8.Redis之hash类型

1.hash类型的基本介绍

哈希表[之前学过的所有数据结构中,最最重要的]

1.日常开发中,出场频率非常高.

2.面试中,非常重要的考点,

Redis 自身已经是键值对结构了Redis 自身的键值对就是通过 哈希 的方式来组织的
把 key 这一层组织完成之后, 到了 value 这一层~~ value 的其中一种类型还可以再是 哈希

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。

2.hash命令

2.1 hset

设置 hash 中指定的字段（field）的值（value）。

HSET key field value [field value ...]

命令有效版本：2.0.0 之后

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。

redis> HSET myhash field1 "Hello"

(integer) 1

redis> HGET myhash field1

"Hello"

2.2 hget 

获取 hash 中指定字段的值。

语法：

HGET key field

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

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)

2.3 HEXISTS

判断 hash 中是否有指定的字段。

HEXISTS key field

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

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

2.4 HDEL

删除 hash 中指定的字段。

语法：

HDEL key field [field ...]

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：删除⼀个元素为 O(1). 删除 N 个元素为 O(N).

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

• del 删除的是 key
• hdel 删除的是 field 

2.5 HKEYS

获取 hash 中的所有字段。

语法：

HKEYS key

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(N), N 为 field 的个数.

返回值：字段列表。

 redis> HSET myhash field1 "Hello"

(integer) 1

redis> HSET myhash field2 "World"

(integer) 1

redis> HKEYS myhash

1) "field1"

2) "field2"

 2.6 HVALS

获取 hash 中的所有的值。

语法：

HVALS key

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(N), N 为 field 的个数.

返回值：所有的值。

redis> HSET myhash field1 "Hello"

(integer) 1

redis> HSET myhash field2 "World"

(integer) 1

redis> HVALS myhash

1) "Hello"

2) "World"

2.7 HGETALL

获取 hash 中的所有字段以及对应的值。

语法：

HGETALL key

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(N), N 为 field 的个数.

返回值：字段和对应的值。

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"

2.8 HMGET

⼀次获取 hash 中多个字段的值。

语法：

HMGET key field [field ...]

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：只查询⼀个元素为 O(1), 查询多个元素为 O(N), N 为查询元素个数.

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)

在使⽤ HGETALL 时，如果哈希元素个数⽐较多，会存在阻塞 Redis 的可能。如果开发⼈员只 需要获取部分 field，可以使⽤ HMGET，如果⼀定要获取全部 field，可以尝试使⽤ HSCAN命令，该命令采⽤渐进式遍历哈希类型。

【敲一次命令,遍历一小部分.
再敲一次，再遍历一小部分

时间就是可控的~~

化整为零 】

ConcurrentHashMap（线程安全的 哈希表）

这个哈希表在扩容的时候,也是按照化整为零的方式进行的!!
Java 标准库直接提供了一些线程安全的 集合类
(Java 中也有"容器"这样的术语,指的是别的了)

2.9 HLEN

获取 hash 中的所有字段的个数。

HLEN key

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

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

2.10 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

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

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"

2.11 HINCRBY

将 hash 中字段对应的数值添加指定的值。

语法：

HINCRBY key field increment

命令有效版本：2.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

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

2.12 HINCRBYFLOAT

HINCRBY 的浮点数版本。

语法：

HINCRBYFLOAT key field increment

命令有效版本：2.6.0 之后

时间复杂度：O(1)

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"  

 3.命令小节

命令	执⾏效果	时间复杂度
hset key field value	设置值	O(1)
hget key field	获取值	O(1)
hdel key field [field ...]	删除 field	O(k), k 是 field个数
hlen key	计算 field 个数	O(1)
hgetall key	获取所有的 field-value	O(k), k 是 field个数
hmget field [field ...]	批量获取 field-value	O(k), k 是 field个数
hmset field value [field value ...]	批量获取 field-value	O(k), k 是 field个数
hexists key field	判断 field 是否存在	O(1)
hkeys key	获取所有的 field	O(k), k 是 field个数
hvals key	获取所有的 value	O(k), k 是 field个数
hsetnx key field value	设置值，但必须在 field 不存在时才能设置成功	O(1)
hincrby key field n	对应 field-value +n	O(1)
hincrbyfloat key field n	对应 field-value +n	O(1)
hstrlen key field	计算 value 的字符串⻓度	O(1)

 4.hash编码方式

压缩:rar, zip, gzip,7....

一些具体的压缩算法~~

压缩的本质,是针对数据进行重新编码.

不同的数据,有不同的特点.结合这些特点,进行精妙的设计重新编码之后,就能够缩小体积~

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。 （内部的数据结构更加精妙）

• 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)。

ziplist 也是同理~~
内部的数据结构也是精心设计的~~
【目的节省内存空间.】
表示一个普通的hash表,可能会浪费一定的空间~~(hash 首先是一个数组~~,数组上有些位置有元素,有些没有元素)
ziplist 付出的代价,进行读写元素,速度是比较慢的,如果元素个数少,慢的并不明显, 如果元素个数太多了,慢就会雪上加霜,
如果，
1.哈希中的元素个数比较少,使用 ziplist 表示.元素个数比较多,使用 hashtable 来表示

2.每个 value 的值长度都比较短,使用 ziplist 表示.如果某个 value 的长度太长了,也会转换成 hashtable

• hash-max-ziplist-entries 配置(默认 512 个)
• hash-max-ziplist-value 配置(默认 64 字节)
• 这个配置项就是可以写到 redis.conf 文件中的~~ 
• 

5.hash的应用 

5.1 作为缓存

string 也是可以作为缓存使用的.

存储结构化的数据（类似于 数据库 表 这样的结构~~）,使用 hash 类型更合适一些~~

上述场景使用 string 类型也能做到,
就需要使用到 json 这样的数据格式

• 如果使用 string(ison)的格式来表示 Userlnfo万一只想获取其中的某个 field, 或者修改某个 field ~~就需要把整个 json 都读出来, 解析成 对象,操作 field,再重写转成 json 字符串,再写回去~~
• 如果使用 hash 的方式来表示 Userlnfo,就可以使用 field 表示对象的每个属性(数据表的每个列)此时就可以非常方便的修改/获取任何一个属性的值了~~
• 使用 hash 的方式,确实读写 field 更直观高效,但是付出的是空间的代价~~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。
• 

高内聚

把有关联的东西放在一起,最好能放在指定的地方~~

耦合 

• 两个模块/代码 之间的关联关系,关联关系越大,越容易相互影响认为是耦合越大~~
• 追求的是"低耦合，避免"牵一发动全身"这边一改出 bug,影响到了其他的地方

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【稀疏更加节省空间】

• 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。