Redis - Hash 哈希

一、基本认识

        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。

 

二、命令

2.1、HSET

设置hash中指定的字段（field）的值（value）

语法：

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。

⽰例：

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

2.3、HEXISTS

判断hash中是否有指定的字段。

语法：

 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) 1redis> HEXISTS myhash field1(integer) 1redis> 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) 1redis> HDEL myhash field1(integer) 1redis> HDEL myhash field2(integer) 0

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。

⽰例：

 redis> HSET myhash field1 "Hello"(integer) 1redis> HSET myhash field2 "World"(integer) 1redis> HKEYS myhash1) "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。

⽰例：

 redis> HSET myhash field1 "Hello"(integer) 1redis> HSET myhash field2 "World"(integer) 1redis> HVALS myhash1) "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。

⽰例：

 redis> HSET myhash field1 "Hello"(integer) 1redis> HSET myhash field2 "World"(integer) 1redis> HGETALL myhash1) "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) 1redis> HSET myhash field2 "World"(integer) 1redis> HMGET myhash field1 field2 nofield1) "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。

2.9、HLEN

获取hash中的所有字段的个数。

语法：

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) 1redis> HSET myhash field2 "World"(integer) 1redis> 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) 1redis> HSETNX myhash field "World"(integer) 0redis> 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) 1redis> HINCRBY myhash field 1(integer) 6redis> HINCRBY myhash field -1(integer) 5redis> 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) 1redis> HINCRBYFLOAT mykey field 0.1"10.6"redis> HINCRBYFLOAT mykey field -5"5.6"redis> HSET mykey field 5.0e3(integer) 0redis> HINCRBYFLOAT mykey field 2.0e2"5200"

2.13、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

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)
hincrbyfloatkey field n	对应 field-value+n	O(1)
hstrlen key field	计算 value 的字符串⻓度	O(1)

三、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 v2OK127.0.0.1:6379> 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..."OK127.0.0.1:6379> 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 v513OK127.0.0.1:6379> object encoding hashkey"hashtable"

四、使用场景

        图2-16为关系型数据表记录的两条⽤⼾信息，⽤⼾的属性表现为表的列，每条⽤⼾信息表现为⾏。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⼾信息

uid	name	age	city
1	James	28	Beijing
2	Johnathan	30	Xian

图2-17映射关系表⽰⽤⼾信息

 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。可以将每个⽤⼾的id定义为键后缀，多对field-value对应⽤⼾的各个属性。

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

五、缓存⽅式对⽐

        截⾄⽬前为⽌，已经能够⽤三种⽅法缓存⽤⼾信息，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 Jamesset user:1:age 23set 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，同时⽤⼾信息在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。