Redis 数据类型总结

windealli

发布于 2024-05-20 14:42:08

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发布于 2024-05-20 14:42:08

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一、概述

Redis是一个开源的，基于内存的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。

Redis支持多种类型的数据结构，包括：

字符串（String）
列表（List）
集合（Set）
有序集合（Sorted Set）
哈希表（Hash）
Bitmap
HyperLogLog
地理空间索引（Geo）
Streams。

二、字符串 String

1. String 类型简介

字符串Strings是Redis最基本的数据类型，它是二进制安全的。一个Redis字符串可以包含任何类型的数据，比如jpg图片或者序列化的对象。一个字符串类型的值最大能存储512MB。

2. String 类型的基本用法

以下是String类型的常见命令和用法

SET mykey "Hello"  -- 设置键值
GET mykey  -- 获取键值
DEL mykey  -- 删除键值
APPEND mykey " World"  -- 追加值到现有的键值
SETEX mykey 10 "Hello"  -- 设置键值，并设置键的过期时间（例如，10秒）
MSET key1 "Hello" key2 "World"  -- 批量设置键值
MGET key1 key2  -- 批量获取键值
INCR mycounter  -- 将键值递增1
DECR mycounter  -- 将键值递减1
INCRBY mycounter 10  -- 将键值按给定数值递增（例如，递增10）
DECRBY mycounter 10  -- 将键值按给定数值递减（例如，递减10）

3. String 类型的实现原理

Redis的字符串类型的值是动态字符串SDS，可以修改的字符串长度。内部结构实现类似于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。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，扩容时一次只会多分配1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。

4. String 类型的应用场景

字符串是最常用的数据类型，常见的使用场景有：

缓存：将查询结果缓存到字符串中，下次查询直接从Redis获取，提高系统性能。
计数器：Redis的字符串可以实现原子操作，常用于记录网页访问次数等计数功能。
分布式锁：利用Redis的SETNX命令实现分布式锁。
数据共享：可以将数据以字符串形式存储在Redis中，实现多个应用之间的数据共享。

5. 简单字符串SDS

SDS是Redis的默认字符串表示，它是Redis的基础数据结构，用于构建更复杂的数据结构如列表、哈希表等。SDS相比于C语言的字符串，提供了更高的效率和灵活性。

SDS的数据结构包含三部分：

len：表示SDS的长度，即字符串的实际长度。
free：表示SDS未使用的空间长度。
buf[]：字节数组，用于存储实际的字符串数据，这个数组的长度是len+free+1，多出来的1是为了存储字符串的结束符'\0'。

String的底层实现原理

在Redis中，String类型的值就是一个SDS。当我们对String进行操作时，实际上就是在对SDS进行操作。

当我们向String中添加数据时，Redis会先检查SDS的free是否足够，如果足够，就直接在buf中添加数据；如果不足，就需要对SDS进行扩容，扩容的策略是：如果SDS的长度小于1MB，那么扩容的长度就是当前长度的2倍；如果SDS的长度大于等于1MB，那么扩容的长度就是增加1MB。
当我们从String中删除数据时，Redis并不会立即缩小SDS的空间，而是通过增加free的值来表示删除了数据。这是因为，如果频繁地进行内存的分配和释放，会导致内存碎片化，从而影响性能。当SDS的空间真的不够用时，Redis会自动进行内存的整理。
当我们查询String的长度时，Redis可以直接返回SDS的len，这是一个O(1)的操作，非常快。

三、列表 List

1. List 简介

Redis的List数据类型是一个由字符串组成的有序列表。列表中的每个字符串都被分配了一个新的索引，这个索引表示了这个字符串在列表中的位置。索引是零基的，这意味着第一个元素的索引是0，第二个元素的索引是1，以此类推。Redis的列表是双向的，这意味着你可以在列表的两端添加或删除元素。

2. List 基本用法

以下是一些使用Redis列表（List）类型的示例代码：

LPUSH mylist "World"-- 在列表的左侧添加一个或多个值
RPUSH mylist "Hello"-- 在列表的右侧添加一个或多个值
LRANGE mylist 0 -1-- 获取列表中的所有元素
LINDEX mylist 0-- 获取列表中指定位置的元素
LPOP mylist-- 移除并返回列表的第一个元素
RPOP mylist-- 移除并返回列表的最后一个元素
LLEN mylist-- 返回列表的长度

