Redis支持多种类型的数据结构,下面重点详解Redis最常用的5大数据类型@mikechen
Redis String数据类型
Sring是Redis最基本的数据类型,二进制安全的字符串,最大512M,可以包含任何数据,比如:字符串、整数、浮点数、图片、Json对象等。
String类型的数据结构是Key-Value(键:值),Key 是数据在Redis中的唯一标识,Value则是其具体的数据。
Redis String常用命令
命令名称 |
示例 |
描述 |
set |
set key value |
设置键值对 |
get |
get key |
获取值 |
incr |
incr key |
递增值 |
decr |
decr key |
递减值 |
strlen |
strlen key |
获取字符串长度 |
incrby |
incrby key increment |
增加指定数字 |
Redis String示例
#设置key和value,正确返回OK set key value set name mikechen #获取key对应的value值,若没有返回nil get key get name #返回key对应的value,再重新设置这个key的值 getset key value getset name lily #设置多个键值对 正确返回OK mset k1 v1 k2 v2 ... mset sex 1 age 20 address hz #获取多对key对应的value mget k1 k2 k3 ... mget sex age address
String类型的值为整数,或者浮点数形式时,Redis可以把它当做整数一样操作,支持自加(incr )、自减(decr )、加(incrby )、减(decrby )等操作。
#自增1,value是数值类型才能成功,如果这个值不是数值,则会报错 incr key incr age #age本来是20,现在返回就是21 #自增指定数量,value是数值类型才能成功 incrby age 5 #age本来是20,现在返回就是25 #自减1,value是数值类型才能成功。 decr key decr age #age本来是0,现在返回就是-1 #自减指定数量,value是数值类型才能成功 decrby key decrby age 20 #age本来是30,现在返回就是10
String应用场景
1)计数器
因为 Redis 处理命令是单线程,所以执行命令的过程是原子的,因此 String 数据类型适合计数场景,比如:计算访问次数、点赞、转发、库存数量等等;
2)共享session
分布式Session可以很方便的共享存储session。
3)分布式锁
SET 命令有个 NX 参数可以实现「key不存在才插入」,可以用它来实现分布式锁;
Redis List数据类型
List列表可以存储有序并且可以重复的元素,按照插入顺序排序,可以从头部或尾部向 List 列表添加元素。
List获取头部或尾部附近的记录是极快的,list的元素个数最多为2^32-1个(40亿)。
redis list常用指令:
常用命令 |
命令 |
左压栈 |
lpush key v1 v2 v3 v4… |
右压栈 |
rpush key v1 v2 … |
查看里面的元素 |
lrange key start offset |
左弹栈 |
lpop key |
右弹栈 |
rpop key |
按照索引查找 |
lindex key index |
查看长度 |
llen key |
删除几个几 |
lrem key 数量 value |
指定开始和结束的位置截取,再赋值给key |
ltrim key start offset |
右出栈左压栈,把resoure的左后一个,压倒dest的第一个 |
rpoplpush resource destination |
重置指定索引的值 |
lset key index value |
在指定元素前/后插入指定元素 |
linsert key before/after 值1 值2 |
list底层有多种数据类型,数据量少的时候是ziplist压缩列表,内存是连续分配的,当元素个数超过某个值时转为linkedlist双向链表。
Redis 3.2 版本之后,List 数据类型底层数据结构就只由 quicklist 实现了,替代了双向链表和压缩列表。
Redis List应用场景
- 用户列表,商品列表,评论列表等;
- 消息队列;
- 栈;
Redis Set数据类型
Redis Set是无序的字符串集合,不存在重复的元素。
Redis Set常用命令
常用命令 |
命令 |
添加值 |
sadd key values |
查看值 |
smembers key |
检查集合是否有值 |
sismember key value |
查看set集合里面的元素个数 |
scard key |
删除集合中的指定元素 |
srem key value |
随机弹出某个元素 |
srandmember key |
随机出栈 |
spop key |
把key1中的某个值赋值给key2 |
smove SourceSet destSet membe |
Redis Set应用场景
Set 类型比较适合用来数据去重和保障数据的唯一性,还可以用来统计多个集合的交集、错集和并集等,当我们存储的数据是无序并且需要去重的情况下,比较适合使用集合类型进行存储。
比如:
- 统计网站uv;
- 统计共同好友;
Redis Sorted Set数据类型
sorted set也叫zset是一个有序集合,元素本身跟set一样,是不重复的。
Sorted Set常用命令
命令 |
帮助 |
描述 |
zadd |
zadd key score1 v1 score2 v2 score1v3 … scoren vn |
为有序集合添加新成员 |
zrem |
zrem key mem1 mem2 …memn |
删除有序集合中指定成员 |
zcard |
zcard key |
获得有序集合中的元素数量 |
zcount |
zcount key min max |
返回集合中score值在[min,max]区间的元素数量 |
zincrby |
zincrby key increment member |
在集合的member分值上加increment |
zscore |
zscore key member |
获得集合中member的分值 |
zrank |
zrank key member |
获得集合中member的排名(按分值从小到大) |
zrevrank |
zrevrank key member |
获得集合中member的排名(按分值从大到小) |
zrange |
zrange key start end |
获得集合中指定区间成员,按分数递增排序 |
zrevrange |
zrevrange key start end |
获得集合中指定区间成员,按分数递减排序 |
Sorted Set应用场景
有序列表被广泛使用在各种排行榜业务上:比如销量排行,用户点击率排行等
Redis Hash数据类型
Redis Hash是key-value对的一种集合,Hash 特别适合用于存储对象。
Redis Hash常用命令
作用 |
命令 |
添加单个 |
hset key field value |
获取单个 |
hget key field |
一次性添加多个键值 |
hmset key field1 value1 field2 value2 … |
一次性获取多个 |
hmget |
获取所有键值 |
hgetall key |
删除 |
hdel |
获取键值对的个数 |
hlen |
检查是否包含某个字段 |
hget key field |
查看所有key |
hkeys |
给某个数值类型(否则报错)的值增加指定整数值 |
hincrby key field increment |
给某个数字类型值,增加指定浮点类型值 |
hincrbyfloat key field increment |
如果不存在则添加 |
hsetnx |
Redis Hash应用场景
比如最典型的就是购物车,以用户 id 为 key,商品 id 为 field,商品数量为 value,恰好构成了购物车的3个要素,如下图所示:
涉及的命令如下:
- 添加商品:HSET cart:{用户id} {商品id} 1
- 添加数量:HINCRBY cart:{用户id} {商品id} 1
- 商品总数:HLEN cart:{用户id}
- 删除商品:HDEL cart:{用户id} {商品id}
- 获取购物车所有商品:HGETALL cart:{用户id}
当前仅仅是将商品ID存储到了Redis 中,在回显商品具体信息的时候,还需要拿着商品 id 查询一次数据库,获取完整的商品的信息。
Redis数据类型总结
Redis 常见的五种数据类型:String(字符串),Hash(哈希),List(列表),Set(集合)及 Zset(sorted set:有序集合)。
Redis 五种数据类型的应用场景:
- String 类型的应用场景:缓存对象、常规计数、分布式锁等;
- List 类型的应用场景:消息队列、栈等;
- Set 类型:点赞、共同关注、抽奖活动等;
- SortedSet 类型:排序场景,比如排行榜、电话和姓名排序等;
- Hash 类型:缓存对象、购物车等。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验,资深技术专家,就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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