利用哈希算法加速Redis的读写（哈希redis）

随着数据量的增长，如何利用Redis加快数据的读写速度这一问题变得越来越重要，考虑到Redis的主键存储方式也就是使用哈希算法，哈希算法用来加快搜索速度至关重要。

Redis是一个开源的分布式内存缓存系统，可以提供灵活可靠的在线数据存储。Redis使用哈希算法，可以快速和简便地查找主键on Redis存储的数据。

哈希算法可以将一个字符串映射到一个大空间中的某一特定位置，该位置即为该字符串的哈希值，同一个字符串的哈希值是固定的，即使字符串的内容不同，其哈希值也不会改变。

Redis将每个字符串都通过哈希算法计算出其哈希值，然后将该哈希值存储在redis里，这样查询时就可以通过字符串的哈希值来直接定位数据，从而大大加快查询的过程。

具体实施方法：

1. 首先需要把原始数据转化成哈希索引数据，对原有数据表计算出哈希索引表，即每条数据都对应一个哈希值。

具体代码如下：

“`python

# get hash from original data

def getHash(key):

m = hashlib.md5()

m.update(key)

return m.hexdigest()

2. 使用Redis的命令hset将哈希值作为key，将哈希索引表中的其余数据作为hset的value保存到Redis中，实现哈希索引表到Redis的映射。
具体代码如下：
```python
# save data to redis with hset
def saveHset(hashValue, otherData):
    r.hset(hashValue, list(otherData))  
    return 

3. 根据需要，获取Redis中的哈希索引表，从而获取查询需要的数据。

具体代码如下：

“`python

# get data from redis by hget

def getHget(hashValue):

return r.hget(hashValue)

在Redis中使用哈希算法创建索引，既可以加速数据的读写也可以提高Redis的存储性能。使用哈希算法不仅需要对原始数据进行索引的计算，还需要考虑到性能的不断提高，因此，在实际应用中需要灵活利用索引，只有这样才能在最短的时间内实现最好的结果。