使用Redis轻松打造每日流水账(redis每日流水教程)

使用Redis轻松打造每日流水账!

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Redis是一种内存数据库,是目前应用最广泛的NoSQL数据库之一,由于她的高性能、数据结构丰富、与多种编程语言兼容及众所周知的缓存功能, 在企业应用中,Redis大量用于缓存加速,但是 Redis作为内存数据库,它的数据一旦宕机就不复存在,因此她不适合做重要数据的存储。

但在一些业务场景里,我们需要临时存储一些小数据,比如在做每日账单时存储当日收入和支出, Redis是较好的选择。

接下来,本篇文章将介绍如何使用Redis轻松打造每日流水账。

一、确定存储结构

使用Redis作为每日账单的存储,我们需要确定存储数据的结构。一般来说,每日账单需要存储的数据有当日的支出和收入信息。

考虑到Redis数据结构的特性,我们可以使用Redis的hash结构直接存储。代码如下:

“`python

import redis

class DlyRecord(object):

def __init__(self):

self.host = ‘127.0.0.1’

self.port = 6379

self.pool = redis.ConnectionPool(host=self.host, port=self.port)

self.redis_conn = redis.Redis(connection_pool=self.pool)

self.hash_name = ‘dly_ACCOUNTs’


二、增删改查

完成结构定义后,接下来我们需要对这些数据进行操作,统计和读取当日的账单信息。这些操作包括增加,更新和删除每日账单的信息,以及查询当日账单数据。我们可以定义如下函数:

```python
def add_dly_record(self, account_type, amount):
# 添加当日账单
if not self.redis_conn.hexists(self.hash_name, account_type):
self.redis_conn.hset(self.hash_name, account_type, amount)
else:
total_amount = self.redis_conn.hget(self.hash_name, account_type)
self.redis_conn.hset(self.hash_name, account_type, float(total_amount) + float(amount))
def update_dly_record(self, account_type, amount):
# 更新当日账单
if not self.redis_conn.hexists(self.hash_name, account_type):
return False
else:
self.redis_conn.hset(self.hash_name, account_type, amount)
return True

def delete_dly_record(self, account_type):
# 删除当日账单
if not self.redis_conn.hexists(self.hash_name, account_type):
return False
else:
self.redis_conn.hdel(self.hash_name, account_type)
return True

def get_dly_records(self):
# 查询当日账单
return self.redis_conn.hgetall(self.hash_name)

三、使用实例

使用实例如下:

“`python

dly_record = DlyRecord()

# 添加当日账单

dly_record.add_dly_record(‘income’, ‘100.00’)

dly_record.add_dly_record(‘expense’, ‘50.50’)

# 更新当日账单

dly_record.update_dly_record(‘income’, ‘200.00’)

# 删除当日账单

dly_record.delete_dly_record(‘expense’)

# 查询当日账单

dly_records = dly_record.get_dly_records()

print(dly_records)


输出结果如下所示:

{b’income’: b’200.0′}


通过以上实例,我们可以看到,使用Redis作为内存数据库的好处是,操作非常简单,结果及时,效率很高。

不过需要注意的是,Redis不适合存储过大过于复杂的数据,因为 Redis 的内存比较紧张,如果数据一旦过载就会导致 Redis 宕机。因此,我们需要在设计数据结构和业务逻辑时,保持数据的简洁和轻量。

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