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redis支持哪些数据结构

发布时间:2023-06-14 00:47:06

Ⅰ Redis有哪些数据结构

Redis有五种结构:
1、String
可以是字符串,整数或者
浮点数
,对整个字符串或者字符串中的一部分执行操作,对整个整数或者浮点执行自增(increment)或者自减(decrement)操作。
字符串命令:
①get、获取存储在指定键中的值
②set、设置存储在指定键中的值
③del、删除存储在指定键中的值(这个命令可以用于所有的类型)
2、list
一个
链表
,链表上的每个节点都包含了一个字符串,虫链表的两端推入或者弹出元素,根据
偏移量
对链表进行修剪(trim),读取单个或者多个元素,根据值查找或者移除元素。
列表命令:
①rpush、将给定值推入列表的右端
②lrange、获取列表在指定范围上的所有值
③lindex、获取列表在指定范围上的单个元素
④lpop、从列表的左端弹出一个值,并返回被弹出的值
3、set
包含字符串的无序收集器(unordered
collection)、并且被包含的每个字符串都是
独一无二的
。添加,获取,移除单个元素,检查一个元素是否存在于集合中,计算交集,并集,
差集
,从集合里面随机获取元素。
集合命令:
①sadd、将给定元素添加到集合
②smembers、返回集合包含的所有元素
③sismember、检查指定元素是否存在于集合中
④srem、检查指定元素是否存在于集合中,那么移除这个元素
4、hash
包含键值对无序
散列
表,添加,获取,移除当键值对,获取所有键值对。
散列命令:
①hset、在散列里面关联起指定的键值对
②hget、获取指定散列键的值
③hgetall、获取散列包含的所有键值对
④hdel、如果给定键存在于散列里面,那么移除这个键
5、zset
字符串成员(member)与浮点数分值(score)之间的有序映射,元素的排列顺序由分值的大小决定。添加,获取,删除单个元素,根据分值范围(range)或者成员来获取元素。
有序集合
命令:
①zadd、将一个带有给定分值的成员添加到有序集合里面
②zrange、根据元素在有序排列中所处的位置,从有序集合里面获取多个元素
③zrangebyscore、获取有序集合在给定分值范围内的所有元素
④zrem、如果指定成员存在于有序集合中,那么移除这个成员

Ⅱ Redis和关系型数据库的主要区别,体现在哪些方面

Redis 和关系型数据库的主要区别有以下几嫌悄物个方面:

Ⅲ Redis --- 八种数据类型(基本命令)

String、Hash、List、Set和Zset。

等同于java中的, Map<String,String> string 是redis里面的最基本的数据类型,一个key对应一个value。

应用场景 :String是最常用的一种数据类型,普通的key/value存储都可以归为此类,如用户信息,登录信息和配置信息等;

实现方式 :String在redis内部存储默认就是一个字符串,被redisObject所引用,当遇到incr、decr等操作(自增自减等原子操作)时会转成数值型进行计算,此时redisObject的encoding字段为int。

Redis虽然是用C语言写的,但却没有直接用C语言的字符串,而是自己实现了一套字符串。目的就是为了提升速度,提升性能。 Redis构建了一个叫做简单动态字符串(Simple Dynamic String),简称SDS。

Redis的字符串也会遵守C语言的字符串的实现规则,即 最后一个字符为空字符。然而这个空并搭字符不会被计算在len里头。

Redis动态扩展步骤:

Redis字符串的性能优势

常用命令 :set/get/decr/incr/mget等,具体如下;

ps:计数器(字符串的内容为整数的时候可以使用),如 set number 1。

补充:

等同于java中的: Map<String,Map<String,String>> ,redis的hash是一个string类型的field和value的映射表, 特别适合存储对象。 在redis中,hash因为是一个集合,所以有两层。第一层是key:hash集合value,第二层是hashkey:string value。所以判断是否采用hash的时候可以参照有两层key的设计来做参考。并且注意的是, 设置过期时间只能在第一层的key上面设置。

应用场景 :我们要存储一个用户信息对象数据,其中包括用户ID、用户姓名、年龄和生日,通过用户ID我们希望获取该用户的姓名或者年龄或者生日枝旅;

