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五大数据类型

redis命令操作大全

http://www.redis.cn/commands.html

• keys *查看当前库的所有权key (匹配：keys *1)

• 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 【先斩后奏】

• unlink key 根据value选择非阻塞删除 【先奏后斩】

• • 仅将keys从keyspace删除元数据，真实删除将在后续异步操作。

• expire key 10 10秒：给定key设置过期时间

• ttl key 检查还有多少秒过期，-1表示永远不会过期，-2表示已过期

• select命令切换数据库 【一共有16个 一般默认

• dbsize查看当前数据库key的数量

【少用】

• flushdb清空当前库
• flushall通杀全部库

1. 字符串类型 string
2. 哈希类型 hash ： map格式
3. 列表类型 list ： linkedlist格式。支持重复元素
4. 集合类型 set ： 不允许重复元素
5. 有序集合类型 sortedset：不允许重复元素，元素有序

String是Redis你可以理解最基本的类型Memcached一模一样的类型，一key对应一个value。

String二进制安全。这意味着Redis的string可以包含任何数据。jpg图片或序列对象。

二进制安全是一种计算机编程术语，主要用于与字符串操作函数相关的计算机编程术语。二进制安全功能（函数）本质上将操作输入作为没有任何特殊格式意义的原始数据流。公平对待每个字符，不处理特定字符。

大多数函数使用任何特殊或标记字符，如转义码和期望 null 最后的字符串（如C语言中的字符串）并不安全。一个可能的例外是，函数的明确目的是在二进制字符串中搜索特定字符。

C语言中的字符串是基于特殊字符\0判断字符串是否结束，对于字符串str="0123456789\在C语言中，0123456789str的长度就是10（strlen(str)=10），所以strlen()函数不是二进制安全的。而在Redis中，strlen str结果是21，二进制安全（Redis底层使用的字符串表示Sds），它只关心二进制字符串，不关心字符串的具体格式，里面有什么字符，只严格按照二进制数据访问，不会以特殊格式分析字符串。

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

• setNX【setnx】：当数据库中key不存在的时候，可以把key-value添加数据库

• • setNX k1 v1000

• setEX【setex】：key的超时秒数 SETEX key seconds value

• • setEX k2 10 v200 设置值同时设置过期时间

查询对应键值

将给定的 追加到原值的末尾

获得值的长度

将 key 中存储的数字值增加1

只能操作数字值，如果为空，新增值为1

将 key 中存储的数字值减1

只能操作数字值，如果为空，新增值为-1

将 key 存储在中间的数字值增减。

同时设置一个或多个 key-value对

同时获得一个或多个 value

同时设置一个或多个 key-value 是的，只有当所有给定key 都不存在。

原子性，如果有失败，就会失败

所谓原子操作是指不被线程调度机制打断的操作；

这种操作一旦开始，就会一直运行到结束，中间不会有任何东西context switch (切换到另一个线程)。

(1)在单线程中，可以在单个指令中完成的操作可以认为是"原子操作"，因为中断只能发生在指令之间。

(2)在多线程中，不能被其他过程(线程)中断的操作称为原子操作。

Redis单命令的原子性主要得益于Redis的单线程。

java没有原子性【多线程】

案例：i=两个线程分别对i 100次值是多少？2-200

获得值的范围相似java中的substring，前包，后包

用 从<起始位置>开始(索引从0开始)。

以新换旧，设置了新值同时获得旧值。

String简单动态字符串的数据结构(Simple Dynamic String,缩写SDS)。可修改的字符串与内部结构相似Java的ArrayList，预分配冗余空间以减少内存的频繁分配.

如图所示，当前字符串实际分实际分配的空间capacity一般高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1时M扩容是现有空间的两倍，如果超过1M，扩容一次只会扩大1M需要注意的是，字符串的最大长度是512M。

Redis hash 是键值对集。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适用于存储对象。 类似Java里面的Map<String,Object>

用户ID为查找的key，存储的value如果使用普通信息，用户对象包括姓名、年龄、生日等信息key/value结构来存储

hset 给集合中的 键赋值

• hset user id 1 name zhang age 30 【新建】
• hset user id 2 gender man 【修改id 新增gender】

hmset … 批量设置hash的值

hget 从集合取出 value

hget …从集合取出 value

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 列出该hash集合的所有filed和value

hincrby 为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -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 .

