Redis十大数据类型详解

Redis（一）

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十大数据类型

redis字符串（String）

• string是redis最基本的类型，一个key对应一个value

• string类型是二进制安全的，意思是redis的string可以包含任何数据。例如说是jpg图片或者序列化对象

• 一个redis中字符串value最多可以是512M

redis列表（List）

• 有序：列表中的元素是有序的，这意味着你可以按照插入的顺序来获取元素。

• 可重复：与集合（Set）不同，列表允许元素重复。

• 灵活：列表可以在头部（左边）或尾部（右边）添加或删除元素。

• 底层是一个双向链表，最多可以包含2^32-1个元素（每个列表超过40亿个元素）

redis哈希表（Hash）

• 键值对集合：哈希表存储的是键值对，其中键（field）和值（value）都可以是字符串。

• 灵活性：哈希表允许你存储多个字段和值，非常适合表示对象。

• 高效性：由于哈希表的内部实现（如压缩链表或哈希表），Redis能够快速地执行哈希表的增删改查操作。

• Redis中每个hash可以存储2^32-1键值对（40多亿）

redis集合（set）

• 无序性：集合中的元素是无序的，即不保证元素的插入顺序。

• 唯一性：集合中的元素是唯一的，不允许有重复的元素。

• 动态性：集合可以动态地添加或删除元素。

• Redis 中Set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)。

• 集合中最大的成员数为 2^32 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)

redis有序集合（zset）

• 有序性：每个元素都会关联一个double类型的分数，集合中的元素按照分数进行排序，分数越低，排名越靠前。

• 唯一性：集合中的元素是唯一的，不允许有重复的元素。但是，多个元素可以有相同的分数。

• 动态性：有序集合可以动态地添加、删除或更新元素及其分数。

• zset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)。 集合中最大的成员数为 2^32 - 1

redis地理（GEO）

Redis的地理（GEO）功能提供了一种存储地理位置信息并进行地理空间查询的方法。Redis使用GeoHash算法将二维的经纬度坐标编码为一维的字符串，从而实现对地理位置的快速查询和计算。

• 存储地理位置：可以存储地理位置的经纬度信息（坐标信息）。

• 距离计算：可以计算两个地理位置之间的距离。

• 范围查询：可以查询指定范围内的地理位置。

• 性能高效：由于使用了GeoHash算法，Redis的地理功能在性能上非常高效。

redis基数统计（HyperLogLog）

Redis的基数统计（HyperLogLog）是一种用于估算数据集合中不重复元素数量的算法。与传统的集合数据结构（如Redis的Set）相比，HyperLogLog在存储空间和计算效率上具有显著优势，尤其是在处理大规模数据集时。

• 存储空间小：HyperLogLog使用极少的存储空间来估算集合的基数（即不重复元素的数量）。即使在存储数亿个不重复元素时，HyperLogLog也能保持较小的内存占用，或者说计算基数所需的空间总是固定且是很小的。

• 计算效率高：HyperLogLog的基数估算操作非常快速，几乎可以在常数时间内完成。

• 估算精度：虽然HyperLogLog提供的是基数的估算值而非精确值，但其估算精度通常足够高，可以满足大多数应用场景的需求。在标准误差范围内（通常为0.81%），HyperLogLog的估算值非常接近实际基数。

• HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

• 在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比

redis位图（bitmap）

Redis的位图（Bitmap）是一种使用位数组来存储和操作二进制数据的数据结构。位图中的每一位可以表示一个数据点的存在状态（0或1），这使得位图在处理大量数据时非常高效，尤其是在需要快速进行存在性检查或统计操作的情况下。简而言之就是由0和1状态表现的二进制位的bit数组

