Redis：Hash数据类型

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🔥 系列专栏：Redis

🔥 Hash哈希

🐳 ⼏乎所有的主流编程语⾔都提供了哈希（hash）类型，它们的叫法可能是哈希、字典、关联数组、映射。在Redis中，哈希类型是指值本⾝⼜是⼀个键值对结构，形如key="key"，value={{ field1,value1},…,{fieldN,valueN}}，Redis键值对和哈希类型⼆者的关系可以⽤图2-15来表⽰。

图2-15字符串和哈希类型对⽐

🧑‍💻 哈希类型中的映射关系通常称为field-value，⽤于区分Redis整体的键值对（key-value）， 注意这⾥的value是指field对应的值，不是键（key）对应的值，请注意value在不同上下⽂的作⽤。

🔥 命令

🦋 HSET

🦈 设置hash中指定的字段（field）的值（value）(只能是字符串)。

语法：

HSET key field value [field value ...]

时间复杂度：插⼊⼀组field为O(1),插⼊N组field为O(N)

返回值：添加的字段的个数。

示例：

redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HGET myhash field1
"Hello"

🦋 HGET

获取hash中指定字段的值。
语法：

HGET key field

返回值：字段对应的值或者nil。

⽰例：

redis> HSET myhash field1 "foo"
(integer) 1
redis> HGET myhash field1
"foo"
redis> HGET myhash field2
(nil)

🦋 HEXISTS

判断hash中是否有指定的字段。
语法：

HEXISTS key field

返回值：1表⽰存在，0表⽰不存在。
⽰例：

redis> HSET myhash field1 "foo"
(integer) 1
redis> HEXISTS myhash field1
(integer) 1
redis> HEXISTS myhash field2
(integer) 0

🦋 HDEL

删除hash中指定的字段。
语法：

HDEL key field [field ...]

返回值：本次操作删除的字段个数。

⽰例：

redis> HSET myhash field1 "foo"
(integer) 1
redis> HDEL myhash field1
(integer) 1
redis> HDEL myhash field2
(integer) 0

🦋 HKEYS

获取hash中的所有字段。
语法：

HKEYS key

返回值：字段列表。
⽰例：

redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HKEYS myhash
1) "field1"
2) "field2"

🦋 HVALS

获取hash中的所有的值。
语法 :

HVALS key

返回值：所有的值。
⽰例：

redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HVALS myhash
1) "Hello"
2) "World"

🦋 HGETALL

获取hash中的所有字段以及对应的值。
语法：

HGETALL key

返回值：字段和对应的值。
⽰例：

redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HGETALL myhash
1) "field1"
2) "Hello"
3) "field2"
4) "World"

🦋 HMGET

⼀次获取hash中多个字段的值。
语法：

HMGET key field [field ...]

返回值：字段对应的值或者nil。
⽰例：

redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HMGET myhash field1 field2 nofield
1) "Hello"
2) "World"
3) (nil)

🦋 HLEN

获取hash中的所有字段的个数。
语法：

HLEN key

返回值：字段个数。
⽰例：

redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1
redis> HSET myhash field2 "World"
(integer) 1
redis> HLEN myhash
(integer) 2

🦋 HSETNX

在字段不存在的情况下，设置hash中的字段和值。
语法：

HSETNX key field value

返回值：1表⽰设置成功，0表⽰失败。
⽰例：

redis> HSETNX myhash field "Hello"
(integer) 1
redis> HSETNX myhash field "World"
(integer) 0
redis> HGET myhash field
"Hello"

🦋 HINCRBY

将hash中字段对应的数值添加指定的值。
语法：

HINCRBY key field increment

返回值：该字段变化之后的值。
⽰例：

redis> HSET myhash field 5
(integer) 1
redis> HINCRBY myhash field 1
(integer) 6
redis> HINCRBY myhash field -1
(integer) 5
redis> HINCRBY myhash field -10
(integer) -5

🦋 HINCRBYFLOAT

HINCRBY的浮点数版本
语法：

HINCRBYFLOAT key field increment

返回值：该字段变化之后的值。
⽰例：

redis> HSET mykey field 10.50
(integer) 1
redis> HINCRBYFLOAT mykey field 0.1
"10.6"
redis> HINCRBYFLOAT mykey field -5
"5.6"
redis> HSET mykey field 5.0e3
(integer) 0
redis> HINCRBYFLOAT mykey field 2.0e2
"5200"

