redis数据类型

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redis数据类型

1.redis介绍

​ 默认16个数据库,类似数组下标从0开始,初始默认使用0号库使用命令

select < dbid>来切换数据库。如: select 8 统一密码管理,所有库同样密码。

Redis是单线程+多路IO复用技术

2.常用五大数据类型

哪里去获得redis常见数据类型操作命令http://www.redis.cn/commands.html

1.Redis键(key)

#查看当前数据库的key的数量
dbsize

#清空当前库
flushdb

#通杀全部库
flushall

#查看当前库所有key    (匹配:keys *1)
keys *

#判断某个key是否存在
exists key

#查看你的key是什么类型
type key 

#删除指定的key数据
del key       

#根据value选择非阻塞删除仅将keys从keyspace元数据中删除,真正的删除会在后续异步操作。
unlink key

#默认单位(秒)10秒钟:为给定的key设置过期时间
expire key 10

#查看还有多少秒过期,-1表示永不过期,-2表示已过期
ttl key 

#命令切换数据库
select

#查看当前数据库的key的数量
dbsize

#清空当前库
flushdb

#通杀全部库
flushall

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2.redis字符串(String)

1.简介

​ String是Redis最基本的类型,String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片、音频、视频或者序列化的对象。String类型是Redis最基本的数据类型,一个Redis中字符串value最大可以是512M

2.常用命令

#添加键值对
set   <key><value>

*NX:当数据库中key不存在时,可以将key-value添加数据库
*XX:当数据库中key存在时,可以将key-value添加数据库,与NX参数互斥
*EX:key的超时秒数
*PX:key的超时毫秒数,与EX互斥

#查询对应键值
get   <key> 

#将给定的<value> 追加到原值的末尾
append  <key><value>

#获得值的长度
strlen  <key> 

#只有在key不存在时设置 key 的值
setnx  <key><value>

#将key中储存的数字值增1只能对数字值操作,如果为空,新增值为1
incr  <key>

#将 key 中储存的数字值减1只能对数字值操作,如果为空,新增值为-1
decr  <key>

#将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。
incrby / decrby  <key><步长>

#同时设置一个或多个 key-value对  
mset  <key1><value1><key2><value2>  ..... 

#同时获取一个或多个 value  
mget  <key1><key2><key3> .....

#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。
msetnx <key1><value1><key2><value2>  ..... 

#获得值的范围,类似java中的substring,前包,后包
getrange  <key><起始位置><结束位置>

#用 <value>  覆写<key>所储存的字符串值,从<起始位置>开始(索引从0开始)。
setrange  <key><起始位置><value>

#设置键值的同时,设置过期时间,单位秒。
setex  <key><过期时间><value>

#以新换旧,设置了新值同时获得旧值。
getset <key><value>

3.数据结构

​ String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串,内部结构实现上类似于Java的ArrayList,采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.

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如图中所示,内部为当前字符串实际分配的空间capacity(容量)一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时,扩容都是加倍现有的空间,如果超过1M,扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。

3.Redis列表(List)

1.简介

单键多值

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)。

它的底层实际是个双向链表,对两端的操作性能很高,通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

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2.常用命令

#从左边/右边插入一个或多个值。 l-left r-right
lpush/rpush  <key><value1><value2><value3> .... 

#从左边/右边吐出一个值。值在键在,值光键亡(一个值都没有了,键也就没了)。
lpop/rpop  <key>

#从<key1>列表右边吐出一个值,插到<key2>列表左边。
rpoplpush  <key1><key2>

#按照索引下标获得元素(从左到右)
lrange <key><start><stop>

#0左边第一个,-1右边第一个,(0-1表示获取所有)
lrange mylist 0 -1  

#按照索引下标获得元素(从左到右)
lindex <key><index>

#获得列表长度 
llen <key>

#在<value>的后面插入<newvalue>插入值
linsert <key>  before <value><newvalue>

#从左边删除n个value(从左到右)
lrem <key><n><value>

#将列表key下标为index的值替换成value
lset<key><index><value>

3.数据结构

List的数据结构为快速链表quickList。

首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储,这个结构是ziplist,也即是压缩列表。

它将所有的元素紧挨着一起存储,分配的是一块连续的内存。

当数据量比较多的时候才会改成quicklist。

因为普通的链表需要的附加指针空间太大,会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据,结构上还需要两个额外的指针prev和next。

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Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能,又不会出现太大的空间冗余。

4.Redis集合(Set)

1.简介

Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。

Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表,所以添加,删除,查找的复杂度都是O(1)*。

一个算法,随着数据的增加,执行时间的长短,如果是O(1),数据增加,查找数据的时间不变

2.常用命令

#将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中,已经存在的 member 元素将被忽略
sadd <key><value1><value2> ..... 

