【Redis7】Redis7 十大数据类型-阿里云开发者社区

【大家好，我是爱干饭的猿，本文重点介绍Redis7 十大数据类型。

后续会继续分享Redis7和其他重要知识点总结，如果喜欢这篇文章，点个赞👍，关注一下吧】

上一篇文章：《【Redis7】Redis7概述、安装和卸载》

🥗0. Redis 键（key）

🥗1. Redis 字符串（String）

🥗10. Redis位域(bitfield)

🥗0. Redis 键（key）

keys * //展示当前库的所有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 //非阻塞删除，仅仅将keys从keyspace元数据中删除，没真正的删除会在后续异步中操作

ttl key //查看还有多少秒过期 -1表示永不过期 -2 表示已过期

expire key 秒 //给key设置过期时间

move key [0-15] // 将当前数据库的key移动到指定的数据库中，redis默认是有16个数据库的

select [0-15] // 切换数据库[0-15]，默认为0

dbsize // 查看当前数据库key的数量

flushdb // 清空当前库

flushall // 清空16个数据库慎用

命令不区分大小写，而key的值是区分大小写的

help @+数据类型会出现命令提示比如 help @string

🥗1. Redis 字符串（String）

string是redis最基本的类型，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，一个redis中字符串value最多可以是512M

编辑

常用命令

set key value ex 20   // 设置值 20秒过期
get key   // 获得对应的值
同时设置/获取多个键值
mset [key1] [value1] [key2] [value2] [key3] [value3]  // 同时设置一个或多个键值对
mget [key1] [key2] [key3]  // 同时获取多个key的值
msetnx [key1] [value1] [key2] [value2]  // 同时设置一个或多个 key-value 对  必须保证key都不存在才能成功
获取指定区间
getrange [key] 0 -1  // 获取这个key的值的全部
getrange [key] 0 2   // 获取这个key的值索引0到索引2之间的值
getrange [key] 1 xxx  // 设置指定区间范围内的值
数值增减
incr [key]    // 递增数字 +1
incr [key] [increment]   // 增加指定的整数  +increment 
decr [key]   // 递减数字 -1
decr [key] [increment]   // 减少指定的整数  -increment 
获取字符串长度和内容相加
strlen [key]        // 获取key对应的值的长度
append [key] [vale]   // 添加字符串内容
分布式锁
setex [key] [过期时间] [value]  // 设置带过期时间的key，动态设置
setex [key] [value] // 只有在 key 不存在时设置 key 的值。
set [key] [value] get // 给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值
getset [key] [value]  // 给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值

应用场景

dy点赞某个视频或商品，点一次加一次 -incr key
对于文章是否喜欢 -incr key

🥗2. Redis列表(List)

单key多vlue

结构：

一个双端链表的结构，容量是2的32次方减1个元素，大概40多亿，主要功能有push/pop等，一般用在栈、队列、消息队列等场景
left、right都可以插入添加；

如果键不存在，创建新的链表
如果键已存在，新增内容
如果键全移除，对应的键也就消失了

底层就是个双向链表，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

常用命令

lpush [key] [value] ...  // 往 列表头部（左边）放入元素
Rpush [key] [value] ...  // 往 列表（右边）放入元素
lrange [key] 0 -1      // 从左边开始遍历列表  只能从左边遍历
lpop [key]           // 最左边的出栈 也就是lrange遍历的第一个
rpop [key]           // 最右边的出栈 也就是lrange遍历的最后一个
lindex [key] [index]  // 通过索引值获取值
llen [key]    // 获得元素个数
lrem [key] [num] [value]  // 从左往右删除 num个值为 value的值
lrem [key] 0 [value]  // 从左往右删除所有值为value的值
ltrim [key] [开始] [结束] // 截取指定范围的值后再赋给[key]，也就是删除这个区间外的值
rpoplpush [key1] [key2] [value] //移除列表的最后一个元素，并将该元素添加到另一个列表的第一个并返回
lset [key] [index] [value]   //将key的第 index 个索引值改为value
linsert [key] brfore/after [value1] [value2] // 在list某个已有值的前后再添加具体值

