在RedisTemplate hash 中匹配已/v1/inspection开头的数据
时间: 2023-06-19 14:07:14 浏览: 50
可以使用 RedisTemplate 的 opsForHash 方法中的 keys 方法,结合正则表达式,来匹配已 `/v1/inspection` 开头的数据。
例如,假设我们的 RedisTemplate 对象名为 redisTemplate,要匹配的 hash 名称为 inspection,可以使用以下代码:
```
String pattern = "/v1/inspection*"; // 匹配以 /v1/inspection 开头的键
Set<Object> matchingKeys = redisTemplate.opsForHash().keys("inspection:" + pattern);
```
其中,`pattern` 变量中的 `*` 是通配符,表示匹配任意字符。注意,我们在 hash 名称前加上了一个前缀 `inspection:`,这是为了防止不同的 hash 名称之间的键重复,可以根据实际情况修改前缀名称。
相关问题
使用redisTemplate.executePipelined往redis中存入hash类型的数据
当使用Spring Data Redis的`RedisTemplate`进行操作时,可以使用`executePipelined`方法往Redis中存入哈希类型的数据。
下面是一个示例代码:
```java
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
// 注入RedisTemplate对象
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
public void saveHashData() {
HashOperations<String, String, Object> hashOps = redisTemplate.opsForHash();
// 开启管道
List<Object> results = redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> {
connection.openPipeline();
// 向管道中添加多个命令
hashOps.put("myHash", "field1", "value1");
hashOps.put("myHash", "field2", "value2");
hashOps.put("myHash", "field3", "value3");
// 执行管道中的命令
connection.closePipeline();
return null;
});
// 输出结果
System.out.println(results);
}
```
在上面的示例中,我们首先通过注入的`RedisTemplate`创建了一个`HashOperations`对象,该对象用于操作哈希类型的数据。
然后,我们使用`executePipelined`方法开启管道,并在管道中添加了多个命令,即使用`hashOps.put`将字段和值存入哈希类型的数据。最后,我们通过关闭管道来执行这些命令,并将结果保存在`results`列表中。
请确保已正确配置并注入了`RedisTemplate`对象。这样,您就可以使用`executePipelined`方法来批量执行Redis命令,以提高性能。
希望对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
redisTemplate获取Redis中hash值不是json的数据方法
你可以使用RedisTemplate的opsForHash()方法获取Redis中的hash值,然后使用Jackson库将该值转化为Java对象。例如:
```
String key = "hash_key";
String hashKey = "field";
HashOperations<String, String, Object> hashOps = redisTemplate.opsForHash();
Object value = hashOps.get(key, hashKey);
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
MyObject myObject = mapper.convertValue(value, MyObject.class);
```
其中,MyObject是你定义的Java对象,用于接收解析后的JSON数据。