Redis:五大基本数据类型详解

• redis 自身是一个 Map，其中所有的数据都是采用 key : value 的形式存储
• 数据类型指的是存储的数据的类型，也就是 value 部分的类型， key 部分永远都是字符串

1. String及应用场景

spring结构：key+value

1.基本操作

//设置String
set key value
mset key1 value1 key2 value2...
//设置生命周期
setex key seconds value 

//得到String
get key 
mget key1 key2...

//删除String
del key

//向字符串的后面追加字符，如果有就补在后面，如果没有就新建
append key value

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2.string 类型数据的扩展操作

增减数值操作

//增长指令，只有当value为数字时才能增长
incr key  
incrby key increment  
incrbyfloat key increment 

//减少指令，有当value为数字时才能减少
decr key  
decrby key increment

• string在redis内部存储默认就是一个字符串，当遇到增减类操作incr，decr时会转成数值型进行计算。
• redis所有的操作都是原子性的，采用单线程处理所有业务，命令是一个一个执行的，因此无需考虑并发带来的数据影响。
• 注意：按数值进行操作的数据，如果原始数据不能转成数值，或超越了redis 数值上限范围，将报错。 9223372036854775807（java中long型数据最大值，Long.MAX_VALUE）

tips：

redis用于控制数据库表主键id，为数据库表主键提供生成策略，保障数据库表的主键唯一性
此方案适用于所有数据库，且支持数据库集群

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指定生命周期

//设置数据的生命周期，单位 秒
setex key seconds value
//设置数据的生命周期，单位 毫秒
psetex key milliseconds value

tips

redis 控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作
命名规范

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3.应用场景
1)业务场景
主页高频访问信息显示控制，例如新浪微博大V主页显示粉丝数与微博数量

2)解决方案

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2.Hash(Hashmap)和使用场景

hash结构：大key+ 小key +value

• 新的存储需求：对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息
• 需要的存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据
• hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储

hash存储结构优化

• 如果field数量较少，存储结构优化为类数组结构
• 如果field数量较多，存储结构使用HashMap结构
  
  1.基本操作

//插入（如果已存在同名的field，会被覆盖）
hset key field value
hmset key field1 value1 field2 value2...
//插入（如果已存在同名的field，不会被覆盖）
hsetnx key field value

//取出
hget key field
hgetall key

//删除
hdel key field1 field2...

//获取field数量
hlen key

//查看是否存在
hexists key field

//获取哈希表中所有的字段名或字段值 
hkeys key
hvals key

//设置指定字段的数值数据增加指定范围的值 
hincrby key field increment 
hdecrby key field increment

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2.hash 类型数据操作的注意事项

• hash类型下的value只能存储字符串，不允许存储其他数据类型，不存在嵌*象。如果数据未获取到， 对应的值为（nil）
• 每个 hash 可以存储 2^32 - 1 个键值
• hash类型十分贴近对象的数据存储形式，并且可以灵活添加删除对象属性。但hash设计初衷不是为了存储大量对象而设计的，切记不可滥用，更不可以将hash作为对象列表使用
• hgetall 操作可以获取全部属性，如果内部field过多，遍历整体数据效率就很会低，有可能成为数据访问瓶颈

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3.应用场景
1)业务场景
双11活动日，销售手机充值卡的商家对移动、联通、电信的30元、 50元、 100元商品推出抢购活动，每种商品抢购上限1000张

2)解决方案

• 以商家id作为key
• 将参与抢购的商品id作为field
• 将参与抢购的商品数量作为对应的value
• 抢购时使用降值的方式控制产品数量
• 这里redis 应用于抢购，限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计

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3. List(有序可重复)和使用场景

list结构：key + value列表

• 数据存储需求：存储多个数据，并对数据进入存储空间的顺序进行区分
• 需要的存储结构：一个存储空间保存多个数据，且通过数据可以体现进入顺序
• list类型：保存多个数据，底层使用双向链表存储结构实现
• 元素有序，且可重
  

1.基本操作
左进左出是栈；左进右出是队列。从哪边进和出都可以

//添加修改数据,lpush为从左边添加，rpush为从右边添加
lpush key value1 value2 value3...
rpush key value1 value2 value3...

//查看数据, 从左边开始向右查看. 如果不知道list有多少个元素，end的值可以为-1,代表倒数第一个元素
//lpush先进的元素放在最后,rpush先进的元素放在最前面
lrange key start end
//得到长度
llen key
//取出对应索引的元素
lindex key index

//获取并移除元素（从list左边或者右边移除）
lpop key
rpop key

拓展操作

//规定时间内获取并移除数据,b=block,给定一个时间，如果在指定时间内放入了元素，就移除
blpop key1 key2... timeout
brpop key1 key2... timeout

//移除指定元素 count:移除的个数 value:移除的值。 移除多个相同元素时，从左边开始移除
lrem key count value

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2. 注意事项

• list中保存的数据都是string类型的，数据总容量是有限的，最多2^32 - 1 个元素 (4294967295)。
• list具有索引的概念，但是操作数据时通常以队列的形式进行入队出队(lpush, rpop)操作，或以栈的形式进行入栈出栈(lpush, lpop)操作
• 获取全部数据操作结束索引设置为-1 (倒数第一个元素)
• list可以对数据进行分页操作，通常第一页的信息来自于list，第2页及更多的信息通过数据库的形式加载

