Redis发布RedisJSON 2.0,加速实时 JSON 数据库功能

远看山有色 2022-03-16 19:19:51

数据平台供应商 Redis 于 3 月 15 日发布了 RedisJSON 2.0,这是一种数据库技术,为用户提供了实现实时数据访问的新能力。

Redis开发了一种开源内存数据缓存技术,作为其商业支持的企业内部部署和云数据加速和数据库服务的基础。

这家位于加利福尼亚州山景城的供应商在 2021 年很忙,筹集了 1.1 亿美元并推出了推进数据库和缓存的能力。

Redis 于 2017 年首次发布 RedisJSON,支持JSON(JavaScript Object Notation)文档。

随着新的更新现已普遍可用,供应商正在冒险超越仅支持 JSON 以启用完整的 JSON 文档数据库。新数据库集成了 RediSearch 技术,提供了快速的数据查询能力。

SanjMo Advisory 的创始人Sanjeev Mohan指出, Redis 包括用于多种类型数据的键值数据存储模块,包括图形数据库和时间序列数据以及 JSON 。他解释说,RedisJSON 以一种提高读写性能以实现高可用性的方法存储 JSON 数据。

“Redis 最初是一个内存缓存,但它已稳步扩展其功能,成为一个多模型的记录数据存储系统,”Mohan 说。

加速实时 JSON 数据库功能

Redis 的主要目标是支持实时数据使用,首席技术官兼联合创始人 Yiftach Shoolman 说。实时数据应用程序包括网络安全分析和操作仪表板。

2017 年发布的初始 RedisJSON 1.0 模块提供了对 JSON 数据进行缓存和加速的支持。

Shoolman 指出,RedisJSON 的第一个版本不允许用户使用 JSON 数据路径更新数据,并且缺乏对 JSON 数据索引和搜索的完全支持。

现在 RedisJSON 2.0 改变了这种情况,它集成了搜索功能以及将 JSON 数据索引为 Redis 数据库部署的一部分的能力。通过更新,供应商现在不仅为用户提供 JSON 数据类型支持,还支持完整的 JSON 文档数据库。

Shoolman 说,RedisJSON 2.0 服务与 RediSearch 集成,RediSearch 正在运行以不断索引 JSON 数据。

为了进一步启用完整的 JSON 数据库功能,Redis 使用开源Rust 编程语言重写了 RedisJSON 2.0,以提供更好的安全性和性能。RedisJSON 1.0 是用 C 编程语言编写的。

 

Redis 超越了它的缓存根

Redis 最初是作为缓存层开始的,供应商技术的主要部署方法之一是作为查询加速器。

另一个应用程序是作为前端数据库,其中来自记录系统的数据通过 Redis 复制或缓存,以帮助提高性能。

此外,越来越多的组织正在使用 Redis 作为主要的记录数据库系统,Shoolman 说。

“我们的大多数客户今天使用 Redis 的目的不仅仅是缓存,”他说。“缓存是一个伟大的开始,但我们允许的远不止这些。”


网站来源:

https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/news/252514648/Redis-launches-JSON-database-capabilities-with-RedisJSON-20

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内容概要:本文围绕基于交替方向乘子法(ADMM)的多主体综合能源系统分布式协同优化展开研究,提出了一种兼顾系统整体性能与各主体隐私保护的分布式优化框架,并提供了完整的Matlab代码实现。研究详细构建了包含电、热、气等多种能源形式耦合的多主体综合能源系统模型,设计了基于ADMM算法的分布式求解机制,实现了在去中心化架构下的协同优化调度。文中深入分析了算法的迭代流程、收敛条件及关键参数(如惩罚因子)对优化性能的影响,通过仿真实验验证了该方法在提升能源利用效率、促进多能协同、降低运行成本方面的有效性,适用于园区微网、能源互联网等复杂场景下的分布式决策需求。; 适合人群:具备一定优化理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事综合能源系统、智能电网、分布式能源管理等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现多主体综合能源系统中电、热、气等多能流的协同调度与优化运行;②解决传统集中式优化带来的数据隐私泄露和计算负担过重问题,支持去中心化的分布式决策模式;③为能源互联网、智慧园区、微电网等实际应用场景提供可复现、易拓展的算法原型与技术参考。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,重点理解ADMM算法中增广拉格朗日函数的构造、变量更新规则及收敛判据的实现过程,关注惩罚参数设置对算法收敛速度与稳定性的影响,可进一步尝试将其拓展应用于其他分布式优化问题或与其他智能算法进行性能对比研究。

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