Redis හි Set වර්ගය යනු අනුක්රම නොවන, එක් වරක් පමණක් පවතින string එකතුවකි. මෙය තත්කාලිකව අයිතමයක් පවතිනදැයි පරීක්ෂා කිරීම, සහිත අයිතම අතර සම්බන්ධතා (intersection, union, difference) ගණනය කිරීම සඳහා ඉතා වේගවත් වේ.
Redis Set මූලික කරුණු
Set එකේ අඩංගු අයිතම සෑම විටම අනන්ය වේ. SADD මඟින් අයිතම එකතු කරන විට, දැනට පවතින අයිතමයක් නම් ඒක නොකෙරේ. SISMEMBER විධානය O(1) වේගයෙන් පරීක්ෂා කරයි, එනම් "redis" යන tag එක Set එකේ තිබේදැයි තත්කාලිකව කියා දෙයි. SCARD මගින් Set එකේ අයිතම ගණන ලබා ගත හැක, SMEMBERS මඟින් සියලු අයිතම ලැයිස්තුවක් ලබා ගත හැක, සහ SREM මගින් අවශ්ය අයිතමයක් ඉවත් කළ හැක.
Set Algebra in Redis
Redis තුළ Set අතර ගණිත ක්රියාකාරකම් තුනක් පවත්නා අතර ඒවා සියල්ල අණුකාරක (atomic) වේ:
- SINTER – දෙක හෝ තවත් Set අතර සමාන අයිතම (intersection) ලබා දේ. උදා: දෙදෙනෙකුගේ followers එකට එකතු කිරීම.
- SUNION – සියලු Set එකතු කර නව Set එකක් (union) සෑදේ.
- SDIFF – එක් Set එකේ තිබෙන, අනෙක් Set එකේ නොතිබෙන අයිතම (difference) ලබා දේ.
මෙම ක්රියාකාරකම් සඳහා SINTERSTORE, SUNIONSTORE වැනි STORE වර්ගයද ඇත, ඒවා ප්රතිඵලය නව Set එකකට ලියා ගනී. මෙය විශාල දත්ත සමුදායක් සඳහාත් ඉතා වේගවත් වේ, මන්ද සම්පූර්ණ ගණනය Redis මත මතකයේ සිදුවේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ සංවර්ධකයන්, තාක්ෂණ ආයතන සහ විශ්වවිද්යාල සිසුන් සඳහා Redis Set ගුණාංග කිහිපයක් අතිශය ප්රයෝජනවත් වේ:
- දත්ත අනුකූලතාවය – Tagging, Permission, Blocklist වැනි දත්ත එකතුවක් තුළ අයිතමය පරීක්ෂා කිරීම ඉතා වේගවත්, ඒ නිසා වෙබ් යෙදුම්වල ප්රතිචාර වේගය වැඩිවේ.
- සම්බන්ධතා ගණනය – සමාජ ජාල, පාරිභෝගික ගැටුම් හෝ මිතුරන් අතර සමාන හෝ වෙනස් අයිතම සොයා ගැනීමට Set algebra භාවිතා කළ හැකිය, මෙය ලොජික් කේතය සරළ කරයි.
- අනුපිළිවෙල නොමැති දත්ත ගබඩා – ලැයිස්තු (list) හෝ SQL query වලට වඩා Set භාවිතා කිරීම මතකය කුඩා පරිමාණයකින් වැඩි දත්ත ගණනක් සකස් කිරීමට ඉඩ සලසයි.
- අනන්ය ගණනක පිරිස – දිනපතා අමුත්තා සංඛ්යාව හෝ විශේෂ ක්රියාකාරකම් ගණනය කිරීමට Set භාවිතා කළ හැකිය. Approximate ගණන අවශ්ය නම් HyperLogLog භාවිතා කළ හැක.
මෙම හැකියාවන් නිසා ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණ ව්යාපාරයන්ට පරිශීලක අත්දැකීම් වේගවත් කිරීම, දත්ත ගබඩා පිරිවැය අඩු කිරීම, සහ නිර්මාණශීලී සේවා සැපයීමේ හැකියාව ලැබේ.
Redis Set විශේෂයෙන්ම සරල, වේගවත්, සහ විශාල පරිමාණයේ දත්ත සමඟ කාර්ය සාධනය ඉහළ දක්වන නිසා, ඔබේ පළපුරුදු වැඩසටහන් හෝ නව ව්යාපෘති සඳහා අත්හදා බැලීමට සුදුසු වේ.