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3.应用场景（顺序性）
1)业务场景
twitter、新浪微博、腾讯微博中个人用户的关注列表需要按照用户的关注顺序进行展示，粉丝列表需要将最近关注的粉丝列在前面

2）解决方案

• 依赖list的数据具有顺序的特征对信息进行管理
• 使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题
• 使用栈模型解决最新消息的问题
• 这里redis 应用于最新消息展示

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4. set (无序不可重复)和场景

set结构：大key +小key(相当于存value)，Hash中的value值为nil

• 新的存储需求：存储大量的数据，在查询方面提供更高的效率
• 需要的存储结构：能够保存大量的数据，高效的内部存储机制，便于查询
• set类型：与hash存储结构完全相同，仅存储键，不存储值（ nil），并且值是不允许重复的
  
  1.基本操作

//添加元素
sadd key member1 member2...

//查看元素
smembers key

//移除元素
srem key member

//查看元素个数
scard key

//查看某个元素是否存在
sismember key member

扩展操作

//从set中任意选出count个元素
srandmember key count

//从set中任意选出count个元素并移除
spop key count

//求两个集合的交集、并集、差集
sinter key1 key2...
sunion key1 key2...
sdiff key1 key2...

//求两个set的交集、并集、差集，并放入另一个set中
sinterstore destination key1 key2...
sunionstore destination key1 key2...
sdiffstore destination key1 key2...

//求指定元素从原集合放入目标集合中
smove source destination key

2.场景
应用场景很多，这里不作细述

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5. sorted_set（无序不重复但排列有序）

Zset结构：大key+ 小key(相当于value) +排序号

• 不重但有序（score）
• 新的存储需求：数据排序有利于数据的有效展示，需要提供一种可以根据自身特征进行排序的方式
• 需要的存储结构：新的存储模型，可以保存可排序的数据
• sorted_set类型：在set的存储结构基础上添加可排序字段
  
  1.基本操作

//插入元素, 需要指定score(用于排序)
zadd key score1 member1 score2 member2

//查看元素(score升序), 当末尾添加withscore时，会将元素的score一起打印出来
zrange key start end (withscore)
//查看元素(score降序), 当末尾添加withscore时，会将元素的score一起打印出来
zrevrange key start end (withscore)

//移除元素
zrem key member1 member2...

//按条件获取数据, 其中offset为索引开始位置，count为获取的数目
zrangebyscore key min max [withscore] [limit offset count]
zrevrangebyscore key max min [withscore] [limit offset count]

//按条件移除元素
zremrangebyrank key start end
zremrangebysocre key min max
//按照从大到小的顺序移除count个值
zpopmax key [count]
//按照从小到大的顺序移除count个值
zpopmin key [count]

//获得元素个数
zcard key

//获得元素在范围内的个数
zcount min max

//求交集、并集并放入destination中, 其中numkey1为要去交集或并集集合的数目
zinterstore destination numkeys key1 key2...
zunionstore destination numkeys key1 key2...

注意

• min与max用于限定搜索查询的条件
• start与stop用于限定查询范围，作用于索引，表示开始和结束索引
• offset与count用于限定查询范围，作用于查询结果，表示开始位置和数据总量

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2. 拓展操作

//查看某个元素的索引(排名)
zrank key member
zrevrank key member

//查看某个元素索引的值
zscore key member
//增加某个元素索引的值
zincrby key increment member

注意事项

• score保存的数据存储空间是64位，如果是整数范围是-9007199254740992~9007199254740992
• score保存的数据也可以是一个双精度的double值，基于双精度浮点数的特征，可能会丢失精度，使用时候要慎重
• sorted_set 底层存储还是基于set结构的，因此数据不能重复，如果重复添加相同的数据，score值将被反复覆盖，保留最后一次修改的结果

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3.场景

• redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名。与list类似，只是sortSet不能重复而且排列还得有序。
• redis 应用于定时任务执行顺序管理或任务过期管理。

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6. 应用场景总结

String场景

• Tips 1： redis用于控制数据库表主键id，为数据库表主键提供生成策略，保障数据库表的主键唯一性
• Tips 2： redis 控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作
• Tips 3： redis应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速

Hash场景

• Tips 4： redis 应用于购物车数据存储设计
• Tips 5： redis 应用于抢购，限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计

list场景

• Tips 6： redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制
• Tips 7： redis 应用于最新消息展示

set场景

• Tips 8： redis 应用于随机推荐类信息检索，例如热点歌单推荐，热点新闻推荐，热卖旅游线路，应用APP推荐，大V推荐等
• Tips 9： redis 应用于同类信息的关联搜索，二度关联搜索，深度关联搜索
• Tips 10： redis 应用于同类型不重复数据的合并、取交集操作
• Tips 11： redis 应用于同类型数据的快速去重
• Tips 12： redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制

sorted_set 场景

• Tips 13： redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名
• Tips 14： redis 应用于定时任务执行顺序管理或任务过期管理
• Tips 15： redis 应用于及时任务/消息队列执行管理

7. 通用指令

基本操作

//切换数据库 0~15
select index

//其他操作
quit
ping
echo massage

拓展操作

//移动数据, 必须保证目的数据库中没有该数据
mov key db

//查看该库中数据总量
dbsize

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