Redis 数据类型

数据类型：

字符串(strings) ：字符存储

• 存值：set k v、redisTemplate.opsForValue().set("k",v);
• 取值：get k、redisTemplate.opsForValue().get("k");
• 批量 mset k4 v4 k5 v6 、 redisTemplate.opsForValue().multiSet(map);
• 递加：(数值型字符)incr k、 redisTemplate.opsForValue().increment("k")
• 递减：decr key、redisTemplate.opsForValue().decrement("k")
• 不存在则设值：setnx k v 、redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("k1",2,Duration.ofSeconds(30));
• 存在k，才设值： redisTemplate.opsForValue().setIfPresent("k2",3);
• 设置key，并设置过期时间(秒)： setex k 10 1
• 设置key，过期时间：expire key 30 、 redisTemplate.expire("k2",Duration.ofSeconds(30));
• 查询key ：keys PATTERN，如 keys k* 、redisTemplate.keys("k*")
• 拼接value： APPEND key value 、redisTemplate.opsForValue().append("a3", "b") ;返回拼接后字符长度

string- 位图(bitmap) ：对 key 所储存的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位(bit)

• 存储：setbit key 1 1 、redisTemplate.opsForValue().setBit("key",1,true)
• 0 1 0 0 0 0 0 0 ；一个字符8字节，默认8个二进制位.
• 取值： getbit key 1 、redisTemplate.opsForValue().getBit("key", 1)
• 统计：bitcount key 、(long) redisTemplate.execute((RedisCallback) e -> e.bitCount(key.getBytes()))
• 场景：适用只有两种状态的业务统计

有场景,频繁调用命令时；

• 如，便利存储多个 key，值不同。
• 考虑使用 管道技术

		SessionCallback<?> sessionCallback = new SessionCallback<Object>() {
			@Override
			public <K, V> Object execute(RedisOperations<K, V> operations) throws DataAccessException {
				ListOperations<String, Object> opsForList = redisTemplate.opsForList();
				opsForList.rightPushAll(key,o);
				return null;
			}
		};
		redisTemplate.executePipelined(sessionCallback);

散列(hash) ： 对象存储

• 存值： hmset 小树 age 10 sex 1、redisTemplate.opsForHash().put("小树","age",10)
• 取值： hmget 小树 age 、redisTemplate.opsForHash().get("小树", "age")
• 获取属性-值：HGETALL key、redisTemplate.opsForHash().entries("key");
• 属性递增: HINCRBY 小树 age 5 、 redisTemplate.opsForHash().increment("小树","age",5L);

列表(list)\队列 ：根据插入顺序排序的,可重复的数据列表，头部插入、尾部插入

• 存值： LPUSH key 1 2 3 、redisTemplate.opsForList().leftPushAll("list",1,2,3,4,5);
  – rpush key 1 2 3 、 redisTemplate.opsForList().rightPushAll("list",5,4,3,2,1);
• 获取全部：LRANGE key 0 -1 、redisTemplate.opsForList().range("key", 0, -1);
• 弹出：redisTemplate.opsForList().leftPop("key", Duration.ofSeconds(10));
• 分页：

		int start = (page - 1) * size;
        int end = start + size-1;
        List<Object> list = redisTemplate.opsForList().range("list", start, end);

集合(sets)：不重复的无序集合，元素member

• 存值： sadd k 1 2 3 、 redisTemplate.opsForSet().add("k",1,2,3,4,5,"a","b");
• 取值：SMEMBERS k 、 redisTemplate.opsForSet().members("k");
• 差集：sdiff set1 set2 、redisTemplate.opsForSet().difference("set1", "set2")
• 交集：sinter set1 set2 、redisTemplate.opsForSet().intersect("set1","set2")
• 并集： sunion set1 set2 、redisTemplate.opsForSet().union("set1","set2")

有序集合(sort sets)：在sets基础上，每个member会关联一个double 类型的分数，分数小->大排序

• 存值：zadd zset 10 "v6" 、 redisTemplate.opsForZSet().add("zset","v1",10)
• 取值：zrange zset 0 -1 、 redisTemplate.opsForZSet().range("zset", 0, -1);

基数估算(hyperloglogs)：在一批数据中，不重复元素的个数有多少

• 增加计数：pfadd user zhangsan （重复则不计数）、redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(“user1”,“zhangsan”);
• 获取计数：pfcount user 、redisTemplate.opsForHyperLogLog().size("user")
• 合并：pfmerge pv user paper 、redisTemplate.opsForHyperLogLog().union("user","user1","user2")

地理空间(Geohash)

• 存储： geoadd "key" 104.085537 30.763127 地址 、redisTemplate.opsForGeo().add("成都",new Point(104.085537,30.763127),"春熙路")
• 取值：geopos "成都" "春熙路" "地址二" 、redisTemplate.opsForGeo().position("成都", "春熙路");
• 距离：geodist "成都" "d1" "d2" km 、 redisTemplate.opsForGeo().distance("成都", "d1", "d2", Metrics.KILOMETERS);
• 范围： GEORADIUSBYMEMBER "成都" "春熙路" 10 km --成都key下，春熙路范围10km内的地点

//成都 key，春熙路范围5km的 地址
RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs()
.includeDistance().includeCoordinates().sortAscending().limit(6);
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<Object>> radius = redisTemplate.opsForGeo()
                .radius("成都", "春熙路", new Distance(5, Metrics.KILOMETERS),args);

流(Stream)：消息队列实现，提供消息的持久化和主备复制功能