• 空间效率：位图使用位数组来存储数据，因此可以非常高效地利用存储空间。例如，一个位图可以轻松地表示数百万个数据点的存在状态，而占用的内存空间却非常少。

• 操作速度：由于位图的内部实现通常基于高效的位操作算法，因此位图上的操作（如设置、清除、检查位等）通常非常快速。

• 灵活性：位图可以灵活地表示各种类型的数据点，只要这些数据点可以被映射到一个唯一的索引上。例如，你可以使用位图来表示用户的登录状态、商品的库存状态，判断Y/N状态，其现实生活中的实例为，软件的签到，打卡等等。

redis位域（bitfield）

Redis的位域（Bitfield）功能允许你在位图（Bitmap）上进行更复杂的位操作，如读取、写入和递增特定长度的位字段。使得Redis能够更高效地处理二进制数据。

• bitfield命令可以一次性操作多个比特位域(指的是连续的多个比特位)，它会执行一系列操作并返回一个响应数组，这个数组中的元素对应参数列表中的相应操作的执行结果。

• 灵活性强：位域操作允许你指定要操作的位字段的长度（从1位到64位），这使得你可以在位图上表示不同类型的数据（如布尔值、整数、浮点数等）。

• 高效性：位域操作通常在单个命令中完成多个位的读写操作，从而减少了网络往返次数和Redis服务器的处理时间。

• 原子性：位域操作是原子的，这意味着它们在执行过程中不会被其他命令打断，从而保证了数据的一致性和完整性。

redis流（Stream ）

Redis流（Stream）是Redis 5.0版本引入的一种新的数据结构，主要用于消息队列（MQ，Message Queue），Redis 本身是有一个 Redis 发布订阅 (pub/sub) 来实现消息队列的功能，但它有个缺点就是消息无法持久化，如果出现网络断开、Redis 宕机等，消息就会被丢弃。简单来说发布订阅 (pub/sub) 可以分发消息，但无法记录历史消息。而 Redis Stream 提供了消息的持久化和主备复制功能，可以让任何客户端访问任何时刻的数据，并且能记住每一个客户端的访问位置，还能保证消息不丢失

• 消息序列化：流中的每条消息都有一个唯一的ID，这个ID通常是由Redis自动生成的，但也可以由客户端指定。消息ID是有序的，因此流中的消息是按顺序排列的。

• 消费者组：流支持消费者组的概念，允许多个消费者协作处理流中的消息。每个消费者组都有自己的消费进度（即已处理的消息ID），并且可以将消息分配给不同的消费者进行处理。

• 持久化：流支持AOF（Append Only File）和RDB（Redis Database Backup file）两种持久化方式，确保消息在Redis重启后不会丢失。

• 消息确认：消费者可以显式地确认已经处理的消息，这样Redis就可以将这些消息从流中删除或标记为已处理。

redis常见数据类型操作命令获取

官网英文：Commands | Docshttp://redis.io/commands/

中文：

Redis 命令https://redis.com.cn/redis-commands.html

redis通用命令

命令	作用
keys *	查看当前库中所有key
exsis key	判断某个key是否存在
type key	查看指定key的数据类型
del key	删除指定的key数据
unlink key	非阻塞删除，仅仅将keys从keyspace元数据中删除，正真的删除会在后续异步中操作
ttl key	查看还有多少秒过期，-1代表永不过期，-2代表已经过期
expire key seconds	为指定的key设置过期时间
move key dbindex[0~15]	将当前数据库的key移动到给定的数据库db当中
select dbindex[0~15]	切换数据库【0~15】，默认为0
dbsize	查看当前数据库key的数量
fiushdb	清空当前库
flushall	通杀全部库

字符串类型string

• 同时设置/获取多个键值：MSET key value 【key value...】，MGET key 【key...】

还有一些组合形式如：msetnx/msetxx...

