Redis数据类型

一、String

1. 基本操作

• k-v 都是String
• 添加值时，如果不带过期参数，默认永不过期
• 数据类型都是针对value而言，key永远是string

# 1. 添加/获取/删除 key
SET key value ;    
GET key;    
DEL key;    

# key存在，在value后加一个value，返回字符串长度
# key不存在，新建一个key并给value值
APPEND key value; 
# 获取字符串长度， 若key不存在，返回0
STRLEN key

# 2. 字符串截取， 0 ～ -1 代表截取全部
GETRANGE key start end
# 字符串替换, 从第几位开始，将后面的数据替换为value, 
# 例子： set name abcdefg,   setrange name 1 xx;    axxdefg
SETRANGE key offset value

# 3. 进阶操作
#    4.1 两次set同一个key， 都返回OK, 覆盖操作，默认永不过期
#    4.2 setex:  (set + expire)带过期时间的操作，返回值ok
#    4.3 setnx:  (set if not exist) 如果不存在，则放进去, 返回值1或0
SETEX key seconds value   # seconds为0的时候，表示永不过期
SETNX key value

# 4. 批量操作, 效率更高
#    5.1 mset [k-v]: 批量无条件添加
#    5.2 msetnx [k-v]： 批量不存在再添加， 返回值为1或者0
#                      具有事务属性，一个k-v失败，当前操作回滚
         
MSET k1 v1 k2 v2 k2 k3 v3
MSETNX k1 v1 k2 v2 k3 v3

MGET k1 k2 k3

# 5.  getset： 获取原来的值并返回，同时修改这个值
#     6.1 原k不存在时，返回nil
#     6.2 原k存在时，返回原来的值
GETSET key value

2. 自增/自减

• redis操作是原子性，采用单线程处理所有业务，命令是依次执行的，无需考虑并发影响
• 用自增/自减作为唯一id的生成

# 1. integer值运算
#   1.1 必须用在整数上，否则 ERR value is not an integer or out of range
#   1.2 返回操作后的key的值
#   1.3 如果不存在key，则新建并初始化为0
#   1.4 自增的值可以为负数
#   1.5 自增存在最大值： java中long的最大值
# 自增自减
INCR key
DECR key
# key增加value
INCRBY key value
DECRBY key value

# 2. 小数形式
INCRBYFLOAT key value

二、 List

• List双向链表，元素有序重复， 类似 LinkedList
• 在左边和右边插入效率高，中间插入相对慢

# 1. 增加: 返回当前key所包含的元素的个数
# RPUSH    LPUSH
LPUSH key element
LPUSH key element1 element2

# 2. 移除：返回移除的元素
LPOP key count
RPOP key count

# 3. 获取   第一个L代表list的意思
LRANGE key 0 -1      # 获取所有元素
LINDEX key index       # 获取指定索引元素
LLEN key          
LREM key count value   # 移除指定个数指定值,返回移除的个数，精确匹配
LTRIM key start end    # 将list截断, 作为新的List

# 4. 复杂操作
RPOPLPUSH source dest    # source右弹一个，左压到dest的list; only supported
LSET key index value     # 给指定下标赋值
LINSERT key BEFORE/AFTER pivot value  # 在pivot元素前或后插入一个值

三、Set集合

• 元素无序不重复

1. 基本使用

# 1. 增加
SADD key elemment             
SADD key element1 element2 element3

# 2. 移除
SREM key element
SREM key element1 element2 element3

# 3.查看
SMEMBERS key              # 查看所有元素
SISMEMBER key element     # 判断set中是否包含某个元素
SCARD key                 # 获取某个集合的长度

SRANDMEMBER key           # 随机获取集合中的一个元素, 可以带个数
SRANDMEMBER key count

SPOP key                  # 随机弹出一个元素，返回弹出来的元素
SPOP key count

SMOVE src dest value     # 将src中value元素剪切到dest中

SINTER key1 key2 key3    # 交集
SDIFF key1 key2 key3     # 差集
SUNION key1 key2 key3    # 并集  