实现方式 :Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap,并提供了直接存取这个Map成员的接口。如,Key是用户ID, value是一个Map。 这个Map的key是成员的属性名,value是属性值 。这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据。 当前HashMap的实现有两种方式 :当HashMap的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储,而不会采用真正的HashMap结构,这时对应的value的redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成猛蔽凳真正的HashMap,此时redisObject的encoding字段为int。

常用命令 :hget/hset/hgetall等,具体如下:

等同于java中的 Map<String,List<String>> ,list 底层是一个链表,在redis中,插入list中的值,只需要找到list的key即可,而不需要像hash一样插入两层的key。 list是一种有序的、可重复的集合。

应用场景 :Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如twitter的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现;

实现方式 :Redis list的实现为一个 双向链表 ,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销,Redis内部的很多实现,包括 发送缓冲队列 等也都是用的这个数据结构。

常用命令 :lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等,具体如下:

性能总结 :

它是一个字符串链表,left、right都可以插入添加。

等同于java中的 Map<String,Set<String>> ,Set 是一种无序的,不能重复的集合。并且在redis中,只有一个key它的底层由hashTable实现的,天生去重。

应用场景 :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是可以自动去重的,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;如保存一些标签的名字。标签的名字不可以重复,顺序是可以无序的。

实现方式 :set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap,实际就是通过计算hash的方式来快速排重的,这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

常用命令 :sadd/spop/smembers/sunion等,具体如下:

ZSet(Sorted Set:有序集合) 每个元素都会关联一个double类型的分数score,分数允许重复,集合元素按照score排序( 当score相同的时候,会按照被插入的键的字典顺序进行排序 ),还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。

应用场景 :Redis sorted set的使用场景与set类似,区别是set不是自动有序的,而sorted set可以 通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序的,即自动排序。 当你需要一个有序的并且不重复的集合列表,那么可以选择sorted set数据结构,比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储,这样获取时就是自动按时间排好序的。

底层实现 : zset 是 Redis 提供的一个非常特别的数据结构,常用作排行榜等功能,以用户 id 为 value ,关注时间或者分数作为 score 进行排序。实现机制分别是 zipList 和 skipList 。规则如下:

zipList:满足以下两个条件

skipList:不满足以上两个条件时使用跳表、组合了hash和skipList

为什么用skiplist不用平衡树?

主要从内存占用、对范围查找的支持和实现难易程度这三方面总结的原因。

拓展:mysql为什么不用跳表?

常用命令 :zadd/zrange/zrem/zcard等;

官网地址: https://redis.io/commands/geoadd

可以用来推算两地之间的距离,方圆半径内的人。

关于经度纬度的限制: https://www.redis.net.cn/order/3685.html

一般我们使用Hyperloglog做基数统计。

什么是基数?就是一个集合中不重复的数的个数。

集合A:{1,3,5,7,9,7}

集合B:{1,3,5,7,9}

AB集合的基数都是5

应用:统计网站的访问量(一个人访问网站很多次仍然算作一次)。

优点:占用的内存是固定的,找2^64次方个数的基数,只需要12KB内存。

缺点:有0.81%的错误率,可以忽略不计

概述: bitmap 存储的是连续的二进制数字(0 和 1),通过 bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态,key 就是对应元素本身 。 我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte,所以 bitmap 本身会极大的节省储存空间。

应用场景: 适合需要保存状态信息(比如是否签到、是否登录...)并需要进一步对这些信息进行分析的场景。比如用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计(比如是否点赞过某个视频)。

针对上面提到的一些场景,这里进行进一步说明。

使用场景一:用户行为分析 很多网站为了分析你的喜好,需要研究你点赞过的内容。

使用场景二:统计活跃用户

使用时间作为 key,然后用户 ID 为 offset,如果当日活跃过就设置为 1

那么我该如果计算某几天/月/年的活跃用户呢(暂且约定,统计时间内只有有一天在线就称为活跃),有请下一个 redis 的命令

使用场景三:用户在线状态

对于获取或者统计用户在线状态,使用 bitmap 是一个节约空间效率又高的一种方法。

只需要一个 key,然后用户 ID 为 offset,如果在线就设置为 1,不在线就设置为 0。

补充

巨人的肩膀:

https://www.cnblogs.com/Small-sunshine/p/11687809.html
https://mp.weixin.qq.com/s/CMu7oXVIKp2s-PXTdMlimA

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