应用场景

公众号的订阅的消息
关注的人发布文章，就会到我的List lpush likearticle:id 文章id
查看自己订阅的文章 lrange likearticle:id 0 9

🥗3. Redis哈希（Hash）

k-v 模式不变，但v是一个键值对 => Map<String,Map<Object,Object>

常用命令

hset/hget/hmset/hmget/hgetall/hdel 和set类似，不过多赘述
hlen   // 获取在某个key内的全部数量
hexists [key] [k1]   // 看key中是否有k1这个键
hkeys [key]    // 获取key里面的所有key
hvals [key]    // 获取key里面的所有value
hincrby [key] k1 [num] // key里面k1的值增长num 整数
hincrbyfloat [key] k1 [num] // key里面k1的值增长num 小数
hsetnx [key] k1 [value] // 不存在赋值，存在了无效\

应用场景

早期购物车设计，基本不用了，中小厂可用

🥗4. Redis集合（Set）

单值多value，无重复

常用命令

SADD key member ...   // 添加元素
SMEMBERS key      // 遍历集合中所有元素
SISMEMBER key member    // 判断元素是否在集合中
SREM key member ...     // 删除元素
SCARD  key          // 获取集合长度
SRANDMEMBER key m   // 从set集合里面随机取出m个    如果超过最大数量就全部取出   如果写的值是负数，比如-3 ，表示需要取出3个，但是可能会有重复值    不会删除
SPOP key m   // 从集合中随即弹出一个元素  出一个删一个
SMOVE key1 key2 在key1里已存在的某个值  // 将key1的已存在的某个值赋给key2

集合运算

SDIFF keyA keyB     // A - B  属于A但不属于B的元素构成的集合
SUNION keyA keyB    // A U B  属于A或者属于B的元素合并后的
SINTER keyA keyB    // A ∩ B  属于A同时属于B
SINTERCARD numkeys keyA keyB [LIMIT limit] // 不返回结果集，只返回结果的基数

应用场景

抽象小程序

将所有抽奖用户 sadd key 用户ID
显示多少人参加 SCARD key
从set中任意选取N个中奖人

SRANDMEMBER key 2 随机抽奖两个人，元素不删除
SPOP key 2 随机抽奖两个人，元素会删除

朋友圈点赞

新增点赞 SADD pub:msgID 点赞用户Id1 点赞用户Id2
取消点赞 SREM pub:msgID 点赞用户Id
展现所有点赞过的用户 SMEMBERS pub:msgID
点赞用户统计 SCARD pub:msgID
判断某个朋友是否对楼主点赞过 SISMEMBER pub:msgID 用户Id

可能认识的人

求两个人的差集 SDIFF user1 user2

🥗5. Reids有序集合（Zset）

注意：Zset和set的区别，就是在set的基础上加了一个score分数值。

set k1 v1 v2 v3
Zset k1 score1 v1 score2 v2

常用的

ZADD key score member [ score member ] // 添加元素
ZRANGE key start stop [WITHSCORES] // 返回元素分数从小到大的顺序   返回索引从start到stop之间的所有元素
ZREVRANGE key 0 - 1 [WITHSCORES]   // 反序
ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count] // 获取指定分数范围的元素  （min，max） 不包含   limit是返回限制，返回多少个 
ZSCORE key member     // 获取元素的分数
ZCARD key             // 获取集合中元素的数量
ZREM key 某score下对应的value值   // 删除元素
ZINCRBY key increment member    // 增加某个元素的分数
ZCOUNT key min max     // 获得指定分数范围内的元素个数
ZMPOP numkeys key [key …] <MIN | MAX> [COUNT count] // 从键名列表中的第一个非空排序集中弹出一个或多个亓素，它们是成员分数对
ZRANK key values值     // 获得下标值
ZREVRANK key values    // 逆序获得下标值

应用场景

根据商品销售对商品进行排序显示

思路：定义商品销售排行榜(sorted set集合)，key为goods:sellsort，分数为商品销售数量。
商品编号1001的销量是9，商品编号1002的销量是15

zadd goods:sellsort 9 1001 15 1002

有一个客户又买了2件商品1001，商品编号1001销量加2

zincrby goods:sellsort 2 1001

求商品销量前10名

ZRANGE goods:sellsort 0 9 withscores

🥗6. Redis位图(bitmap)

