基于内存的分布式NoSQL数据库Redis(二)数据结构与通用命令

知识点05：Redis的数据结构及数据类型

• 目标：掌握Redis的数据结构及数据类型

• 路径

  • step1：数据结构
  • step2：数据类型

• 实施

  • 数据结构：整个Reids中**所有数据以KV结构形式**存在

    • K：作为唯一标识符，唯一标识一条数据，固定为String类型，写入时指定KV，读取时，根据K读取V

    • V：真正存储的数据，可以有多种类型

      • String、Hash、List、Set、Zset、BitMap、HypeLogLog

    • 理解Redis：类似于Java中的一个Map集合，可以存储多个KV，根据K获取V

  • 数据类型

    • 每一种类型的应用场景和命令都是不一样的

    Key：String	Value类型	Value值	应用场景
    pv_20200101	String	10000	一般用于存储单个数据指标的结果
    person001	Hash	name：laoer age : 20 sex female	用于存储整个对象所有属性值
    uv	List	{100,200,300,100,600}	有序允许重复的集合，每天获取最后一个值
    uv_20200101	Set	{userid1,userid2,userid3,userid4……}	无序且不重复的集合，直接通过长度得到UV
    top10_product	ZSet【score,element】	{10000-牙膏，9999-玩具，9998-电视……}	有序不可重复的集合，统计TopN
    user_filter	BitMap	{0101010101010000000011010}	将一个字符串构建位，通过0和1来标记每一位
    product_20200101	HypeLogLog	{productid1，id2……}	类似于Set集合，底层实现原理不一样，数据量大的情况下，性能会更好，结果可能存在一定的误差

    • String类型

      • KV：【String，String】，类似于Java中Map集合的一条KV

    • Hash类型

      • KV：【String，Map集合】：Map集合的嵌套，Map集合中的元素是无序的

    • List类型

      • KV：【String，List】：有序且可重复

    • Set类型

      • KV：【String，Set】：无序且不重复

    • Zset类型

      • KV：【String，TreeMap集合】：Value也类似于Map集合，有序的Map集合
      • 类似于List和Set集合特点的合并：有序且不可重复

• 小结

  • Redis中的数据是什么结构以及有哪些类型？
    • 数据结构：KV
      • K：String：唯一标识一条数据，用于获取Value
      • V：多种类型：存储的数据
    • Value的数据类型
      • String：Java字符串
        • 【String，String】：一般用于存储单个指标的结果
      • Hash：Java Map集合 / Python 中Dic
        • 【String，Map【k1v1,k2v2……】】
      • List：Java List集合：有序且可重复
        • 【String，List[1,2,3,4,5,6,6,7]】
      • Set：Java Set集合：无序且不可重复
        • 【String，Set[1,2,3,4,5]】
      • Zset：有序且不可重复
        • 【String，TreeMap【k1v1,k2v2 => 按照k排序】】
        • k：score：评分，默认按照评分对元素进行排序
        • v：元素，不能重复

知识点06：Redis的通用命令

• 目标：掌握Redis常用的通用命令

• 实施

  • keys：列举当前数据库中所有Key

  • 语法：keys 通配符

  • del key：删除某个KV

  • exists key ：判断某个Key是否存在

  • type key：判断这个K对应的V的类型的

  • expire K 过期时间：设置某个K的过期时间，一旦到达过期时间，这个K会被自动删除

  • ttl K：查看某个K剩余的存活时间

  • select N：切换数据库的

  • Redis默认由16个数据：db0 ~ db15，个数可以通过配置文件修改，名称不能改

    • Redis是一层数据存储结构：所有KV直接存储在数据库中

  • 默认进入db0

  • move key N：将某个Key移动到某个数据库中

  • flushdb：清空当前数据库的所有Key

  • flushall：清空所有数据库的所有Key

  node1:6379> keys *
  1) "s1"
  node1:6379> get s1
  "hadoop"
  node1:6379> set s2 hive
  OK
  node1:6379> get s2
  "hive"
  node1:6379> 
  node1:6379> keys *
  1) "s1"
  2) "s2"
  node1:6379> set a1 spark
  OK
  node1:6379> keys *
  1) "a1"
  2) "s1"
  3) "s2"
  node1:6379> keys a*
  1) "a1"
  node1:6379> keys s*
  1) "s1"
  2) "s2"
  node1:6379> del s1
  (integer) 1
  node1:6379> keys *
  1) "a1"
  2) "s2"
  node1:6379> exists s2
  (integer) 1
  node1:6379> exists s1
  (integer) 0
  node1:6379> 
  node1:6379> hset m1 name zhangsan
  (integer) 1
  node1:6379> hset m1 age 18
  (integer) 1
  node1:6379> keys *
  1) "m1"
  2) "a1"
  3) "s2"
  node1:6379> type m1
  hash
  node1:6379> type s2
  string
  node1:6379> 
  node1:6379> expire a1 20
  (integer) 1
  node1:6379> ttl a1
  (integer) 17
  node1:6379> ttl a1
  (integer) 16
  node1:6379> ttl a1
  (integer) 15
  node1:6379> ttl a1
  (integer) 14
  node1:6379> ttl a1
  (integer) 13
  node1:6379> ttl a1
  (integer) 12
  node1:6379> ttl a1
  (integer) 11
  node1:6379> ttl a1
  (integer) 10
  node1:6379> ttl a1
  (integer) 9
  node1:6379> keys *
  1) "m1"
  2) "s2"
  node1:6379> 
  node1:6379> select 1
  OK
  node1:6379[1]> select 10
  OK
  node1:6379[10]> select 0
  OK
  node1:6379> select 1
  OK
  node1:6379[1]> keys *
  (empty list or set)
  node1:6379[1]> set s1 hue
  OK
  node1:6379[1]> keys *
  1) "s1"
  node1:6379[1]> select 0
  OK
  node1:6379> 
  node1:6379> keys *
  1) "m1"
  2) "s2"
  node1:6379> move m1 1
  (integer) 1
  node1:6379> keys *
  1) "s2"
  node1:6379> select 1
  OK
  node1:6379[1]> keys *
  1) "m1"
  2) "s1"
  node1:6379[1]> flushdb
  OK
  node1:6379[1]> keys *
  (empty list or set)
  node1:6379[1]> select 0
  OK
  node1:6379> keys *
  1) "s2"
  node1:6379> flushall
  OK
  node1:6379> keys *
  (empty list or set)
  node1:6379> 
  1
  2
  3
  4
  5
  6
  7
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  9
  10
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  112

• 小结

  • 掌握Redis常用的通用命令

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后记

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