2. 应用

# 1. 随机推荐
- 比如感兴趣的话题： 从话题的set中随机弹出几个，并将该话题推荐给客户
- 如果客户感兴趣，则后续继续推荐

四、Hash

1. 基本使用

• key为string， value为Map

# 1. 添加获取 以H开头
HSET key field1 value1 field2 value2 field3 value3 # 返回插入的map的k-v数
HGET key field
HGETALL key     # 获取到所有的对应的键值对

# 批量操作，返回值ok，带事务属性， 覆盖field
HMSET key field1 value1 field2 value2  field3 value3
HMGET key field1 field2

# 3. 获取
HLEN key           # key的 k-v对数
HEXISTS key field  # key的指定field是否存在  
HKEYS key          # 指定key的所有key
HVALS key          # 指定key的所有value

# 4. 删除, 根据field删除k-v对
HDEL key field1, field2, field3

# 5. 增加: map的某个属性增加多少 ，返回增加后的数据
#    减少： 设置numbers为负数即可
HINCRBY key field numbers

# 6 . add if not exist: 返回添加的field的个数
HSETNX key field value

2. 应用

# 1. bean对象
可以用来装bean对象,不要滥用

# 2. 购物车
- 用户id作为key
- 商品编号作为field，商品数量作为value
- 多个商品

# 3. 促销活动： 不同商家（三大运行商），推出 30，50， 100的充值卡抢购， 每个卡都是1000最多
- 商家id作为key
- 不同充值卡编号作为field
- 充值卡对应的数量作为value

五、ZSet

• 有序集合，增加了权重标识

排行榜数据

# 1. 插入
#    1.1 返回插入的element个数, member 重复就覆盖
ZADD key score1 member1 score2 member2
#   返回当前所有的member，socre不显示
ZRANGE key 0 -1
ZREM key member1, member2
ZCARD key    # member的个数
ZCOUNT key min max  # score在这个区间的所有member

# 3.排序
#  3.1 按照分数排序，最小到最大, 只返回membe
ZRANGEBYSCORE key -inf +inf 
#  3.2 显示分数
# 1) "erick"
# 2) "200"
# 3) "steven"
# 4) "400"
# 5) "jack"
# 6) "500"
ZRANGEBYSCORE key -inf +inf WITHSCORES
# 3.3 按照分数从大到小
ZREVRANGE key 0 -1 WITHSCORES

# 4 随机获取
ZRANDMEMBER key count
ZRANDMEMBER key count WITHSCORES

六、Geospatial

• 存放经纬度，地理位置信息

附近的人
打车

# 1. 添加. (纬度，经度，名称)
GEOADD key longitude1 latitud1 member1 longitude2 latitud2 member2
# 2. 查询经纬度
GEOPOS key member1 member2
# 3. 显示两个地方的直线距离
GEODIST key member1 member km
# 4. 某个坐标半径内的地方
GEORADIUS key longitude1 latitud1 number km 
# 5. 某个元素方圆多少的其他元素
GEORADIUSBYMEMBER key member number km

七、 HyperLogLog

• 集合中，不重复元素总个数
• 基数统计

网站访问量，同一个用户访问多次，只能算一个
总数数统计存在一定的误差性，适用于对精确度要求不高的场景

# 1. 传统实现： 可以将用户的id保存在set里面起到去重效果，
#             如果保存数据太多，内存扛不住，
#             而且目的不是保存元素，只是计数

# 2. Redis:   保存 2^64个不同的数据，只需要固定的12kb内存
#             具有0.81%的误差
PFADD key element1 element2 element3  # 返回1为成功
PFCOUNT key                           # 统计不重复元素的总个数

PFCOUNT key1 key2                     # 两个集合合并起来， 统计不重复元素个数 
PFMERGE dest src1 src2 src3           # 将src的合并到dest， src的不变

八、 Bitmap

• 用0和1表述数据，如果一个数据只有两个状态，则可以用这种数据类型
• 利用bit的数据格式，通过二进制的方法来保存数据

# 1. 为key在不同的day中设置 0 或者1 ，返回值为0
SETBIT key 2 0     # 在数据的第二位上给0，
SETBIT key 12 1    # 在数据的第12位上给1，前面的全部用0来补

# 2. 获取具体哪天的value
GETBIT key 2

# 3. 统计状态为1的数据
BITCOUNT key [start end]