3. Lists 实现原理

Redis的List数据类型是通过双向链表实现的，这使得在列表的头部和尾部插入或删除元素的操作非常高效。然而，当你需要访问或者修改列表中间的元素时，性能就会下降，因为需要从头部或尾部开始遍历列表。

4. List 的应用场景

由于Redis的List数据类型提供了在列表两端进行操作的能力，因此它非常适合用于实现队列和栈，这两种数据结构在许多实际应用中都非常有用。

例如，你可以使用Redis的List数据类型来实现一个消息队列，其中生产者将消息添加到列表的一端，消费者则从另一端取出消息。

四、集合 Set

1. Set 简介

Redis的Set是字符串的无序集合。Set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)。Set中最大的成员数为 2^32 - 1 (大约40亿)。

2. Set 基本用法

以下是一些使用Redis集合（SET）类型的示例代码：

SADD myset "Hello"-- 向集合添加一个或多个成员
SREM myset "Hello"-- 移除集合中一个或多个成员
SISMEMBER myset "Hello"-- 判断成员元素是否是集合的成员
SMEMBERS myset-- 返回集合中的所有成员
SCARD myset-- 返回集合的成员数
SUNION set1 set2-- 返回两个集合的并集
SINTER set1 set2-- 返回两个集合的交集
SDIFF set1 set2-- 返回两个集合的差集

3. Set 实现原理

Redis的SET数据类型是通过哈希表实现的，这使得添加、删除和查找等操作的时间复杂度都是O(1)。这种数据结构的优点是操作速度快，但是缺点是占用的内存比较大。

4. Set 应用场景

社交网络中的好友关系、粉丝关系：例如，求两个人的共同好友，第一个人关注的人中有多少是也被第二个人关注了，已知两个人，求他们共同关注的人。
利用集合保存用户的属性标签，方便快速判断用户是否具有某个属性标签。
利用集合的交集、并集、差集操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。

五、有序集合 Sorted Set

1. Sorted Set 简介

Redis的Sorted SET是SET的升级版，它在SET的基础上增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按score进行有序排列。在Sorted SET中，元素是唯一的，但score可以重复。

2. Sorted Set 基本用法

以下是一些使用Redis有序集合（Sorted SET）类型的示例代码：

ZADD myzset 1 "one"-- 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
ZSCORE myzset "one"-- 返回有序集中，成员的分数值
ZRANK myzset "one"-- 返回有序集合中指定成员的索引
ZRANGE myzset 0 -1-- 通过索引区间返回有序集合成指定区间内的成员
ZREM myzset "one"-- 移除有序集合中的一个或多个成员
ZCARD myzset-- 获取有序集合的成员数
ZCOUNT myzset min max-- 计算在有序集合中指定区间分数的成员数

3. Sorted Set 实现原理

Redis的Sorted SET数据类型是通过跳跃列表（Skip List）和哈希表（Hash Table）实现的。哈希表用于支持O(1)复杂度的元素查找，而跳跃列表则用于支持元素的有序排列和区间查找。

跳跃列表：跳跃列表是一种可以进行快速查找的数据结构，它通过在每个节点中维护多个指向其他节点的指针，从而使得查找的时间复杂度降低到了O(logN)。在Redis的有序集合中，跳跃列表主要用于元素的排序和区间查询。
哈希表：哈希表是一种可以进行快速插入和查找的数据结构，它通过一个哈希函数将元素映射到一个大的空间中，从而使得插入和查找的时间复杂度降低到了O(1)。在Redis的有序集合中，哈希表主要用于元素的快速查找和删除。

当我们向有序集合中添加一个元素时，Redis会同时向跳跃列表和哈希表中添加这个元素。其中，跳跃列表按照元素的score进行排序，而哈希表则按照元素的值进行映射。

当我们查询一个元素时，如果是按照score进行区间查询，Redis会使用跳跃列表；如果是按照元素的值进行查询，Redis会使用哈希表。

当我们删除一个元素时，Redis会同时从跳跃列表和哈希表中删除这个元素。

通过这种方式，Redis的有序集合既可以进行快速的插入和删除，也可以进行快速的排序和区间查询，从而满足了各种不同的需求。

4. Sorted Set 应用场景

排行榜应用：Sorted Set可以非常方便地实现排行榜，比如游戏的排行榜，网站的点击排行等。
时间线和日志：Sorted Set的score可以用作时间戳，value可以用作日志内容。
计数器：Sorted Set可以用来做各种计数器，比如微博的关注者数等。

