Redisは多彩なデータ構造をもつ1インメモリDBであり、昨今のWebアプリケーションのデータストアの一つとして、広く利用されている。 しかし、一方で、性能改善のための手法を体系的にまとめた資料が見当たらないと感じていた。 実際、最初にCPU負荷が問題になったときにどうしたものかと悩み、調査と試行錯誤を繰り返した。 そこで、この記事では、自分の経験を基に、RedisサーバのCPU負荷対策を「CPU負荷削減」「スケールアップ」「スケールアウト」に分類し、パターンとしてまとめる。 背景 RedisのCPU負荷対策パターン CPU負荷削減 multiコマンド Redisパイプライニング Luaスクリプティング Redisモジュール(夢) スケールアップ スケールアウト 参照用スレーブ 垂直分割 水平分割 Redis Clusterによる水平分割 その他 スライド資料 あとがき 参考資料 背景 R
RecommendifyはRuby/Redisによるリコメンデーションエンジンです。 RecommendifyはRubyとRedisを使ったレコメンドエンジンです。シンプルなメソッドで使うことができます。 インストールはRubygemsで簡単に。 まずRecommendifyのモデルを作成します。 例です。注文情報を設定します。 情報を確定します。 65番の商品を買おうとした時にポイントごとにお勧め情報をリストアップできます。 Recommendifyは何かのアクションに対してデータを紐づけて登録していきます。注文に対する商品、ユーザに対する選択した写真といった具合です。そしてそれらを点数付けして、その後同じ商品を選択した人に対して統計上、似たようなデータを点数とともに返してくれます。Redisなので高速にデータが取得できるのが魅力です。 RecommendifyはRuby製のオープンソー
# Create a vector index using the HNSW algorithm, 768 dimension length, and inner product distance metric > FT.CREATE idx-videos ON HASH PREFIX 1 video: SCHEMA content_vector VECTOR HNSW 6 TYPE FLOAT32 DIM 768 DISTANCE_METRIC IP content TEXT metadata TEXT # Add a video vector with metadata > HSET video:0 content_vector “\xa4q\t=\xc1\xdes\xbdZ$<\xbd\xd5\xc1\x99<b\xf0\xf2<x[…\xf8<” content “SUMMARY:
変態アドベントカレンダーの19日目です。 今日はRecommendifyで気軽にレコメンドエンジンに触れてみたいと思います。 ※コサイン類似度などの小難しい話は一切登場しません。 レコメンドエンジンとは Recommendifyで出来ること Redisのインストールと起動 Recommendifyのインストール トラッキングデータの登録 レコメンドデータの取得 1. レコメンドエンジンとは Amazonで「この商品を買った人はこんな商品も買っています」とユーザに商品をおすすめしてくるシステムのことです。何かを見た／クリックした／買ったといった情報を使用して、他のサイトやユーザーに対して商品のおすすめを行います。 2. Recommendifyで出来ること RecommendifyとはRubyとRedisベースのレコメンドエンジンです。 アイテム間の類似性を計算することでレコメンデーションを
2013年04月24日13:26 NoSQL Ruby Redisでランキング機能を実装してみる Redis を触ってると楽しくてニヤニヤしてしまう今日この頃です、こんにちは。 読み書きのパフォーマンス的には memcached とよく似てる感じかなーと思いますが、データが消えない（永続化）、さまざまなデータ型を持っていて用途によって使い分けられる、データ操作がアトミック、など、Redis には魅力的な特徴があります。 今回は Redis を使ってちょっとしたランキング機能を実装してみる話でも書いてみます。 Redisの環境準備 まずは Redis をインストールします。Mac だったら homebrew を使うと良いでしょう。 $ brew update $ brew install redis Redis の起動自体は非常に簡単で、このコマンドを実行するだけです。 redis-serv
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