• 数值增减（前提是一定要是数字）：

  递增：INCR key

  增加指定数字：INCRBY key increment

  递减：DECR key

  减少指定整数：DECR key decrement

• GETSET：先get返回旧值再set设置新值

列表类型List

• 添加和查询数据：LPUSGH(从左端添加)/RPUSH(从右端添加)/LRANGE(查询指定索引范围内的元素)

• 删除元素：LPOP(从左端弹出一个元素并返回其值)/RPOP(从右端弹出一个元素并返回其值)

• 删除number个值等于v1的元素：LREM key number v1

• 截取指定范围内的值后再赋值给key：LTRIM key beginindex endindex

• 将源列表中的元素弹到目的列表中：RPOPLPUSH 源列表 目的列表

• 修改指定索引的值：LSET key index value

• 在指定的元素前/后添加指定的元素：LINSERT key before/after 旧值 插入的新值

哈希类型Hash

• 添加和查询数据：HSET/HGET

• 批量添加和查询数据：HMSET/HMGET/HGETALL（查询全部）

• 删除指定的value值：HDEL

• 获取某个key内的全部数量：HLEN

• 判断key中是否存在对应字段：HEXSIS key

• 获取key中的所有filed/filed对应的value：HKEYS/HVALUES

• 在对应的value值上增加：HINCRBY/HINCRBTFLOAT

• 当key不存在时添加key：HSETNX

集合类型set

打字太累了，这里偷一下懒，哈哈~

如果觉得不详细，请移步至官网操作手册，地址在常用命令处

有序集合类型zset

位图类型bitmap

偏移量从o开始

用String类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型

位图本质是数组，它是基于String数据类型的按位的操作。该数组由多个二进制位组成，每个二进制位都对应一个偏移量(我们称之为一个索引)。

命令	作用	时间复杂度
setbit key offset(偏移位) val（0/1）	给指定的key的值的第offset赋值val	O(1)
getbit key offset	获取指定key的第offset位	O(1)
bitcount key start end	返回指定key中【start end】中为1的数量	O(n)
bittop operation destkey key	对不同的二进制存储数据进行位运算（AND，OR，NOT，XOR）	O(n)

基数统计类型HyperLogLog

去重复，统计功能的基数估计算法就是HyperLogLog

地理空间类型GEO

本质上就是zset的衍生形态，存入一个value值其还配备了对应的经纬度坐标（将zset中的score进行了替换）

命令	作用
GEOADD	添加经纬度坐标
GEOPOS	返回经纬度
GEOHASH	返回坐标的geohash表示
GEODIST	返回两个位置之间的距离
GEORADIUS	以半径为中心，查找附近的相关坐标
GEORADIUSBYMEMBER	以半径为中心，查找附近坐标（可以使用中文）

流类型stream

Redis消息队列的2种方案：

List实现消息队列：

pub/sub(发布订阅)：

原理图

1	Message Content	消息内容
2	Consumer group	消费组，通过XGROUP CREATE 命令创建，同一个消费组可以有多个消费者
3	Last_delivered_id	游标，每个消费组会有个游标 last_delivered_id，任意一个消费者读取了消息都会使游标 last_delivered_id 往前移动。
4	Consumer	消费者，消费组中的消费者
5	Pending_ids	消费者会有一个状态变量，用于记录被当前消费已读取但未ack的消息Id，如果客户端没有ack，这个变量里面的消息ID会越来越多，一旦某个消息被ack它就开始减少。这个pending_ids变量在Redis官方被称之为 PEL(Pending Entries List)，记录了当前已经被客户端读取的消息，但是还没有 ack (Acknowledge character：确认字符），它用来确保客户端至少消费了消息一次，而不会在网络传输的中途丢失了没处理

队列相关指令：

消费组相关命令：

4个特殊符号：

• -+：最小和最大可能出现的id

• $：表示只消费新的消息，当前流中最大的id，可用于将要到来的消息

• 大于号（>）:用于XREADGROUP命令，表示迄今还没有发送给组中使用者的信息

• *：用于XADD命令中，让系统自动生成id

位域类型bitfield

将一个Redis字符串看作为是一个由二进制位组成的数组并能对变长位宽和任意没有字节对齐的指定整型位域进行寻址和修改