六、哈希表 Hash

1. Hash 简介

Redis的哈希类型是一个由键值对组成的无序散列表。哈希类型适合用于存储对象，其中键名对应字段名，键值对应字段值。

2. Hash 的基本用法

以下是一些使用Redis哈希（Hash）类型的示例代码：

HSET myhash field1 "Hello"-- 设置哈希表中一个字段的值
HGET myhash field1-- 获取存储在哈希表中指定字段的值
HGETALL myhash-- 获取在哈希表中指定的所有字段和值
HDEL myhash field1-- 删除一个或多个哈希表字段
HEXISTS myhash field1-- 查看哈希表中，指定的字段是否存在
HLEN myhash-- 获取哈希表中字段的数量
HKEYS myhash-- 获取所有哈希表中的字段
HVALS myhash-- 获取哈希表中所有值

3. Hash 的实现原理

Redis的Hash数据类型是通过哈希表实现的，这使得添加、删除和查找等操作的时间复杂度都是O(1)。这种数据结构的优点是操作速度快，但是缺点是占用的内存比较大。

4. Hash 的应用场景

存储对象：哈希类型非常适合用于存储对象，比如用户的信息，商品的信息等。
缓存系统：哈希类型可以用来做缓存，提高系统的性能。
计数器：哈希类型也可以用来做各种计数器，比如网站的点击量等。

七、Bitmap

1. Bitmap 简介

Redis并没有专门的Bitmap数据类型，但是它提供了一系列的位操作命令，使得我们可以把字符串当作Bitmap来使用。Bitmaps是一种特殊的数组，其中的每个元素只能存储0和1。例如，一个8位的Bitmap可以存储从0到255的整数。

2. Bitmap 基本用法

以下是一些使用Redis Bitmaps的示例代码：

SETBIT mykey 7 1  -- 设置或清除指定偏移量上的位(bit)
GETBIT mykey 7  -- 获取指定偏移量上的位(bit)
BITCOUNT mykey  -- 计算给定字符串中被设置为 1 的位的数量
BITPOS mykey 1  -- 返回第一个值为 1 或 0 的二进制位的位置

3. Bitmap 实现原理

Redis的Bitmaps实际上就是字符串，它通过位操作命令来实现Bitmaps的功能。这种数据结构的优点是存储效率高，可以用来存储大量的二进制数据。

4. Bitmap 应用场景

用户行为分析：例如，可以用Bitmaps来记录用户的登录情况，每天用一个Bitmap，如果用户登录了，就把用户ID对应的位设置为1。
统计在线用户数：可以用Bitmaps来记录每个用户的在线状态，然后用BITCOUNT命令就可以快速统计在线用户数。
实现一些特殊的计数器：例如，可以用一个Bitmap来记录用户的签到情况，然后用BITCOUNT命令就可以快速统计用户的签到天数。

八、其他

1. HyperLogLog

HyperLogLog是一种用于解决基数统计的算法，Redis从2.8.9版本开始增加了对HyperLogLog的支持。基数统计就是统计不同元素的数量。HyperLogLog的优点是，即使对数亿级别的数据进行基数统计，也只需要使用12KB的内存空间。

基本用法：

PFADD mykey element1 element2-- 添加指定元素到 HyperLogLog 中
PFCOUNT mykey-- 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值
PFMERGE destkey sourcekey1 [sourcekey2]-- 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog

2. 地理空间索引（Geo）

Redis的地理空间索引功能是通过zset实现的，它可以存储经度、纬度、名称，然后对这些信息进行各种地理空间操作。

基本用法：

GEOADD mykey longitude latitude member-- 将给定的空间元素（纬度、经度、名字）添加到指定的键里面
GEODIST mykey member1 member2-- 返回两个给定位置之间的距离
GEOPOS mykey member-- 返回指定位置元素的位置（经度和纬度）
GEORADIUS mykey longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count]-- 查询指定半径内的位置元素

3. Streams

Redis 5.0引入了新的数据类型Streams，它是一个持久化的日志系统，每个条目都包含一个ID和一组键值对。Streams主要用于消息队列的场景，比如Kafka。

基本用法：

XADD mykey ID field1 value1 [field2 value2]-- 在stream里添加条目
XRANGE mykey start end [COUNT count]-- 返回ID在指定范围内的条目
XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key1 key2-- 从stream里读取条目