#取出该集合的所有值。
smembers <key>

#判断集合<key>是否为含有该<value>值,有1,没有0
sismember <key><value>

#返回该集合的元素个数。
scard<key>

#删除集合中的某个元素。
srem <key><value1><value2> .... 

#随机从该集合中吐出一个值。
spop <key>

#随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。。
srandmember <key><n>

#把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
smove <source><destination><value>

#返回两个集合的交集元素。
sinter <key1><key2>

#返回两个集合的并集元素。
sunion <key1><key2>

#返回两个集合的差集元素(key1中的,不包含key2中的)
sdiff <key1><key2>

3.数据结构

Set数据结构是dict字典,字典是用哈希表实现的。

Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap,只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样,它的内部也使用hash结构,所有的value都指向同一个内部值。

5.Redis哈希(Hash)

1.简介

Redis hash 是一个键值对集合。

Redis hash是一个string类型的fieldvalue的映射表,hash特别适合用于存储对象。

类似Java里面的Map<String,Object>

用户ID为查找的key,存储的value用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key/value结构来存储

主要有以下2种存储方式:

1.每次修改用户的某个属性需要,先反序列化改好后再序列化回去。开销较大。

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2.用户ID数据冗余

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通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了,既不需要重复存储数据,也不会带来序列化和并发修改控制的问题

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2.常用命令

#给<key>集合中的  <field>键赋值<value>
hset <key><field><value>

#从<key1>集合<field>取出 value 
hget <key1><field>

#批量设置hash的值
hmset <key1><field1><value1><field2><value2>... 

#查看哈希表 key 中,给定域 field 是否存在。 
hexists<key1><field>

#列出该hash集合的所有field
hkeys <key>

#列出该hash集合的所有value
hvals <key>

#为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1   -1
hincrby <key><field><increment>

#将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ,当且仅当域 field 不存在 .
hsetnx <key><field><value>

3.数据结构

​ Hash类型对应的数据结构是两种:ziplist(压缩列表),hashtable(哈希表)。当field-value长度较短且个数较少时,使用ziplist,否则使用hashtable。

6.Redis有序集合Zset(sorted set)

1.简介

Redis有序集合zset与普通集合set非常相似,是一个没有重复元素的字符串集合。

不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分(score),这个评分(score)被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的,但是评分可以是重复了 。

因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分(score)或者次序(position)来获取一个范围的元素。

访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。

2.常用命令

#将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
zadd  <key><score1><value1><score2><value2>…

#返回有序集 key 中,下标在<start><stop>之间的元素带WITHSCORES,可以让分数一起和值返回到结果集。
zrange <key><start><stop>  [WITHSCORES]   

#返回有序集 key 中,所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。 
zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count]

#同上,改为从大到小排列。 
zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count]               

#为元素的score加上增量
zincrby <key><increment><value>      

#删除该集合下,指定值的元素 
zrem  <key><value>

#统计该集合,分数区间内的元素个数 
zcount <key><min><max>

#返回该值在集合中的排名,从0开始。
zrank <key><value>

案例:如何利用zset实现一个文章访问量的排行榜?

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3.数据结构

​ SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构,一方面它等价于Java的数据结构Map<String, Double>,可以给每一个元素value赋予一个权重score,另一方面它又类似于TreeSet,内部的元素会按照权重score进行排序,可以得到每个元素的名次,还可以通过score的范围来获取元素的列表。

zset底层使用了两个数据结构

(1)hash,hash的作用就是关联元素value和权重score,保障元素value的唯一性,可以通过元素value找到相应的score值。

(2)跳跃表,跳跃表的目的在于给元素value排序,根据score的范围获取元素列表。

4.跳跃表(跳表)

1、简介

​ 有序集合在生活中比较常见,例如根据成绩对学生排名,根据得分对玩家排名等。对于有序集合的底层实现,可以用数组、平衡树、链表等。数组不便元素的插入、删除;平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂;链表查询需要遍历所有效率低。Redis采用的是跳跃表。跳跃表效率堪比红黑树,实现远比红黑树简单。

2、实例

​ 对比有序链表和跳跃表,从链表中查询出51

(1) 有序链表

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要查找值为51的元素,需要从第一个元素开始依次查找、比较才能找到。共需要6次比较。

(2) 跳跃表

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从第2层开始,1节点比51节点小,向后比较。

21节点比51节点小,继续向后比较,后面就是NULL了,所以从21节点向下到第1层

在第1层,41节点比51节点小,继续向后,61节点比51节点大,所以从41向下

在第0层,51节点为要查找的节点,节点被找到,共查找4次。

从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高


标题:redis数据类型
作者:llp
地址:https://llinp.cn/articles/2022/08/20/1660986560377.html