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Redis

Redis est une base de données open source rapide, principalement utilisée comme cache, broker de messages ou base de données clé-valeur. Elle est appréciée pour ses performances exceptionnelles et ses nombreuses fonctionnalités. Toutes les données sont stockées en mémoire, permettant des temps de réponse extrêmement rapides. 

Top 10

des bases de données les plus populaires.

  • Mémoire

    Données stockées en mémoire pour des temps de réponse extrêmement rapides, idéal pour le caching de données.

    Mémoire

  • Clé-valeur

    Base de données clé-valeur, et structures de données complexes (Strings, Lists, Sets, Hashes).

    Clé-valeur

  • Persistance des données

    Mécanismes de persistance pour assurer que les données ne soient pas perdues en cas de panne ou redémarrage.

    Persistance des données

  • Haute disponibilité

    Redis Sentinel pour surveiller les instances et effectuer une bascule automatique en cas de défaillance, et Redis Cluster pour répliquer et répartir les données sur plusieurs nœuds.

    Haute disponibilité

  • Publication et souscription

    Possibilité pour les clients de publier des messages sur des canaux, auxquels il est possible de s’abonner.

    Publication et souscription

  • Expirations et TTL

    Association d’un délai d’expiration à chaque clé, idéal pour les systèmes de cache.

    Expirations et TTL

  • Scripting Lua

    Exécution de scripts Lua atomiques dans la base de données pour optimiser certaines opérations complexes.

    Scripting Lua

L'expertise TimActive

  • Implémentation d’une architecture de mise en cache pour stocker les résultats de requêtes fréquemment exécutées

  • Optimisation de la mise en cache des objets avec une configuration gérant efficacement les TTL

  • Stock et gestion des sessions utilisateurs de manière centralisée, pour qu’ils restent connectés en cas de basculement entre serveurs

  • Optimisation de la gestion des sessions distribuées, pour favoriser une haute disponibilité

  • Intégration de Redis Streams pour gérer des flux de données en temps réel

  • Configuration pour servir de buffer ou bien de file d’attente dans des systèmes nécessitant des processus de traitement par lots

  • Développement de systèmes de messagerie en temps réel

  • Optimisation de l’utilisation des données temporaires avec des services comme Kafka

  • Mise en place de Redis Lists ou Redis Sorted Sets pour gérer les files d’attente et assurer une gestion efficace des tâches asynchrones

  • Implémentation de fonctionnalités de recherche géospatiale pour traiter les données de localisation en temps réel 

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