由 0 和 1 表示的二进制位的 bit 数组

介绍

用String类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型
位图本质是数组，它是基于String数据类型的按位的操作。该数组由多个二进制位组成，每个二进制位都对应一个偏移量(我们称之为一个索引)
Bitmap支持的最大位数是2^32位，它可以极大的节约存储空间，使用512M内存就可以存储多达42.9亿的字节信息(2的32次方 = 4294967296)

基本命令

SETBIT key offset value    // 将第offset的值设为value  value只能是0或1  offset 从0开始
GETBIT key offset        // 获得第offset位的值
STRLEN key              // 得出占多少字节 超过8位后自己按照8位一组一byte再扩容
BITCOUNT key         // 得出该key里面含有几个1
BITOP and destKey key1 key2 // 对一个或多个 key 求逻辑并，并将结果保存到 destkey 
BITOP or destKey key1 key2 // 对一个或多个 key 求逻辑或，并将结果保存到 destkey 
BITOP XOR destKey key1 key2 // 对一个或多个 key 求逻辑异或，并将结果保存到 destkey 
BITOP NOT destKey key1 key2 // 对一个或多个 key 求逻辑非，并将结果保存到 destkey

应用场景

做签到很适合位图

每天使用1个1亿位的Bitmap约占12MB的内存（10^8/8/1024/1024），10天的Bitmap的内存开销约为120MB，内存压力不算太高。
在实际使用时，最好对Bitmap设置过期时间，让Redis自动删除不再需要的签到记录以节省内存开销。

对于电影和广告是否被点击播放过也可以用位图

🥗7. Redis基数统计(HyperLogLog)

介绍

去重复统计功能的基数估计算法就是 HyperLogLog
基数

是一种数据集，去重复后的真实个数

基数统计

用于统计一个集合中不重复的元素个数，就是对集合去重复后剩余元素的计算
只需要花费12KB内存，就能记录 2的64次方=18446744073709551616 个不同元素的基数

但是，因为HyperLogLog只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

基本命令

pfadd hllo1 1 3 5 7 9
pfadd hllo2 2 4 4 4 6 7 8
pfcount hllo2        //计算hllo2 中去重后元素个数
pfmerge distResult hllo1 hllo2 //合并hllo1 和 hllo2 中元素并去重
pfcount disResult    //计算hllo2 中去重后元素个数

应用场景

统计某个网页的UV、某个文章的UV

UV Unique Visitor 独立访客，一般理解为客户端IP，需要去重

用户搜索网站关键词数量
统计用户每天搜索不同词条个数

🥗8. Redis地理空间(GEO)

介绍

地球上的地理位置是使用二维的经纬度表示，经度范围 (-180, 180]，纬度范围 (-90, 90]，只要我们确定一个点的经纬度就可以名取得他在地球的位置。

例如滴滴打车，最直观的操作就是实时记录更新各个车的位置
然后当我们要找车时，在数据库中查找距离我们(坐标x0,y0)附近r公里范围内部的车辆

经纬度去地图上直接复制：拾取坐标系统 (baidu.com)

基本命令

GEOADD city 116.403963 39.915119 "天安门" 116.403414 39.924091 "故宫" //GEOADD添加经纬度坐标
ZRANGE city 0 -1 // 查看（会出现中文乱码）
redis -cli -a 123456 - raw // 解决中文乱码
GEOPOS city 天安门 故宫 // GEOPOS 返回经纬度
//GEOHASH返回坐标的 geohash 表示 （base32编码）
GEOHASH city 天安门 故宫
//GEODIST 返回两个位置之间的距离(m km )
GEODIST city 天安门 长城 km
//GEORADIUS 以给定的经纬度为中心， 返回键包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。
GEORADIUS city 116.418017 39.9144444 10 km withdist withcoord count 10 desc
//GEORADIUSBYMEMBER 找出指定范围内的元素，中心点是由给定的位置元素决定
GEORADIUsbymember city 天安门 10 km withdist withcoord count 10 withhash