Redis的数据类型与示例演示

一、KEY操作

1.1 相关命令

说明：

1.2示例演示

二、String类型

2.1 结构图

2.2 示例演示

三、List类型

3.1 结构图

3.2 相关命令

3.3 示例演示

四、SET类型

4.1 结构图

4.2 相关命令

4.3 示例演示

五、ZSET类型

5.1 结构图

5.2 相关命令

六、HASH类型

6.1 结构图

6.2 相关命令

6.3 示例演示

七、Bitmaps类型

7.1 介绍

7.2 相关命令

7.2.1 SETBIT

7.2.2 GETBIT

7.2.3 BITCOUNT

7.2.4 BITOP

八、HyperLogLog

8.1 简介

8.2 相关命令

8.3 示例演示

九、Geospatial

9.1 相关命令

9.2 示例演示

一、KEY操作

1.1 相关命令

序号	命令语法	描述
1	DEL key	该命令用于在 key 存在时删除 key
2	DUMP key	序列化给定 key ，并返回被序列化的值
3	EXISTS key	检查给定 key 是否存在，存在返回1，否则返回0
4	EXPIRE key seconds	为给定 key 设置过期时间，以秒计
5	EXPIREAT key timestamp	EXPIREAT 的作用和 EXPIRE 类似，都用于为 key 设置过期时间。不同在于 EXPIREAT 命令接受的时间参数是 UNIX 时间戳
6	PEXPIRE key milliseconds	设置 key 的过期时间以毫秒计
7	PEXPIREAT key milliseconds-timestamp	设置 key 过期时间的时间戳(unix timestamp) 以毫秒计
8	KEYS pattern	查找所有符合给定模式( pattern)的 key
9	MOVE key db	将当前数据库的 key 移动到给定的数据库 db 当中
10	PERSIST key	移除 key 的过期时间，key 将持久保持
11	PTTL key	以毫秒为单位返回 key 的剩余的过期时间
12	TTL key	以秒为单位，返回给定 key 的剩余生存时间(TTL, time to live)
13	RANDOMKEY	从当前数据库中随机返回一个 key
14	RENAME key newkey	修改 key 的名称
15	RENAMENX key newkey	仅当 newkey 不存在时，将 key 改名为 newkey
16	SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]	迭代数据库中的数据库键
17	TYPE key	返回 key 所储存的值的类型
18	SELECT db	选择数据库数据库为0-15（默认一共16个数据库）
19	DBSIZE	查看数据库的key数量
20	FLUSHDB	清空当前数据库
21	FLUSHALL	清空所有数据库
22	ECHO	打印命令

说明：

1，KEYS * 匹配数据库中所有key；

2，KEYS h?llo 匹配hello，hallo，hxllo等；

3，KEYS h*llo 匹配hllo和heeello等；

4，KEYS h[ae]llo 匹配hello和hallo。

1.2示例演示

127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 0
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> set name openlab
OK
127.0.0.1:6379> get name
"openlab"
127.0.0.1:6379> type name
string
127.0.0.1:6379> EXISTS name
(integer) 1

二、String类型

1，String 是 redis 最基本的类型，你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型，一个 key 对应一个 value；

2，String 类型是二进制安全的，意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象；

3，String 类型是 Redis 最基本的数据类型，String 类型的值最大能存储 512MB；

4，String类型一般用于缓存、限流、计数器、分布式锁、分布式Session。

2.1 结构图

序号	语法	描述
1	SET key value	设置指定 key 的值
2	GET key	获取指定 key 的值
3	GETRANGE key start end	返回 key 中字符串值的子字符，end=-1时表示全部
4	SETBIT key offset value	对 key 所储存的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位(bit)
5	MSET key value [key value ...]	同时设置一个或多个 key-value 对
6	MGET key1 [key2..]	获取所有(一个或多个)给定 key 的值
7	GETSET key value	将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)
8	SETNX key value	只有在 key 不存在时设置 key 的值
9	STRLEN key	返回 key 所储存的字符串值的长度
10	MSETNX key value [key value ...]	同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在
11	INCR key	将 key 中储存的数字值增一
12	DECR key	将 key 中储存的数字值减一
13	INCRBY key increment	将 key 所储存的值加上给定的增量值
14	DECRBY key decrement	将 key 所储存的值减少给定的增量值
15	APPEND key value	如果 key 已经存在并且是一个字符串，APPEND 命令将指定的 value 追加到该 key 原来值 value 的末尾

2.2 示例演示

127.0.0.1:6379> set k1 tom
OK
127.0.0.1:6379> get k1
"tom"
127.0.0.1:6379> set k1 harry
OK
127.0.0.1:6379> get k1
"harry"
127.0.0.1:6379> set k2 5
OK
127.0.0.1:6379> INCR k2
(integer) 6
127.0.0.1:6379> get k2
"6"
127.0.0.1:6379> INCRBY k2 101
(integer) 107
127.0.0.1:6379> get k1
"harry"
127.0.0.1:6379> APPEND k1 Potter
(integer) 11
127.0.0.1:6379> get k1
"harryPotter"

