当前位置: 首页 > article >正文

Redis Desktop Manager(Redis可视化工具)安装及使用详细教程

一、安装包下载

直接从官网下载,官网下载链接地址:Downloads - Redis

二、安装步骤

2.1说明

Redis Desktop Manager是一款简单快速、跨平台的Redis桌面管理工具,也也被称作Redis可视化工具。

支持命令控制台操作,以及常用,查询key、rename、delete等操作。

2.2安装步骤
2.2.1双击运行“redis-desktop-manager-0.8.8.384.exe”文件,直接进入软件安装向导界面,点击“Next”。

如下图所示:图2.2.1.1

图2.2.1.1

2.2.2点击“I Agree” 我同意许可协议中的使用条款。

如下图所示:图2.2.2.1

图2.2.2.1

2.2.3点击“Browse…”选择redis安装路径(非必选,可安装默认路径),安装路径可根据自己的磁盘实际情况安装,尽量安装默认路径,点击“Install”。

如下图所示:图2.2.3.1

图2.2.3.1

2.2.4正在安装中,请耐心等待安装。

如下图所示:图2.2.4.1

图2.2.4.1

2.2.5点击“Next”。

如下图所示:图2.2.5.1

图2.2.5.1

2.2.6勾选启动“Run Redis Desktop Manager”选项,最后点击“Finish”。

如下图所示:图2.2.6.1

图2.2.6.1

三、使用方法

3.1进入RedisDesktopManager主界面。

如下图所示:图3.1.1

图3.1.1

3.2创建新建连接。

Name:给该连接起一个名字(自定义任意名字即可)

Host:redis服务的IP地址

Port:redis服务器的端口

Auth:密码字段,如果redis服务器设置了密码验证,故需要填写,没有设置,则为空即可。

3.2.1填写新建连接信息后,点击“Test Connection”进行测试连接,上面填写的信息没问题最后点击“OK”完成连接即可。

如下图所示:图3.2.1

图3.2.1

3.3如正常连接到Redis服务器则会提示“Successful connection”。

如下图所示:图3.3.1

图3.3.1

3.4该工具支持筛选条件查询add new key、key、reload等。

如下图所示:图3.4.1

图3.4.1

3.5支持常用redis操作,如针对目标key执行:rename、delete、addrow、reload value操作。

如下图所示:图3.5.1

图3.5.1

3.6支持命令控制台操作。

如下图所示:图3.6.1

图3.6.1

3.7redis最常用的几个命令。如:增删改查。

如下图所示:图3.7.1

图3.7.1

3.8查看key的类型和数据库中key的数量以及服务器的信息。

如下图所示:图3.8.1

图3.8.1

3.9查看日志信息。

如下图所示:图3.9.1

图3.9.1

第三步后续有时间再整理补充截图!!!

??本期文章结束啦~


http://www.kler.cn/a/569713.html

相关文章:

  • GPU运维常用命令
  • 云原生监控篇——全链路可观测性与AIOps实战
  • centos 7 停更后如何升级kernel版本 —— 筑梦
  • JMeter 使用 CSV 及随机 ID 进行登录与增删改查示例
  • LeetCode 模拟章节 (持续更新中)
  • 从零开始用react + tailwindcss + express + mongodb实现一个聊天程序(五) 实现登录功能
  • 分类预测 | Matlab实现CPO-SVM冠豪猪算法优化支持向量机多特征分类预测
  • 深度学习之“雅可比矩阵与黑塞矩阵”
  • 【Word2Vec】Skip-gram 的直观理解(深入浅出)
  • 如何理解语言模型
  • 微服务学习(1):RabbitMQ的安装与简单应用
  • Ubuntu 下查看进程 PID 和终止进程方法
  • 【实战 ES】实战 Elasticsearch:快速上手与深度实践-1.3.1单节点安装(Docker与手动部署)
  • C#核心(20)密封函数和命名空间
  • DNS的解析流程
  • Ubuntu 22.04 安装Nvidia驱动加速deepseek
  • (下:补充——五个模型的理论基础)深度学习——图像分类篇章
  • 【C】链式二叉树算法题1 -- 单值二叉树
  • Pytorch 第六回:AlexNet卷积神经网络模型
  • 使用sam-vit-base 模型在caltech256 数据集上实现图片召回