚本代码的执行。
try{loadPlugin("./plugins/Redis/PluginRedis.txt")
} catch(ex) {print ex
}
  • 如果一个连接句柄在使用中报错,那么该连接不能再被使用,应该使用redis::release接口释放掉该出错的句柄,并使用redis::connect接口建立一个新的连接。如果继续使用之前的连接,会一直报同样的报错,这是使用的 hiredis 第三方库的限制:"Once an error is returned the context cannot be reused and you should set up a new connection."
  • 如果遇到"[Plugin::Redis] Redis reply error: NOAUTH Authentication required."报错,说明 Redis 服务器设置了密码,需要通过 AUTH 命令认证,脚本如下:
conn = redis::connect(host, port)
redis::run(conn, "AUTH", "password")

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/43997.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

PaddleVideo:Squeeze Time算法移植

参考PaddleVideo/docs/zh-CN/contribute/add_new_algorithm.md at develop PaddlePaddle/PaddleVideo GitHubAwesome video understanding toolkits based on PaddlePaddle. It supports video data annotation tools, lightweight RGB and skeleton based action recognitio…

17集 如何用ESP-IDF编译ESP-DL深度学习工程-《MCU嵌入式AI开发笔记》

17集 如何用ESP-IDF编译ESP-DL深度学习工程-《MCU嵌入式AI开发笔记》 参考文档&#xff1a;ESP-DL 用户指南&#xff1a; https://docs.espressif.com/projects/esp-dl/zh_CN/latest/esp32/index.html 和https://docs.espressif.com/projects/esp-dl/zh_CN/latest/esp32/get-s…

PHP禁止IP访问和IP段访问(代码实例)

PHP禁止IP和IP段访问 实现IP限制是Web开发中常见的需求之一&#xff0c;它可以用于限制特定IP地址的访问权限。在PHP中&#xff0c;我们可以通过一些方法来实现IP限制。 <?//禁止某个IP$banned_ip array ("127.0.0.1",//"119.6.20.66","192.168.…

C#中简单Socket编程

C#中简单Socket编程 Socket分为面向连接的套接字(TCP套接字)和面向消息的套接字(UDP 套接字)。我们平时的网络编程是对Socket进行操作。 接下来&#xff0c;我用C#语言来进行简单的TCP通信和UDP通信。 一、TCP通信 新建项目SocketTest&#xff0c;首先添加TCP通信的客户端代…

71.WEB渗透测试-信息收集- WAF、框架组件识别(11)

免责声明&#xff1a;内容仅供学习参考&#xff0c;请合法利用知识&#xff0c;禁止进行违法犯罪活动&#xff01; 内容参考于&#xff1a; 易锦网校会员专享课 上一个内容&#xff1a;70.WEB渗透测试-信息收集- WAF、框架组件识别&#xff08;10&#xff09;-CSDN博客 如果有…

RT2-使用NLP的方式去训练机器人控制器

目标 研究在网络数据上训练的视觉语言模型也可以直接结合到端到端的机器人控制中&#xff0c;提升泛化性以及获得突出的语义推理&#xff1b;使得单个的端到端训练模型可以同时学习从机器人观测到动作的映射&#xff0c;这个过程可以受益于基于网络上的语言和视觉语言数据的预训…

提高LabVIEW软件的健壮性

提高LabVIEW软件的健壮性&#xff0c;即增强其在各种操作条件下的可靠性和稳定性&#xff0c;是开发过程中非常重要的一环。健壮的软件能够在面对意外输入、极端环境和系统故障时依然表现出色&#xff0c;确保系统的连续性和可靠性。以下是详细的方法和策略&#xff0c;从多个角…

如何在 CentOS 上配置本地 YUM 源

引言 CentOS 作为一个流行的企业级 Linux 发行版&#xff0c;依赖 YUM&#xff08;Yellowdog Updater, Modified&#xff09;来管理软件包。YUM 源&#xff08;Repository&#xff09;是软件包存储和分发的中心&#xff0c;它们通常位于互联网上。然而&#xff0c;在某些情况下…

Linux驱动开发-03字符设备驱动框架搭建

一、字符设备驱动开发步骤 驱动模块的加载和卸载&#xff08;将驱动编译模块&#xff0c;insmod加载驱动运行&#xff09;字符设备注册与注销&#xff08;我们的驱动实际上是去操作底层的硬件&#xff0c;所以需要向系统注册一个设备&#xff0c;告诉Linux系统&#xff0c;我有…