三、List类型

Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。

你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）一个列表最多可以包含 2^32^ - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。

3.1 结构图

3.2 相关命令

序号	命令语法	描述
1	LPUSH key value1 [value2]	将一个或多个值插入到列表头部，压子弹
2	LPOP key	移出并获取列表的第一个元素，发射子弹
3	LRANGE key start stop	获取列表指定范围内的元素
4	LPUSHX key value	将一个值插入到已存在的列表头部
5	LLEN key	获取列表长度
6	LINSERT key BEFORE\|AFTER pivot value	在列表的元素前或者后插入元素
7	LINDEX key index	通过索引获取列表中的元素
8	LREM key count value	移除列表元素
9	LSET key index value	通过索引设置列表元素的值

3.3 示例演示

127.0.0.1:6379> LPUSH names zhangsan lisi wangwu
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LLEN names
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LRANGE names 0 2
1) "wangwu"
2) "lisi"
3) "zhangsan"
127.0.0.1:6379> LPUSHX names louis
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE names 0 2
1) "louis"
2) "wangwu"
3) "lisi"

四、SET类型

Redis 的 Set 是 String 类型的无序(号)集合。集合中成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。Redis 中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)。

Set类型一般用户好友关系点赞标签等。

4.1 结构图

4.2 相关命令

序号	命令语法	描述
1	SADD key member1 [member2]	向集合添加一个或多个成员
2	SMEMBERS key	返回集合中的所有成员
3	SCARD key	获取集合的成员数
4	SRANDMEMBER key [count]	返回集合中一个或多个随机数
5	SISMEMBER key member	判断 member 元素是否是集合 key 的成员
6	SREM key member1 [member2]	移除集合中一个或多个成员
7	SDIFF key1 [key2]	返回给定所有集合的差集
8	SINTER key1 [key2]	返回给定所有集合的交集
9	SUNION key1 [key2]	返回所有给定集合的并集
10	SPOP key	移除并返回集合中的一个随机元素
11	SSCAN key cursor	迭代集合中的元素

4.3 示例演示

127.0.0.1:6379> SADD course redis
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SADD course mysql
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SADD course redis
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SADD course mongodb
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS course
1) "mongodb"
2) "mysql"
3) "redis"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER course
"mongodb"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER course
"redis"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER course
"mysql"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER course
"mongodb"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER course
"mysql"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS course
1) "mongodb"
2) "mysql"
3) "redis"
127.0.0.1:6379> SSCAN course
(error) ERR wrong number of arguments for 'sscan' command
127.0.0.1:6379> SSCAN course 0
1) "0"
2) 1) "mysql"2) "mongodb"3) "redis"
127.0.0.1:6379> SSCAN course 0
1) "0"
2) 1) "mysql"2) "mongodb"3) "redis"
127.0.0.1:6379> SSCAN course 0 MATCH m* count 10
1) "0"
2) 1) "mysql"2) "mongodb"

五、ZSET类型

Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个==double类型的分数==。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。有序集合的成员是唯一的，但分数(score)却可以重复。

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)。

Zset类型一般用于排行榜等

5.1 结构图

5.2 相关命令

序号	命令语法	描述
1	ZADD key score1 member1 [score2 member2]	向有序集合添加一个或多个成员，或者更新已存在成员的分数
2	ZCARD key	获取有序集合的成员数
3	ZCOUNT key min max	计算在有序集合中指定区间分数的成员数
4	ZRANK key member	返回有序集合中指定成员的索引
5	ZSCORE key member	返回有序集中，成员的分数值
6	ZREM key member [member ...]	移除有序集合中的一个或多个成员

六、HASH类型

Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。Redis 中每个 hash 可以存储 2^32^ - 1 键值对（40多亿）。

Hash类型一般用于存储用户信息、用户主页访问量、组合查询等。

6.1 结构图

6.2 相关命令

序号	命令语法	描述
1	HSET key field value	将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value
2	HGET key field	获取存储在哈希表中指定字段的值
3	HGETALL key	获取在哈希表中指定 key 的所有字段和值
4	HEXISTS key field	查看哈希表 key 中，指定的字段是否存在
5	HKEYS key	获取所有哈希表中的字段
6	HVALS key	获取哈希表中所有值
7	HLEN key	获取哈希表中字段的数量
8	HMGET key field1 [field2]	获取所有给定字段的值
9	HMSET key field1 value1 [field2 value2]	同时将多个 field-value (域-值)对设置到哈希表 key 中

6.3 示例演示

127.0.0.1:6379> HMSET hpe name zhangsan age 18 gender men birth 2000-01-01
OK
127.0.0.1:6379> HKEYS hpe
1) "name"
2) "age"
3) "gender"
4) "birth"
127.0.0.1:6379> HvalS hpe
1) "zhangsan"
2) "18"
3) "men"
4) "2000-01-01"
127.0.0.1:6379> HGETALL hpe
1) "name"
2) "zhangsan"
3) "age"
4) "18"
5) "gender"
6) "men"
7) "birth"
8) "2000-01-01"

