Redis：通用命令 & 数据类型
- 通用命令
- SET
- GET
- KEYS
- EXISTS
- DEL
- EXPIRE
- TTL
- TYPE
- FLUSHALL
- 数据类型
Redis的客户端提供了很多命令用于操控Redis，在Redis中，key的类型都是字符串，而value有多种类型，每种类型都有自己的操作命令，但是也有一些与类型无关的命令，称为通用命令。
本博客讲解Redis中的通用命令以及数据类型。
redis的命令不区分大小写，由于小写可读性更好，所以博客后续使用小写。
通用命令
SET
- 设置一个键值对
set key value
此处要求key和value都是字符串，可以加单引号或双引号，也可以不加。
GET
- 获取键对应的值
get key
此处由于先前以及插入了key1，成功查询到value1。如果查询不存在的值，会返回nil，这表示不存在，相当于C语言的NULL。
KEYS
- 获取所有满足正则的
key
keys pattern
常见的正则符号：
?：匹配一个任意字符*：匹配任意多个任意字符[abc]：只能匹配a、b、c三者之一，匹配一次[^a]：排除e，其它的都能匹配，匹配一次[a-c]：匹配a到c范围内的字符，匹配一次
再多的正则匹配法则就不讲解了，以上五个是官方给出的五种匹配法则。
如图，一开始插入了四个键值对，随后根据以上五种正则进行匹配，筛选出了不同的key。
要注意的是，keys会遍历Redis内部的所有数据，时间复杂度为O(N)。生产环境中一般会禁止使用这个命令。
EXISTS
- 判断一个或多个
key是否存在
exists key [key ...]
在exists后可以跟着多个key，最后返回存在的key的个数。
因为底层使用哈希表组织数据，所以该操作的复杂度为O(1)。
上例中，先同时查询了hallo和hello，返回2说明两个都存在。后面又分别查询两者。
问题来了，同时查询多个key和分开查询有什么区别吗？
其实区别可大了，因为Redis是基于网络实现的，客户端敲入的每一个命令都要包装为一个请求发给客户端，客户端再进行响应。如果一次性查询多个key，一次请求就可以完成查询，而多次查询则需要多个网络请求，效率会低很多。
因为网络要与硬件进行IO，封装层数多，速度是非常慢的。这是Redis的缺陷，因此Redis在设计时，就尽可能支持让一个命令完成多个操作。
DEL
- 删除指定的
key
del key [key ...]
同样的，del也支持多个key同时删除。
EXPIRE
- 为指定的
key添加秒级的过期时间
expire key seconds
所谓过期时间，就是一个数据的有效期，当数据超过过期时间，数据就会被自动删除。比如说常见的验证码，就可以用这个过期时间实现。
返回1表示成功，0表示失败，如果对不存在的key设置过期时间，就会失败。
如图，设置了一个hello变量，并设置过期时间为5 s，随后立刻查询，可以查询到hello，再过一段时间就被自动删除了，查询结果为nil。
如果想要更加精确的时间，可以使用pexpire命令，该命令的时间单位是毫秒。
TTL
- 获取
key的秒级过期时间
ttl key
如果key没有过期时间，返回-1，如果key不存在，返回-2，其他情况返回剩余时间。
如图，设置hello后，查询ttl，由于key没有设置过期时间，此时返回-1。设置过期时间为5 s，后两次查询分别查询到4、1，为剩余的过期时间。最后一次查询结果为-2，表示key不存在，因为已经过期删除了。
另外的，ttl也有毫秒级别的指令pttl。
那么Redis是如何实现定期删除的？
此处采用了定期删除+惰性删除的策略：
定期删除：每隔一段时间，抽取一部分数据检查，看是否有过期的数据，将其删除惰性删除：当用户操作数据时，检测一遍这个数据是否过期，如果过期就删除，再给用户返回key不存在
因为Redis内部要存储不少数据，轮询一遍所有数据要浪费很多时间，所以不会遍历所有数据判断过期。而是等待用户访问数据才删除，或者抽样检查删除，以降低删除过期数据带来的时间浪费。
TYPE
- 返回
key对应的value的类型
type key
在Redis中，所有的key都是字符串类型，而value有多种类型。如果返回none表示key不存在。
FLUSHALL
- 删除
Redis中所有数据
flushall
这个命令在生产环境中千万不要敲，这就是删库操作，只是在学习过程中可能要清除以前的数据，才需要用到。
数据类型
官方文档中，给出了以下基础数据类型：
String：字符串Hash：哈希List：列表Set：集合Sorted set：有序集合Stream：流Bitmap：位图Bitfield：位字段Geospatial：地理信息
除此之外，Redis还支持一些其它的扩展类型。在基础类型中，最常用的是前五种类型。
Redis非常追求高效，在数据类型方面，向用户承诺这些数据类型使用起来可以达到指定效果，但是底层具体如何实现，这就不能保证了。就比如说哈希表，它保证用户用起来和哈希表没有区别，可以以O(1)的时间复杂度完成增删查改，但是底层是不是使用哈希表，就不一定了！
每种数据类型，都可能会有多种实现方式，Redis称其为编码方式，常见编码方式如下表：
| 数据类型 | 内部编码 |
|---|---|
| string | raw |
| int | |
| embstr | |
| hash | hashtable |
| ziplist | |
| list | linkedlist |
| ziplist | |
| set | hashtable |
| intset | |
| zset | skiplist |
| ziplist |
stringraw：最基本的字符串，底层就是一个字符数组int：当value是一个整数，此时会用int来保存embstr：针对短字符串的优化
value默认传入时都是字符串，如果检测到字符串是一个数字，就转为int存储。比如说字符串"12345678"，如果用字符串存储需要8 byte，但是Redis检测到其为整数后，转为int存储，只需要4 byte。
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hashhashtable：标准的哈希表ziplist：压缩列表，当哈希表元素比较少，可以通过该结构压缩空间
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listlinklist：标准的链表ziplist：压缩列表，当链表元素比较少，可以通过该结构压缩空间
在Redis 3.2后，list统一使用quicklist，取消了linklist和ziplist，因为quicklist兼顾了两者的特性。简单来说，quicklist基本结构是一个linklist，而每一个链表节点是一个ziplist，也就是说耦合了前两者。
sethashtable：基于哈希表实现的集合intset：如果集合都是整数，会优化为该结构
在现代编程语言中，常会使用平衡二叉搜索树，比如红黑树来实现set，其时间复杂度为O(lgN)。但是Redis为了更加高效，采用了O(1)时间复杂度的哈希表实现set。
zsetskiplist：跳表ziplist： 压缩列表，当集合元素比较少，可以通过该结构压缩空间
此处的跳表也是一种搜索结构，时间复杂度属于O(lgN)级别，与平衡二叉搜索树属于同一级别。
如果想要查看数据类型底层具体使用了什么编码，可以使用指令object encoding：
object encoding key
如图，同为string类型的三个value，最后底层编码使用了不同的方式。
