利用Redis精准实现数据排重（利用redis 数据排重）

随着互联网发展，越来越多的公司开始大规模利用数据，数据种类及数据量比以往更加庞大、复杂，其中信息排重，非常重要，一般来说，它包括借款人信息验证、外部投哪等，数据一般要求实时处理能力强，精准度高，要实现数据排重，一般做精准排重的话，我们可以采用Redis实现，本文就来讲解Redis的实现方案；

我们使用Redis中的实用程序来实现精准排重，Redis提供了很多工具，我们可以使用这些工具来实现我们想要的结果，例如通过使用Redis中的sadd，set等工具来实现精准排重：

“`java

//创建一个key

String businessKey = “business_data”;

// 将数据存进Redis中

Set set = new HashSet();

set.add(“name”);

set.add(“tel”);

set.add(“eml”);

RedisUtils.sadd(businessKey,set.toArray(new String[set.size()]));

// 对数据做排重

Set dataSet = RedisUtils.smembers(businessKey);

// 使用for语句判断数据中是否有重复数据

for (String key : dataSet) {

if (RedisUtils.sismember(businessKey, key)) {

System.out.println(“有重复数据：” + key);

}

}

“`

当我们使用 Redis 的 sadd 来实现数据排重时，可以保证数据的精准排重率更高，这种方法是非常有效的。

Redis 在做数据排重时，还可以使用 Bloom Filter 来辅助实现，和一般的Hash函数类似，Bloom Filter 是一个通过给定一定的内存空间，来实现超大的字符串的快速排序的技术，而无需存储具体的数据：

例如

“` java

//创建bloomFilter过滤器

//设置预期数据量和Fpp

BloomFilter bloomFilter =BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8),expectedInsertions,fpp);

//将元素添加到bloomFilter中

bloomFilter.put(element);

//查询元素是否存在

bloomFilter.mightContn(element);

“`

我们可以使用Redis强大的实用程序功能，结合Bloom Filter快速排序技术，即可实现高效、精准的数据排重，按照以上步骤即可实现数据排重。

面对数据量庞大的目标，精准排重的功能要求是极其重要的，这时候就需要使用Redis来完成排重的任务，使用Redis只需几行代码，就可以实现精准的数据排重，既节约了时间，又节约了精力，在排重的过程中更加高效；