Redis之六大数据类型总结

冷不防 2022-12-02 15:14 151阅读 0赞

数据类型这个名词我想大家都不陌生，像JAVA的数据类型就分为基本数据类型和引用数据类型，基本数据类型又分为八大类型，在这里就不多说了，主角是redis的数据类型有哪些，是不是也和java的一样呢？下面就带大家看看redis的数据类型有什么不一样的地方。  
上次也和大家说过redis的简介，Redis 是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能，它是一种键值（key-value）数据库，使用 key 作为索引找到当前缓存的数据，并且返回给程序调用者。

使用 Redis 编程要熟悉这 6 种数据类型，并且了解它们常用的命令。Redis 定义的这 6 种数据类型是十分有用的，它除了提供简单的存储功能，还能对存储的数据进行一些计算。

比如字符串可以支持浮点数的自增、自减、字符求子串，集合求交集、并集，有序集合进行排序等，所以使用它们有利于对一些不太大的数据集合进行快速计算，简化编程，同时它也比数据库要快得多，所以它们对系统性能的提升十分有意义。

## Redis六种数据类型： ##

1.  **string（字符串）**
2.  **hash（哈希）**
3.  **list（列表）**
4.  **set（集合）**
5.  **zset(有序集合)**
6.  **基数（HyperLogLog）**

如下图的表格所示:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pwMTc4MzQ5OTQwNzE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

### String（字符串） ###

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。意思是 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，string 类型的值最大能存储 512MB。

**举例：**

#创建键值对
    set zp "sleep"
    #获取值
    get zp

**注意：**  
一个键最大能存储 512MB。

### Hash（哈希） ###

Redis hash 是一个键值(key=>value)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。  
默认15个下标命名的哈希库。按下标命名0-15，就是有16个库创建的多了超过的话会报错，

**举例：**

HMSET student name1 "zhangsan" name2 "lisi"
    
    HGET student name1
    >>"zhangsan"
    
    HGET student name2
    >>"lisi"

HMSET 设置了两个 name=>value 对, HGET 获取对应 name 对应的 value。  
每个 hash 可以存储 232 -1 键值对（40多亿）。

### List（列表） ###

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）。

**举例：**

#lpush从左开始插入数据
    #rpush从右开始插入数据
    
    LPUSH scores 30
    LPUSH scores 40
    LPUSH scores 50
    LPUSH scores 60 
    
    #查询，默认倒序查询
    lrange score 0 4
    >> 60 
    >> 50 
    >> 40 
    >> 30

列表最多可存储 232 - 1 元素 (4294967295, 每个列表可存储40多亿)。

### Set（集合） ###

Redis 的 Set 是 string 类型的无序集合。  
集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。  
**sadd 命令**  
添加一个 string 元素到 key 对应的 set 集合中，成功返回 1，如果元素已经在集合中返回 0。

sadd key member

**举例：**

sadd runoob redis
     sadd runoob mongodb
     sadd runoob rabitmq
     sadd runoob rabitmq
     
     smembers runoob
    >>"redis"
    >>"rabitmq"
    >>"mongodb"

**注意：**  
以上实例中 rabitmq 添加了两次，但根据集合内元素的唯一性，第二次插入的元素将被忽略。  
集合中最大的成员数为 232 - 1(4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

### zset(有序集合) ###

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。  
不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。  
zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

**举例：**

zadd runoob 0 redis
    zadd runoob 0 mongodb
    zadd runoob 0 rabitmq
    zadd runoob 0 rabitmq
    
    ZRANGEBYSCORE runoob 0 1000
    
    >>"mongodb"
    >>"rabitmq"
    >>"redis"

### 基数（HyperLogLog） ###

基数是一种算法,它的作用是计算重复的值，以确定存储的数量.  
基数并不是存储元素，存储元素消耗内存空间比较大，而是给某一个有重复元素的数据集合（一般是很大的数据集合）评估需要的空间单元数，所以它没有办法进行存储.  
Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定  
的、并且是很小的。

**什么是基数?**  
比如数据集 \{1, 3, 5, 7, 5, 7, 8\}， 那么这个数据集的基数集为 \{1, 3, 5 ,7, 8\}, **基数(不重复元素)为5**。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。  
**举例：**

PFADD runoobkey "redis"
    
    PFADD runoobkey "mongodb"
    
    PFADD runoobkey "mysql"
    
    PFCOUNT runoobkey
    >>3

**基数基本 命令**

*  **PFADD key element \[element …\]**  
    添加指定元素到 HyperLogLog 中。
 *  **PFCOUNT key \[key …\]**  
    返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
 *  **PFMERGE destkey sourcekey \[sourcekey …\]**  
    将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog

**注意：**  
Redis支持多个数据库，并且每个数据库的数据是隔离的不能共享，并且基于单机才有，如果是集群就没有数据库的概念。

Redis是一个字典结构的存储服务器，而实际上一个Redis实例提供了多个用来存储数据的字典，客户端可以指定将数据存储在哪个字典中。这与我们熟知的在一个关系数据库实例中可以创建多个数据库类似，所以可以将其中的每个字典都理解成一个独立的数据库。

每个数据库对外都是一个从0开始的递增数字命名，Redis默认支持16个数据库（可以通过配置文件支持更多，无上限），可以通过配置databases来修改这一数字。客户端与Redis建立连接后会自动选择0号数据库，不过可以随时使用SELECT命令更换数据库，如要选择1号数据库：

SELECT 1
    
    GET foo
    
    >>(nil)

然而这些以数字命名的数据库又与我们理解的数据库有所区别。  
首先Redis不支持自定义数据库的名字，每个数据库都以编号命名，开发者必须自己记录哪些数据库存储了哪些数据。  
另外Redis也不支持为每个数据库设置不同的访问密码，所以一个客户端要么可以访问全部数据库，要么连一个数据库也没有权限访问。

最重要的一点是多个数据库之间并不是完全隔离的，比如FLUSHALL命令可以清空一个Redis实例中所有数据库中的数据。综上所述，这些数据库更像是一种命名空间，而不适宜存储不同应用程序的数据。

比如可以使用0号数据库存储某个应用生产环境中的数据，使用1号数据库存储测试环境中的数据，但不适宜使用0号数据库存储A应用的数据而使用1号数据库B应用的数据，不同的应用应该使用不同的Redis实例存储数据。由于Redis非常轻量级，一个空Redis实例占用的内在只有1M左右，所以不用担心多个Redis实例会额外占用很多内存。

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