快速入门,springboot知识点汇总

学习 springboot 应该像学习一门编程语言一样&#xff0c;首先要熟练掌握常用的知识&#xff0c;而对于不常用的内容可以简单了解一下。先对整个框架和语言有一个大致的轮廓&#xff0c;然后再逐步补充细节。 前序: Spring Boot 通过简化配置和提供开箱即用的特性&#xff0c…

第三期书生大模型实战营 第1关 Linux 基础知识

第三期书生大模型实战营 第1关 Linux 基础知识 第三期书生大模型实战营 第1关 Linux 基础知识InternStudio开发机创建SSH密钥配置通过本地客户端连接远程服务器通过本地VSCode连接远程服务器运行一个Python程序总结 第三期书生大模型实战营 第1关 Linux 基础知识 Hello大家好&a…

cesium 雷达扫描

cesium 雷达扫描 (下面附有源码) 实现思路 1、通过改变圆型材质来实现效果, 2、用了模运算和步进函数(step)来创建一个重复的圆形图案 3、当纹理坐标st落在垂直或水平的中心线上时,该代码将改变透明度和颜色,以突出显示这些线 示例代码 <!DOCTYPE html> <ht…

成为编程大佬!!——数据结构与算法(1)——算法复杂度!!

前言&#xff1a;解决同一个程序问题可以通过多个算法解决&#xff0c;那么要怎样判断一个算法的优劣呢&#xff1f;&#x1f914; 算法复杂度 算法复杂度是对某个程序运行时的时空效率的粗略估算&#xff0c;常用来判断一个算法的好坏。 我们通过两个维度来看算法复杂度——…

Maven在Windows中的配置方法

本文介绍在Windows电脑中&#xff0c;下载、配置Maven工具的详细方法。 Maven是一个广泛使用的项目管理工具&#xff0c;主要针对Java项目&#xff0c;但也可以用于其他类型的项目&#xff1b;其由Apache软件基金会维护&#xff0c;旨在简化和标准化项目构建过程&#xff0c;依…

数字经济时代,你有数商吗?

引言&#xff1a;随着科技的飞速发展&#xff0c;我们正步入一个全新的数字经济时代。在这个时代里&#xff0c;数据成为了新的石油&#xff0c;是推动经济增长和社会进步的关键要素。而在这个数据洪流中&#xff0c;一个新兴的概念——“数商”&#xff0c;正逐渐进入公众的视…

递归、搜索与回溯算法 2024.7.4-24.7.9

专题介绍&#xff1a; 一、递归 1、汉诺塔问题 class Solution {public void hanota(List<Integer> A, List<Integer> B, List<Integer> C) {int n A.size();move(n,A,B,C);// 将A柱上的n个盘子通过借助B盘子全部挪到C柱子上}void move(int m,List<Integ…

Python | Leetcode Python题解之第226题翻转二叉树

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:if not root:return rootleft self.invertTree(root.left)right self.invertTree(root.right)root.left, root.right right, leftreturn root

01_空中机器人

空中机器人&#xff08;Aerial Robotics&#xff09;最早由美国乔治亚理工大学的Robert Michelson提出&#xff0c;是指各种搭载了GPS、机载导航设备、视觉识别设备以及无线通信设备等&#xff0c;能够在一定的范围内实现无人飞行的旋翼无人飞行器、无人飞艇等。 空中机器人拓…

Zynq系列FPGA实现SDI视频编解码+图像缩放+多路视频拼接,基于GTX高速接口,提供8套工程源码和技术支持

目录 1、前言工程概述免责声明 2、相关方案推荐本博已有的 SDI 编解码方案本博已有的FPGA图像缩放方案本方案的无缩放应用本方案在Xilinx--Kintex系列FPGA上的应用 3、详细设计方案设计原理框图SDI 输入设备Gv8601a 均衡器GTX 解串与串化SMPTE SD/HD/3G SDI IP核BT1120转RGB自研…

14-58 剑和诗人32 - 使用矢量数据库增强 LLM 应用程序

GPT-4、Bloom、LaMDA 等大型语言模型 (LLM) 在生成类似人类的文本方面表现出了令人印象深刻的能力。然而,它们在事实准确性和推理能力等方面仍然面临限制。这是因为,虽然它们的基础是从大量文本数据中提取统计模式,但它们缺乏结构化的知识源来为其输出提供依据。 最近,我们…