最近遇到一个问题：用python写500W+的数据到redis,时间要花费2小时左右。该如何优化呢？
redis介绍
Redis是REmote DIctionary Server的缩写。对Redis的作用的不同解读决定了你对Redis的使用方式。如果你认为Redis是一个key value store, 那可能会用它来代替MySQL；如果认为它是一个可以持久化的cache, 可能只是用它保存一些频繁访问的临时数据。有一些看法则认为Redis是一个memory database，因为它的高性能都是基于内存操作的基础。另外一些人则认为Redis是一个data structure server，因为Redis支持复杂的数据特性，比如List, Set等。
互联网数据目前基本使用两种方式来存储，关系数据库或者key value( NoSQL)。但是这些互联网业务本身并不属于这两种数据类型，比如用户在社会化平台中的关系，它是一个list，如果要用关系数据库存储就需要转换成一种多行记录的形式，这种形式存在很多冗余数据，每一行需要存储一些重复信息。如果用key value存储则修改和删除比较麻烦，需要将全部数据读出再写入。Redis在内存中设计了各种数据类型，让业务能够高速原子的访问这些数据结构，并且不需要关心持久存储的问题，从架构上解决了前面两种存储需要走一些弯路的问题。
redis数据类型
String
string 类型是二进制安全的。意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。
Python：教你一招，将500W+的数据快速写入redis
Hash
Redis hash 是一个 string 类型的 key 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。
Python：教你一招，将500W+的数据快速写入redis
List
Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边)。
Python：教你一招，将500W+的数据快速写入redis
Set
Redis的Set是string类型的无序集合。集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。
Python：教你一招，将500W+的数据快速写入redis
zset
Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。 不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
redis在推荐系统中的使用
目前我们是把所有模型计算的结果用zset的数据结构写入redis，其中key的设计为：
Python：教你一招，将500W+的数据快速写入redis
value是商品ID和商品分数的字典表。
利用pipeline和多线程写大量数据到redis
Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤：客户端向服务端发送一个查询请求，并监听Socket返回，通常是以阻塞模式，等待服务端响应。
服务端处理命令，并将结果返回给客户端。
Redis 管道技术可以在服务端未响应时，客户端可以继续向服务端发送请求，并最终一次性读取所有服务端的响应。能够有效地提高redis服务的性能。
Python：教你一招，将500W+的数据快速写入redis
500万条数据用pipeline和不用pipeline时间测试
Python：教你一招，将500W+的数据快速写入redis
用pipeline
Python：教你一招，将500W+的数据快速写入redis
可见，500万条数据在使用pipeline比不适用pileline速度快了一倍~是不是可以用多线程让它再快一些呢