🦋 命令⼩结

表2-4是哈希类型命令的效果、时间复杂度，开发⼈员可以参考此表，结合⾃⾝业务需求和数据⼤⼩选择合适的命令。

表2-4哈希类型命令⼩结

🔥 内部编码

哈希的内部编码有两种：

• ziplist（压缩列表）：当哈希类型元素个数⼩于hash-max-ziplist-entries配置（默认512个）、同时所有值都⼩于hash-max-ziplist-value配置（默认64字节）时，Redis会使⽤ziplist作为哈希的内部实现，ziplist使⽤更加紧凑的结构实现多个元素的连续存储，所以在节省内存⽅⾯⽐ hashtable更加优秀。
• hashtable（哈希表）：当哈希类型⽆法满⾜ziplist的条件时，Redis会使⽤hashtable作为哈希的内部实现，因为此时ziplist的读写效率会下降，⽽hashtable的读写时间复杂度为O(1)。

下⾯的⽰例演⽰了哈希类型的内部编码，以及响应的变化。

1. 当field个数⽐较少且没有⼤的value时，内部编码为ziplist：

127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 f2 v2
OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
"ziplist"

2. 当有value⼤于64字节时，内部编码会转换为hashtable：

127.0.0.1:6379> hset hashkey f3 "one string is bigger than 64 bytes ... 省略..."
OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
"hashtable"

3. 当field个数超过512时，内部编码也会转换为hashtable：

127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 h2 v2 f3 v3 ... 省略 ... f513 v513
OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey
"hashtable"

🔥 使⽤场景

图2-16为关系型数据表记录的两条⽤户信息，⽤户的属性表现为表的列，每条⽤户信息表现为⾏。如果映射关系表⽰这两个⽤⼾信息，则如图2-17所⽰。

图2-16关系型数据表保存⽤户信息

图2-17映射关系表⽰⽤户信息

相⽐于使⽤JSON格式的字符串缓存⽤⼾信息，哈希类型变得更加直观，并且在更新操作上变得更灵活。可以将每个⽤户的id定义为键后缀，多对field-value对应⽤⼾的各个属性，类似如下伪代码：

UserInfo getUserInfo(long uid) {// 根据 uid 得到 Redis 的键String key = "user:" + uid;// 尝试从 Redis 中获取对应的值userInfoMap = Redis 执⾏命令：hgetall key;// 如果缓存命中（hit）if (value != null) {// 将映射关系还原为对象形式UserInfo userInfo = 利⽤映射关系构建对象(userInfoMap);return userInfo;}// 如果缓存未命中（miss）// 从数据库中，根据 uid 获取⽤⼾信息UserInfo userInfo = MySQL 执⾏ SQL：select * from user_info where uid =<uid>// 如果表中没有 uid 对应的⽤户信息if (userInfo == null) {响应 404return null;}// 将缓存以哈希类型保存Redis 执⾏命令：hmset key name userInfo.name age userInfo.age cityuserInfo.city// 写⼊缓存，为了防⽌数据腐烂（rot），设置过期时间为 1 ⼩时（3600 秒）Redis 执⾏命令：expire key 3600// 返回⽤⼾信息return userInfo;
}

但是需要注意的是哈希类型和关系型数据库有两点不同之处：

• 哈希类型是稀疏的，⽽关系型数据库是完全结构化的，例如哈希类型每个键可以有不同的field，⽽关系型数据库⼀旦添加新的列，所有⾏都要为其设置值，即使为null，如图2-18所⽰。
• 关系数据库可以做复杂的关系查询，⽽Redis去模拟关系型复杂查询，例如联表查询、聚合查询等基本不可能，维护成本⾼。

图2-18关系型数据库稀疏性

🔥 缓存⽅式对⽐

截⾄⽬前为⽌，我们已经能够⽤三种⽅法缓存⽤户信息，下⾯给出三种⽅案的实现⽅法和优缺点
分析。

1. 原⽣字符串类型⸺使⽤字符串类型，每个属性⼀个键。

set user:1:name James
set user:1:age 23
set user:1:city Beijing

优点：实现简单，针对个别属性变更也很灵活。

缺点：占⽤过多的键，内存占⽤量较⼤，同时⽤户信息在Redis中⽐较分散，缺少内聚性，所以这种⽅案基本没有实⽤性。

2. 序列化字符串类型，例如JSON格式

set user:1    经过序列化后的⽤⼾对象字符串

优点：针对总是以整体作为操作的信息⽐较合适，编程也简单。同时，如果序列化⽅案选择合适，内存的使⽤效率很⾼。

缺点：本⾝序列化和反序列需要⼀定开销，同时如果总是操作个别属性则⾮常不灵活。

3. 哈希类型

hmset user:1 name James age 23 city Beijing

优点：简单、直观、灵活。尤其是针对信息的局部变更或者获取操作。
缺点：需要控制哈希在ziplist和hashtable两种内部编码的转换，可能会造成内存的较⼤消耗。

🔥 共勉

😋 以上就是我对 Redis：Hash数据类型 的理解, 觉得这篇博客对你有帮助的，可以点赞收藏关注支持一波~ 😉