基于内存的分布式NoSQL数据库Redis(二)数据结构与通用命令

知识点05：Redis的数据结构及数据类型

• 目标：掌握Redis的数据结构及数据类型
• 路径
  • step1：数据结构
  • step2：数据类型
• 实施
  • 数据结构：整个Reids中**所有数据以KV结构形式**存在
    • K：作为唯一标识符，唯一标识一条数据，固定为String类型，写入时指定KV，读取时，根据K读取V
    • V：真正存储的数据，可以有多种类型
      • String、Hash、List、Set、Zset、BitMap、HypeLogLog
    • 理解Redis：类似于Java中的一个Map集合，可以存储多个KV，根据K获取V
  • 数据类型
    • 每一种类型的应用场景和命令都是不一样的

    Key：StringValue类型Value值应用场景pv_20200101String10000一般用于存储单个数据指标的结果person001Hashname：laoer age : 20 sex female用于存储整个对象所有属性值uvList{100,200,300,100,600}有序允许重复的集合，每天获取最后一个值uv_20200101Set{userid1,userid2,userid3,userid4……}无序且不重复的集合，直接通过长度得到UVtop10_productZSet【score,element】{10000-牙膏，9999-玩具，9998-电视……}有序不可重复的集合，统计TopNuser_filterBitMap{0101010101010000000011010}将一个字符串构建位，通过0和1来标记每一位product_20200101HypeLogLog{productid1，id2……}类似于Set集合，底层实现原理不一样，数据量大的情况下，性能会更好，结果可能存在一定的误差

    • String类型
      • KV：【String，String】，类似于Java中Map集合的一条KV
    • Hash类型
      • KV：【String，Map集合】：Map集合的嵌套，Map集合中的元素是无序的
    • List类型
      • KV：【String，List】：有序且可重复
    • Set类型
      • KV：【String，Set】：无序且不重复
    • Zset类型
      • KV：【String，TreeMap集合】：Value也类似于Map集合，有序的Map集合
      • 类似于List和Set集合特点的合并：有序且不可重复
• 小结
  • Redis中的数据是什么结构以及有哪些类型？
    • 数据结构：KV
      • K：String：唯一标识一条数据，用于获取Value
      • V：多种类型：存储的数据
    • Value的数据类型
      • String：Java字符串
        • 【String，String】：一般用于存储单个指标的结果
      • Hash：Java Map集合 / Python 中Dic
        • 【String，Map【k1v1,k2v2……】】
      • List：Java List集合：有序且可重复
        • 【String，List[1,2,3,4,5,6,6,7]】
      • Set：Java Set集合：无序且不可重复
        • 【String，Set[1,2,3,4,5]】
      • Zset：有序且不可重复
        • 【String，TreeMap【k1v1,k2v2 => 按照k排序】】
        • k：score：评分，默认按照评分对元素进行排序
        • v：元素，不能重复

知识点06：Redis的通用命令

目标：掌握Redis常用的通用命令

实施

• keys：列举当前数据库中所有Key
• 语法：keys 通配符
• del key：删除某个KV
• exists key ：判断某个Key是否存在
• type key：判断这个K对应的V的类型的
• expire K 过期时间：设置某个K的过期时间，一旦到达过期时间，这个K会被自动删除
• ttl K：查看某个K剩余的存活时间
• select N：切换数据库的
• Redis默认由16个数据：db0 ~ db15，个数可以通过配置文件修改，名称不能改
  • Redis是一层数据存储结构：所有KV直接存储在数据库中
• 默认进入db0
• move key N：将某个Key移动到某个数据库中
• flushdb：清空当前数据库的所有Key
• flushall：清空所有数据库的所有Key

node1:6379> keys *
1) "s1"
node1:6379> get s1
"hadoop"
node1:6379> set s2 hive
OK
node1:6379> get s2
"hive"
node1:6379> 
node1:6379> keys *
1) "s1"
2) "s2"
node1:6379> set a1 spark
OK
node1:6379> keys *
1) "a1"
2) "s1"
3) "s2"
node1:6379> keys a*
1) "a1"
node1:6379> keys s*
1) "s1"
2) "s2"
node1:6379> del s1
(integer) 1
node1:6379> keys *
1) "a1"
2) "s2"
node1:6379> exists s2
(integer) 1
node1:6379> exists s1
(integer) 0
node1:6379> 
node1:6379> hset m1 name zhangsan
(integer) 1
node1:6379> hset m1 age 18
(integer) 1
node1:6379> keys *
1) "m1"
2) "a1"
3) "s2"
node1:6379> type m1
hash
node1:6379> type s2
string
node1:6379> 
node1:6379> expire a1 20
(integer) 1
node1:6379> ttl a1
(integer) 17
node1:6379> ttl a1
(integer) 16
node1:6379> ttl a1
(integer) 15
node1:6379> ttl a1
(integer) 14
node1:6379> ttl a1
(integer) 13
node1:6379> ttl a1
(integer) 12
node1:6379> ttl a1
(integer) 11
node1:6379> ttl a1
(integer) 10
node1:6379> ttl a1
(integer) 9
node1:6379> keys *
1) "m1"
2) "s2"
node1:6379> 
node1:6379> select 1
OK
node1:6379[1]> select 10
OK
node1:6379[10]> select 0
OK
node1:6379> select 1
OK
node1:6379[1]> keys *
(empty list or set)
node1:6379[1]> set s1 hue
OK
node1:6379[1]> keys *
1) "s1"
node1:6379[1]> select 0
OK
node1:6379> 
node1:6379> keys *
1) "m1"
2) "s2"
node1:6379> move m1 1
(integer) 1
node1:6379> keys *
1) "s2"
node1:6379> select 1
OK
node1:6379[1]> keys *
1) "m1"
2) "s1"
node1:6379[1]> flushdb
OK
node1:6379[1]> keys *
(empty list or set)
node1:6379[1]> select 0
OK
node1:6379> keys *
1) "s2"
node1:6379> flushall
OK
node1:6379> keys *
(empty list or set)
node1:6379> 

小结

• 掌握Redis常用的通用命令