redis支持的数据类型

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Redis 数据类型

        Redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set:有序集合)。

一、String(字符串)

        1. 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。

        2. string 类型是二进制安全的。意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。

        3. string 类型是 Redis 最基本的数据类型,string 类型的值最大能存储 512MB。

二、Hash(哈希)

        1. Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。

        2. 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。

        3. 每个 hash 可以存储 2^32 -1 键值对(40多亿)。

三、List(列表)

        1. 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)。

        2. 列表最多可存储 2^32 - 1 元素 (4294967295, 每个列表可存储40多亿)。

四、Set(集合)

        1. Redis 的 Set 是 string 类型的无序集合。

        2. 集合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)。

        3. sadd 命令

          添加一个 string 元素到 key 对应的 set 集合中,成功返回 1,如果元素已经在集合中返回 0。

                sadd key member

        4. 集合中最大的成员数为 2^32 - 1(4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

五、zset(sorted set:有序集合)

        1. Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

        2. 不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

        3. zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

        4. zadd 命令

                添加元素到集合,元素在集合中存在则更新对应score

                zadd key score member

各个数据类型应用场景:

注意:

        1. Redis支持多个数据库,并且每个数据库的数据是隔离的不能共享,并且基于单机才有,如果是集群就没有数据库的概念。

        2. Redis是一个字典结构的存储服务器,而实际上一个Redis实例提供了多个用来存储数据的字典,客户端可以指定将数据存储在哪个字典中。这与我们熟知的在一个关系数据库实例中可以创建多个数据库类似,所以可以将其中的每个字典都理解成一个独立的数据库。

        3. 每个数据库对外都是一个从0开始的递增数字命名,Redis默认支持16个数据库(可以通过配置文件支持更多,无上限),可以通过配置databases来修改这一数字。客户端与Redis建立连接后会自动选择0号数据库,不过可以随时使用SELECT命令更换数据库,如要选择1号数据库:

        redis> SELECT 1OK

        redis [1] > GET foo(nil)

        4.然而这些以数字命名的数据库又与我们理解的数据库有所区别。首先Redis不支持自定义数据库的名字,每个数据库都以编号命名,开发者必须自己记录哪些数据库存储了哪些数据。另外Redis也不支持为每个数据库设置不同的访问密码,所以一个客户端要么可以访问全部数据库,要么连一个数据库也没有权限访问。最重要的一点是多个数据库之间并不是完全隔离的,比如FLUSHALL命令可以清空一个Redis实例中所有数据库中的数据。综上所述,这些数据库更像是一种命名空间,而不适宜存储不同应用程序的数据。比如可以使用0号数据库存储某个应用生产环境中的数据,使用1号数据库存储测试环境中的数据,但不适宜使用0号数据库存储A应用的数据而使用1号数据库B应用的数据,不同的应用应该使用不同的Redis实例存储数据。由于Redis非常轻量级,一个空Redis实例占用的内在只有1M左右,所以不用担心多个Redis实例会额外占用很多内存。

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