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Redis基本数据类型及使用

止步前行 发布时间:2022-01-18 19:45:00 ,浏览量:0

文章目录
  • 1. Redis 与Memcache区别
  • 2. Redis数据类型
    • 2.1 Redis操作键(key)
    • 2.2 Redis字符串(String)
      • 2.2.1 基本介绍
      • 2.2.2 基本命令
      • 2.2.3 数据结构
    • 2.3 Redis列表(List)
      • 2.3.1 基本介绍
      • 2.3.2 基本命令
      • 2.3.3 数据结构
    • 2.4 Redis集合(Set)
      • 2.4.1 简介
      • 2.4.2 常用命令
      • 2.4.3 数据结构
    • 2.5 Redis哈希(Hash)
      • 2.5.1 基本简介
      • 2.5.2 常用命令
      • 2.5.3 数据结构
    • 2.6 Redis有序集合Zset(sorted set)
      • 2.6.1 基本介绍
      • 2.6.2 常用命令
      • 2.6.3 数据结构
      • 2.6.4 跳跃表(跳表)

1. Redis 与Memcache区别

Memcache

  • 数据都在内存中,一般不持久化

  • 支持简单的key-value模式,支持类型单一

  • 一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库

Redis

  • 几乎覆盖了Memcached的绝大部分功能

  • 数据都在内存中,支持持久化,主要用作备份恢复

  • 除了支持简单的key-value模式,还支持多种数据结构的存储,比如 listsethashzset

  • 一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库

MongoDB

  • 高性能、开源、模式自由(schema free)的文档型数据库

  • 数据都在内存中, 如果内存不足,把不常用的数据保存到硬盘

  • 虽然是key-value模式,但是对value(尤其是json)提供了丰富的查询功能

  • 支持二进制数据及大型对象

  • 可以根据数据的特点替代RDBMS,成为独立的数据库,或者配合RDBMS,存储特定的数据

2. Redis数据类型

String(字符串)、List(链表)、Set(集合)、Zset(有序集合)、Hash(哈希类型)

2.1 Redis操作键(key)

keys * :查看当前库所有key

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keykeyspace元数据中删除,真正的删除会在后续异步操作

expire key 10:为给定的key设置过期时间,10秒钟

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

flushall:通杀全部库

2.2 Redis字符串(String) 2.2.1 基本介绍

StringRedis最基本类型,一个key对应一个value,一个Redis中字符串value最多可以是512M

String类型是二进制安全的,意味着RedisString可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象

2.2.2 基本命令

set :添加键值对

在这里插入图片描述

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value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 :将 key中储存的数字值增减,自定义步长

mset ..... :同时设置一个或多个key-value

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。具有原子性,有一个失败则都失败。

getrange :获得值的范围,类似java中的substring,前包含后包含

setrange :用 覆写所储存的字符串值,从开始(索引从0开始)

setex :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

示例地址参考:https://www.cnblogs.com/xinhuaxuan/p/9250680.html

2.2.3 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JavaArrayList,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

2.3 Redis列表(List) 2.3.1 基本介绍

单键多值

Redis列表(List)是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。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

2.3.2 基本命令

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,值亡键亡

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 -1 :0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nvalue(从左到右)

lset :将列表key下标为index的值替换成value

示例地址参考:https://www.cnblogs.com/xinhuaxuan/p/9252111.html

2.3.3 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prevnext

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。

2.4 Redis集合(Set) 2.4.1 简介

Redis集合(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,当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。

RedisSetstring类型的无序集合。它底层其实是一个valuenullhash表,所以添加,删除,查找的复杂度都是O(1)

特点:排重、无序

2.4.2 常用命令

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,会删除值

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,一次只能移动一个值

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)

示例地址参考:https://www.cnblogs.com/xinhuaxuan/p/9256738.html

2.4.3 数据结构

Set数据结构是dict字典,字典是用哈希表实现的

JavaHashSet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。Redisset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。

2.5 Redis哈希(Hash) 2.5.1 基本简介

Redis hash 是一个键值对集合

Redis hash是一个string类型的fieldvalue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2种存储方式:

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

在这里插入图片描述

用户ID数据冗余

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

2.5.2 常用命令

hset :给集合中的 键赋值

hget :从集合取出 value

hmset ...:批量设置hash的值

hexists :查看哈希表 key中,给定域 field是否存在

hkeys :列出该hash集合的所有field

hvals :列出该hash集合的所有value

hgetall :获取下所有的值

hdel :删除某一项

hincrby :为哈希表 key中的域 field 的值加上增量 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

示例地址参考: https://www.cnblogs.com/xinhuaxuan/p/9256763.html

2.5.3 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

2.6 Redis有序集合Zset(sorted set) 2.6.1 基本介绍

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

2.6.2 常用命令

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 min max [withscores] [limit offset count]:返回有序集 key中,所有 score值介于 minmax之间(包括等于 minmax)的成员。有序集成员按 score值递增(从小到大)次序排列

zrevrangebyscore key max min [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

示例地址参考:https://www.cnblogs.com/xinhuaxuan/p/9296525.html

2.6.3 数据结构

SortedSet(zset)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

  • hashhash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
  • 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
2.6.4 跳跃表(跳表)
  • 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。

  • 实例

​ 对比有序链表和跳跃表,从链表中查询出51

有序链表查询:

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。

跳跃表查询

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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