Redis——常用五大数据类型

常用五大数据类型

文章目录

  • 常用五大数据类型
    • 1、Redis 键(key)
    • 2、Redis 字符串(String)
      • 2.1、简介
      • 2.2、常用命令
      • 2.3、数据结构
    • 3、Redis 列表(List)
      • 3.1、简介
      • 3.2、常用命令
      • 3.3、数据结构
    • 4、Redis 集合(Set)
      • 4.1、简介
      • 4.2、常用命令
      • 4.3、数据结构
    • 5、Redia 哈希(Hash)
      • 5.1、简介
      • 5.2、常用命令
      • 5.3、数据结构
    • 6、Redis 有序集合 Zset(sorted set)
      • 6.1、简介
      • 6.2、常用命令
      • 6.3、数据结构
        • 6.3.1、跳跃表(跳表)

http://www.redis.cn/commands.html

1、Redis 键(key)

准备数据:

127.0.0.1:6379> set k1 lucy
OK
127.0.0.1:6379> set k2 mary
OK
127.0.0.1:6379> set k3 jack
OK
  • keys * :查看当前库所有 key (匹配:keys *1)

  • exists key :判断某个 key 是否存在

  • type key :查看你的 key 是什么类型

  • del key :删除指定的 key 数据

  • unlink key :根据 value 选择非阻塞删除

    仅将 keys 从 keyspace 元数据中删除,真正的删除会在后续异步操作

  • expire key 10 :10 秒钟:为给定的 key 设置过期时间

  • ttl key :查看还有多少秒过期,-1 表示永不过期,-2 表示已过期

  • select :命令切换数据库

  • dbsize:查看当前数据库的 key 的数量

  • flushdb:清空当前库

  • flushall:通杀全部库


2、Redis 字符串(String)

2.1、简介

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。

String 类型是 Redis 最基本的数据类型,一个 Redis 中字符串 value 最多可以是 512M。

2.2、常用命令

  • set :添加键值对

  • get :查询对应键值

  • append :将给定的 value 追加到原值的末尾

  • strlen :获得值的长度

  • setnx :只有在 key 不存在时 设置 key 的值

  • incr

    将 key 中储存的数字值增 1

    只能对数字值操作,如果为空,新增值为 1

  • decr

    将 key 中储存的数字值减 1

    只能对数字值操作,如果为空,新增值为 -1

  • incrby / decrby <步长> :将 key 中储存的数字值增减。自定义步长

原子性

Redis——常用五大数据类型_第1张图片

所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作;

这种操作一旦开始,就一直运行到结束,中间不会有任何 context switch (切换到另一个线程)。

(1)在单线程中, 能够在单条指令中完成的操作都可以认为是 “原子操作”,因为中断只能发生于指令之间。

(2)在多线程中,不能被其它进程(线程)打断的操作就叫原子操作。

Redis 单命令的原子性主要得益于 Redis 的单线程。

案例:

java 中的 i++ 是否是原子操作?不是

i=0; 两个线程分别对 i 进行 ++100 次,值是多少? 2-200

Redis——常用五大数据类型_第2张图片

  • mset .....

    同时设置一个或多个 key-value 对

  • mget .....

    同时获取一个或多个 value

  • msetnx .....

    同时设置一个或多个 key-value 对,当且仅当所有给定 key 都不存在

原子性,有一个失败则都失败

  • getrange <起始位置><结束位置>

    获得值的范围,类似 java 中的 substring,前包,后包

  • setrange <起始位置>

    用 覆写 所储存的字符串值,从 <起始位置> 开始(索引从0开始

  • setex <过期时间>

    设置键值的同时,设置过期时间,单位秒

  • getset

    以新换旧,设置了新值同时获得旧值

2.3、数据结构

String 的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写 SDS)。是可以修改的字符串,内部结构实现上类似于 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。

Redis——常用五大数据类型_第3张图片

如图中所示,内部为当前字符串实际分配的空间 capacity 一般要高于实际字符串长度 len。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,扩容时一次只会多扩 1M 的空间。需要注意的是字符串最大长度为 512M。


3、Redis 列表(List)

3.1、简介

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。

在这里插入图片描述

3.2、常用命令

  • lpush/rpush .... :从左边/右边插入一个或多个值

  • lpop/rpop :从左边/右边吐出一个值。值在键在,值光键亡

  • rpoplpush :从 列表右边吐出一个值,插到 列表左边

  • lrange :按照索引下标获得元素(从左到右)

    lrange mylist 0 -1 0左边第一个,-1 右边第一个,(0 -1表示获取所有)

  • lindex :按照索引下标获得元素(从左到右)

  • llen :获得列表长度

  • linsert before/after :在 的后面插入 插入值

  • lrem :从左边删除 n 个 value(从左到右)

