基于Redis的通道统计分析（redis通道统计）

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，广泛地应用在缓存/session/NoSQL等领域，是当下非常流行的NoSQL数据库。

日常业务应用中，我们需要统计不同渠道的用户数据，以及实时分析各渠道用户数据，一般来说，我们可以将统计数据记录到数据库中，但是由于统计的数据变动非常频繁，且实时报表展示需要，所以采用传统的数据库存储，效率非常低。

此时就可以使用Redis来缓存记录每一种渠道的用户信息，例如定义List结构，将所有渠道用户信息记录到List中，此List称之为通道数据，根据不同的渠道用户信息，将用户信息不断更新插入或删除的数据，根据Redis的数据结构，可以实现有效的分析数据。

下面是一段用于统计通道数据的实例代码：

“`py

import redis

# 创建redis连接对象

r = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# 构建数据列表

data_list = [“channel1”, “channel2”, “channel3”, “channel4”]

# 创建通道列表

channel_list = []

# 初始化通道列表

for channel in data_list:

channel_list.append(channel)

# 将数据插入redis

r.rpush(‘channels’, *channel_list)

# 分析数据

length = r.llen(‘channels’) # 获取通道列表长度

for i in range(length):

item = r.lindex(‘channels’, i) # 获取每个通道

channel_data = r.get(item) # 获取通道数据

# 在这里可以进行各种分析

print(item, channel_data)

以上实例代码，演示了如何使用Redis来实现通道统计分析。在实际应用中，只需要根据需要灵活定义Redis的数据结构，就可以简单的对渠道的用户分析数据做出统计分析。Redis的灵活性使得它在统计分析上有着不可替代的优势，进行实时分析也可以更快的响应用户的请求。