Redis十大数据类型详解

Redis（一）

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