七、Bitmaps类型

7.1 介绍

现代计算机用二进制（位）作为信息的基础单位， 1个字节等于8位，例如“abc”字符串是由3个字节组成，但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99，对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图：

合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。

Redis 6 中提供了 Bitmaps 这个“数据类型”可以实现对位的操作：

（1）Bitmaps本身不是一种数据类型，实际上它就是字符串（key-value），但是它可以对字符串的位进行操作。

（2）Bitmaps单独提供了一套命令，所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

7.2 相关命令

7.2.1 SETBIT

这个命令用于设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1），offset偏移量从0开始。格式如下：

setbit <key> <offset> <value>

例如，把每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中，将访问的用户记做1，没有访问的用户记做0，用偏移量作为用户的id。

设置键的第offset个位的值（从0算起），假设现在有20个用户，userid=1，6，11，15，19的用户对网站进行了访问，那么当前Bitmaps初始化结果如图：

下面示例是代表 2022-07-18 这天的独立访问用户的Bitmaps：

127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220718 1 1127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220718 6 1127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220718 11 1127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220718 15 1127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20220718 19 1

注意：

很多应用的用户id以一个指定数字（例如10000）开头，直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费，通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。

在第一次初始化Bitmaps时，假如偏移量非常大，那么整个初始化过程执行会比较慢，可能会造成Redis的阻塞。

7.2.2 GETBIT

这个命令用于获取Bitmaps中某个偏移量的值。格式为：

getbit <key> <offset>

获取键的第offset位的值（从0开始算）。例如获取id=6的用户是否在2022-07-18这天访问过，返回0说明没有访问过：

127.0.0.1:6379> getbit unique:users:20220718 6
127.0.0.1:6379> getbit unique:users:20220718 7

7.2.3 BITCOUNT

这个命令用于统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的 start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置，都可以使用负数值：比如 -1 表示最后一个位，而 -2 表示倒数第二个位，start、end 是指bit组的字节的下标数，二者皆包含。格式如下：

bitcount <key> [start end]

用于统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量。例如，统计id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数，对应的用户id是11， 15， 19。

127.0.0.1:6379> bitcount unique:users:20220718 1 3

7.2.4 BITOP

这个命令是一个复合操作，它可以做多个Bitmaps的and（交集）、 or（并集）、 not（非）、 xor（异或）操作并将结果保存在destkey中。格式如下：

bitop and(or/not/xor) <destkey> [key…]

例如：2020-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。

127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201104 1 1
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201104 2 1
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201104 5 1
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201104 9 1

2020-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。

127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201103 0 1
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201103 1 1
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201103 4 1
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201103 9 1

计算出两天都访问过网站的用户数量。

127.0.0.1:6379> bitop and unique:users:and:20201104_03 unique:users:20201103 unique:users:20201104127.0.0.1:6379> bitcount unique:users:and:20201104_03

计算出任意一天都访问过网站的用户数量（例如月活跃就是类似这种），可以使用or求并集 .

127.0.0.1:6379> bitop or unique:users:or:20201104_03 unique:users:20201103 unique:users:20201104127.0.0.1:6379> bitcount unique:users:or:20201104_03

八、HyperLogLog

8.1 简介

在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量），可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。

但像UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。

解决基数问题有很多种方案：

（1）数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数

（2）使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理

以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。

为了能够降低一定的精度来平衡存储空间，Redis推出了HyperLogLog。

HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是：在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。

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。

但是，因为 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。

什么是基数?

比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}，那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}，基数(不重复元素)为5。基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

8.2 相关命令

序号	命令语法	描述
1	PFADD key element [element ...]	添加指定元素到 HyperLogLog 中
2	PFCOUNT key [key ...]	返回给定 HyperLogLog 的基数估算值
3	PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]	将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog

8.3 示例演示

127.0.0.1:6379> PFADD course "redis"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD course "mongodb"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD course "mysql"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD course "redis"
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> PFCOUNT course
(integer) 3
127.0.0.1:6379> PFADD course1 "redis"
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> pfmerge course course1
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> PFCOUNT course
(integer) 3

将所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后HLL估计的近似基数发生变化，则返回1，否则返回0。

九、Geospatial

Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

9.1 相关命令

序号	命令语法	描述
1	geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member...]	添加地理位置（经度，纬度，名称）
2	geopos key member [member...]	获得指定地区的坐标值
3	geodist key member1 member2 [m\|km\|ft\|mi]	获取两个位置之间的直线距离
4	georadius key longitude latitude radius [m\|km\|ft\|mi]	以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

9.2 示例演示

127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 114.05 22.52 shenzhen
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.38 39.90 beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geopos china:city chongqing
1) 1) "106.49999767541885376"2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai km
"1068.1535"
127.0.0.1:6379> georadius  china:city 110 30 1000 km 
1) "chongqing"
2) "shenzhen"