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。

单键多值

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）。

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。

lpush/rpush … 从左边/右边插入一个或多个值。

lpop/rpop 从左边/右边弹出一个值并删除。所有值都删除键就删除

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/after 在的后面插入插入值

lrem 从左边删除n个value(从左到右)

lset将列表key下标为index的值替换成value

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prev和next。

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。

https://blog.csdn.net/zgaoq/article/details/89710600

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是可以自动排重的，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。

Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变

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 【没有key则新建 有则追加】

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。

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

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)

Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。

Java中HashSet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。Redis的set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null。

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, 所以你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。

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 minmax [withscores] [limit offset count]

返回有序集 key 中，所有score 值介于min 和max 之间(包括等于min 或max )的成员。有序集成员按score 值递增(从小到大)次序排列。

zrevrangebyscore key maxmin [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

zcard key

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。

SortedSet(zset)是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<String, Double>，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

1. hash，hash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值。
2. 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。

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。

对比有序链表和跳跃表，从链表中查询出51

（1） 有序链表

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。

（2） 跳跃表

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。

https://blog.csdn.net/qq_24047659/article/details/88042998?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164847319116782248585070%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=164847319116782248585070&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allsobaiduend~default-2-88042998.142^v5pc_search_result_control_group,143^v6control&utm_term=%E8%B7%B3%E8%B7%83%E8%A1%A8&spm=1018.2226.3001.4187

现代计算机用二进制（位）作为信息的基础单位， 1个字节等于8位，例如“abc”字符串是由3个字节组成，但实际在计算机存储时将其用二进制表示，“abc”分别对应的ASCII码分别是97、98、99，对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图

合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。

​ Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作：

1. Bitmaps本身不是一种数据类型，实际上它就是字符串（key-value），但是它可以对字符串的位进行操作。
2. Bitmaps单独提供了一套命令，所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

setbit 设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）

• *offset:偏移量从0开始

每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中，将访问的用户记做1，没有访问的用户记做0，用偏移量作为用户的id。

设置键的第offset个位的值（从0算起），假设现在有20个用户，userid=1， 6， 11， 15， 19的用户对网站进行了访问，那么当前Bitmaps初始化结果如图

很多应用的用户id以一个指定数字（例如10000）开头，直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费，通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。

在第一次初始化Bitmaps时，假如偏移量非常大，那么整个初始化过程执行会比较慢，可能会造成Redis的阻塞。

getbit获取Bitmaps中某个偏移量的值

获取键的第offset位的值（从0开始算）

获取id=8的用户是否在2020-11-06这天访问过，返回0说明没有访问过：

注：因为100根本不存在，所以也是返回0

统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数。

通过指定额外的 start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置，都可以使用负数值 注意：start和end表示的是字节 即 8位

比如 -1 表示最后一个位，而 -2 表示倒数第二个位，start、end 是指bit组的字节的下标数，二者皆包含。

start和end代表起始和结束字节数，下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数，对应的用户id是11， 15， 19。

注意：redis的setbit设置或清除的是bit位置，而bitcount计算的是byte位置。

bitop and(or/not/xor) [key…]

bitop是一个复合操作，它可以做多个Bitmaps的and（交集）、or（并集）、 not（非）、 xor（异或）操作并将结果保存在destkey中。

使用and操作——统计两天都访问的用户

BITOP AND unique:users:and:20201104_03 unique:users:20201103 unique:users:20201104

• 使用or操作
• 计算出任意一天都访问过网站的用户数量（例如月活跃就是类似这种），可以使用or求并集

假设网站有1亿用户，每天独立访问的用户有5千万，如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表

很明显，这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间，尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的

但Bitmaps并不是万金油，假如该网站每天的独立访问用户很少，例如只有10万（大量的僵尸用户），那么两者的对比如下表所示，很显然，这时候使用Bitmaps就不太合适了，因为基本上大部分位都是0。

• 统计用户周活跃

• • 最后计算7天内登录过的活跃用户

• 查询用户在线状态

• 用户签到

在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量）,可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。

但像UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。

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。

用于解决基数问题

解决基数问题有很多种方案：

1. 数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数
2. 使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理

以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。

能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？Redis推出了HyperLogLog

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。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

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。

只能统计数量，不能返回元素

pfadd < element> [element …] 添加指定元素到 HyperLogLog 中

pfcount [key …] 计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL，

• 比如用HLL存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可

pfmerge [sourcekey …] 将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中

• 比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得

Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

geoadd< longitude> [longitude latitude member…] 添加地理位置（经度，纬度，名称）

• geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
• geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing

1. 两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过 Java 程序一次性导入。
2. 有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。
3. 当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。
4. 已经添加的数据，是无法再次往里面添加的。【去重，但是添加相同可以修改】

geopos [member…] 获得指定地区的坐标值

• GEOPOS china:city shanghai

geodist [m|km|ft|mi ] 获取两个位置之间的直线距离

单位：

• m 表示单位为米[默认值]。
• km 表示单位为千米。
• mi 表示单位为英里。
• ft 表示单位为英尺。

如果用户没有显式地指定单位参数，那么 GEODIST 默认使用米作为单位

georadius< longitude>radius m|km|ft|mi 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

• GEORADIUS china:city 100 30 1000 km