  • lset :将列表 key 下标为 index 的值替换成 value

3.3、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。

它将所有的元素紧挨着一起存储,分配的是一块连续的内存。

当数据量比较多的时候才会改成 quicklist。

因为普通的链表需要的附加指针空间太大,会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是 int 类型的数据,结构上还需要两个额外

的指针 prev 和 next。

在这里插入图片描述

Redis 将链表和 ziplist 结合起来组成了 quicklist。也就是将多个 ziplist 使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除

性能,又不会出现太大的空间冗余。


4、Redis 集合(Set)

4.1、简介

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。

4.2、常用命令

  • sadd ..... :将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中,已经存在的 member 元素将被忽略
  • smembers :取出该集合的所有值
  • sismember :判断集合 是否为含有该 值,有 1,没有 0
  • scard :返回该集合的元素个数
  • srem .... :删除集合中的某个元素
  • spop 随机从该集合中吐出一个值
  • srandmember :随机从该集合中取出 n 个值。不会从集合中删除
  • smove value :把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
  • sinter :返回两个集合的交集元素
  • sunion :返回两个集合的并集元素
  • sdiff :返回两个集合的差集元素(key1 中的,不包含 key2 中的)

4.3、数据结构

Set 数据结构是 dict 字典,字典是用哈希表实现的。

Java 中 HashSet 的内部实现使用的是 HashMap,只不过所有的 value 都指向同一个对象。Redis 的 set 结构也是一样,它的内

部也使用 hash 结构,所有的 value 都指向同一个内部值。


5、Redia 哈希(Hash)

5.1、简介

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。

主要有以下 2 种存储方式:

Redis——常用五大数据类型_第4张图片

Redis——常用五大数据类型_第5张图片

5.2、常用命令

  • hset :给 集合中的 键赋值
  • hget :从 集合 取出 value
  • hmset ... :批量设置 hash 的值
  • hexists :查看哈希表 key 中,给定域 field 是否存在
  • hkeys :列出该 hash 集合的所有 field
  • hvals :列出该 hash 集合的所有 value
  • hincrby :为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1
  • hsetnx :将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ,当且仅当域 field 不存在

5.3、数据结构

Hash 类型对应的数据结构是两种:ziplist(压缩列表),hashtable(哈希表)。当 field-value 长度较短且个数较少时,使用

ziplist,否则使用 hashtable。


6、Redis 有序集合 Zset(sorted set)

6.1、简介

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,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。

6.2、常用命令

  • zadd :将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中

  • zrange [WITHSCORES] :返回有序集 key 中,下标在 之间的元素;带WITHSCORES,可以让分数一起和值返回到结果集

  • zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count] :返回有序集 key 中,所有 score 值介于 min 和

    max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列

  • zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count] :同上,改为从大到小排列

  • zincrby : 为元素的 score 加上增量

  • zrem :删除该集合下,指定值的元素

  • zcount :统计该集合,分数区间内的元素个数

  • zrank :返回该值在集合中的排名,从 0 开始

6.3、数据结构

SortedSet(zset)是 Redis 提供的一个非常特别的数据结构,一方面它等价于 Java 的数据结构 Map,可以给每一个元素 value 赋予一个权重 score,另一方面它又类似于 TreeSet,内部的元素会按照权重 score 进行排序,可以得到每个元素的名次,还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。

zset 底层使用了两个数据结构:

  1. hash:hash 的作用就是关联元素 value 和权重 score,保障元素 value 的唯一性,可以通过元素 value 找到相应的 score 值;
  2. 跳跃表:跳跃表的目的在于给元素 value 排序,根据 score 的范围获取元素列表。
6.3.1、跳跃表(跳表)
  1. 简介

    有序集合在生活中比较常见,例如根据成绩对学生排名,根据得分对玩家排名等。对于有序集合的底层实现,可以用数组、平衡树、链表等。数组不便元素的插入、删除;平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂;链表查询需要遍历所有效率低。Redis 采用的是跳跃表。跳跃表效率堪比红黑树,实现远比红黑树简单。

  2. 实例

    对比有序链表和跳跃表,从链表中查询出 51:

    (1)有序链表

    在这里插入图片描述

    要查找值为 51 的元素,需要从第一个元素开始依次查找、比较才能找到。共需要 6 次比较。

    (2)跳跃表

    Redis——常用五大数据类型_第6张图片

    从第 2 层开始,1 节点比 51 节点小,向后比较。

    21 节点比 51 节点小,继续向后比较,后面就是 NULL 了,所以从 21 节点向下到第 1 层;

    在第 1 层,41 节点比 51 节点小,继续向后,61 节点比 51 节点大,所以从 41 向下;

    在第 0 层,51 节点为要查找的节点,节点被找到,共查找 4 次。

    从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高。

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