简述redis数据结构

String：字符串
List：列表
Hash：哈希表
Set：无序集合
Sorted Set：有序集合
bitmap：布隆过滤器
GeoHash：坐标，借助Sorted Set实现，通过zset的score进行排序就可以得到坐标附近的其他元素，通过讲score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标
HyperLogLog：统计不重复数据，用于大数据基数统计
Streams：内存版的kafka

常用的数据类型(主要是前五个)

1、String

String是Redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。
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图片或者序列化的对象。
一个Redis中字符串value最多可以是512M。
数据结构：

2、List

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。
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。

3、Set

**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。
数据结构：

4、Hash

Redis hash 是一个键值对集合。
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
类似Java里面的Map
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
数据结构：

5、Sorted Set

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
数据结构：

6、Bitmaps

合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。
Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作：
（1） Bitmaps本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。
（2） Bitmaps单独提供了一套命令， 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储0和1， 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

7、HyperLogLog

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。
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。
但是，因为 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。

8、Geospatial

Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持**。GEO，Geographic，地理信息的缩写**。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作