支持JSON、Search、Graph、Streams、Time Series和RedisGears。
可通过RedisInsight运行Redis命令,并且可以对 Redis 命令自动补全和语法高亮,支持 RediSearch、RedisJSON、RedisGraph、RedisTimeSeries、RedisGears
redis-stack/lib/rejson.so loadmodule /opt/redis-stack/lib/redisbloom.so loadmodule /opt/redis-stack/lib/redisgears.so
一个功能齐全的搜索引擎; RedisJSON:对JSON类型的原生支持; RedisTimeSeries:时序数据库支持; RedisGraph:图数据库支持; RedisBloom:概率性数据的原生支持; RedisGears
redisai 4 redislabs/redisgears An automated build of RedisGears 4 redislabs/redisml
一个功能齐全的搜索引擎; RedisJSON:对JSON类型的原生支持; RedisTimeSeries:时序数据库支持; RedisGraph:图数据库支持; RedisBloom:概率性数据的原生支持; RedisGears
支持RedisJSON、RediSearch、RedisGraph、Streams、RedisTimeSeries和RedisGears。
多行查询编辑器:进行构建查询、探索结果、优化和快速迭代,支持 JSON 、 Search 、 Graph 、 Streams 、 Time Series 和 RedisGears 。
**结合Redis模块(如RedisGears)**探索更复杂的数据处理流程,尝试实现实时数据流水线。 通过实际编码和测试,读者可以更深入地理解Lua脚本的机制和优势,为构建高性能应用打下坚实基础。
与此同时,其与Redis生态中其他模块(如RedisGears)的集成,为复杂事件处理(CEP)和实时聚合分析提供了更加灵活的方案。 物联网(IoT)是另一个Stream可能发挥重要作用的领域。
AI增强场景: 新兴应用中,可集成预测模型(如通过RedisGears执行Lua脚本分析访问模式),动态选择策略。例如,基于历史数据训练轻量模型,预测未来热点并优先保留。
使用 RedisAI 的下一个亮点是 Redis 整个大型生态系统的可用性,例如 RedisGears(可将任何 Python 函数作为管道的一部分运行),RedisTimeSeries,Redis Streams