• 3、常用五大数据类型



    Redis 6 入门到精通-讲师:王泽

    世态炎凉,世界并不善良

    3、常用五大数据类型

    redis常见数据类型操作命令

    3.1 Redis键(key)

    命令作用
    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 1010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(慎用,会清空数据)
    flushall通杀全部库(慎用,会清空数据)

    3.2 Redis字符串(String)

    3.2.1 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

    3.2.2 常用命令

    命令作用
    set添加键值对*NX:当数据库中key不存在时,可以将key-value添加数据库。*XX:当数据库中key存在时,可以将key-value添加数据库,与NX参数互斥。*EX:key的超时秒数。*PX:key的超时毫秒数,与EX互斥。
    get 查询对应键值
    append 将给定的 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
    在这里插入图片描述
    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?
    结果:2~200
    在这里插入图片描述

    命令作用
    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。

    3.2.3 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.
    在这里插入图片描述
    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。

    3.3 Redis列表(List)

    3.3.1 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

    3.3.2 常用命令

    命令作用
    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 -10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 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

    3.3.3 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。

    3.4 Redis集合(Set)

    3.4.1 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

    3.4.2 常用命令

    命令作用
    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)

    3.4.3 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。

    3.5 Redis哈希(Hash)

    3.5.1 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3种存储方式:

    第一种:
    在这里插入图片描述
    每次修改用户的某个属性需要,先反序列化改好后再序列化回去。开销较大。

    第二种:
    在这里插入图片描述
    用户ID数据冗余

    第三种:
    在这里插入图片描述
    通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了,既不需要重复存储数据,也不会带来序列化和并发修改控制的问题

    3.5.2 常用命令

    命令作用
    hset 给集合中的 键赋值
    hget 从集合取出 value
    hmset …批量设置hash的值
    hmget …批量取出hash的值
    hexists查看哈希表 key 中,给定域 field 是否存在。 (1存在,0不存在)
    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,存在不能添加

    3.5.3 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。

    3.6 Redis有序集合Zset(sorted set)

    3.6.1 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。

    3.6.2 常用命令

    命令作用
    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。

    案例:如何利用zset实现一个文章访问量的排行榜?
    在这里插入图片描述

    3.6.3 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。

    3.6.4 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
    在这里插入图片描述
    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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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/zhao854116434/article/details/127840608