Redis常见数据类型操作命令学习:
http://www.redis.cn/commands.html
本文主要介绍五大数据类型,还有三大新数据类型会在另一篇文章中总结
数据类型
Redis键(key)
1.查看当前库所有key (匹配:keys *1)
keys *
2.判断某个key是否存在
exists key
3.查看你的key是什么类型
type key
4.删除指定的key数据
del key
5.根据value选择非阻塞删除,仅将keys从keyspace元数据中删除,真正的删除会在后续异步操作。
unlink key
6.为给定的key设置过期时间: 10秒钟:
expire key 10
7.查看还有多少秒过期,-1表示永不过期,-2表示已过期
ttl key
8.切换数据库:(select + 数字)默认使用的是数据库0,有16个
select 1
9.查看当前数据库的key的数量
dbsize
10.清空当前库
flushdb
11.通杀全部库(删库跑路)
flushall
Redis字符串(String)
简介
String是Redis最基本的类型,你可以理解成与Memcached一模一样的类型,一个key对应一个value。
String类型是二进制安全的。意味着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
常用命令
1.set <key><value>
添加键值对
set name jpl
2.get <key>
查询对应键值
get name
3.append <key><value>
将给定的<value>
追加到原值的末尾
append name is
4.strlen <key>
获得值的长度
strlen name
5.setnx <key><value>
只有在 key 不存在时 设置 key 的值
6.incr <key>
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
7.将 key 中储存的数字值减1
decr age
只能对数字值操作,如果为空,新增值为-1
9.incrby / decrby <key><步长>
将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。
10.同时设置一个或多个 key-value对
mset <key1><value1><key2><value2> .....
mset k12 12 k13 13
11.同时获取一个或多个 value
mget <key1><key2><key3> .....
mget k12 k13
12.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。
msetnx <key1><value1><key2><value2> .....
13.获得值的范围,类似java中的substring,前包,后包
getrange <key><起始位置><结束位置>
14.用 <value>
覆写<key>
所储存的字符串值,从<起始位置>开始(索引从0开始)。
setrange <key><起始位置><value>
15.设置键值的同时,设置过期时间,单位秒。
setex <key><过期时间><value>
16.以新换旧,设置了新值同时获得旧值。
getset <key><value>
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Java的ArrayList,采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.
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。
Redis列表(List)
简介
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。
常用命令
1.lpush/rpush <key><value1><value2><value3> ....
从左边/右边插入一个或多个值。
2.lrange <key><start><stop>
按照索引下标获得元素(从左到右)(0到-1)
3.lpop/rpop <key>
从左边/右边吐出一个值。值在键在,值光键亡。
3.rpoplpush <key1><key2>
从列表右边吐出一个值,插到列表左边。
4.lindex <key><index>
按照索引下标获得元素(从左到右)
5.llen <key>获得列表长度
llen k1
6.linsert <key> before <value><newvalue>在<value>的后面插入<newvalue>插入值
linsert k2 before "v11" "newv11"
7.lrem <key><n><value>从左边删除n个value(从左到右)
lrem k2 1 "newv11"
8.lset<key><index><value>将列表key下标为index的值替换成value
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。
Redis集合(Set)
简介
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
常用命令
1.sadd <key><value1><value2> .....
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
sadd k1 v1 v2 v3
2.smembers <key>
取出该集合的所有值
smembers k1
3.sismember <key><value>
判断集合是否为含有该值,有1,没有0
sismember k1 v1
4.scard<key>
返回该集合的元素个数。
scard k1
5.srem <key><value1><value2> ....
删除集合中的某个元素。
srem k1 v1 v2
6.spop <key>
随机从该集合中吐出一个值。
7.srandmember <key><n>
随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。
8.smove <source><destination>value
把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
smove k1 k2 v3
9.sinter <key1><key2>
返回两个集合的交集元素。
sinter k2 k3
10.sunion <key1><key2>
返回两个集合的并集元素。
sunion k2 k3
11.sdiff <key1><key2>
返回两个集合的差集元素(key1中的,不包含key2中的)
sdiff k2 k3
数据结构
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。
Redis哈希(Hash)
简介
Redis hash 是一个键值对集合。
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表,hash特别适合用于存储对象。
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:
常用命令
1.hset <key><field><value>给<key>集合中的 <field>键赋值<value>
hset user:1001 id 1
2.hget <key1><field>从<key1>集合<field>
取出 value
hget user:1001 id
3.hmset <key1><field1><value1><field2><value2>...
批量设置hash的值
hmset user:1002 id 2 name lbb age 30
4.hexists<key1><field>
查看哈希表 key 中,给定域 field 是否存在。
hexists user:1001: id
5.hkeys <key>
列出该hash集合的所有field
hkeys user:1002
6.hvals <key>
列出该hash集合的所有value
hvals user:1002
7.hincrby <key><field><increment>
为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1
hincrby user:1002 age 2
8.hsetnx <key><field><value>
将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ,当且仅当域 field 不存在 .
hsetnx user:1002 gender 1
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hashtabl
Redis有序集合Zset(sorted set)
简介
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。
常用命令
1.zadd <key><score1><value1><score2><value2>…
将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
zadd topn 200 java 300 c++ 400 mysql 500 php
2.zrange <key><start><stop>
[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。
zrange topn 0 -1
3.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。
zrangebyscore topn 300 500 withscores
4.zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count]
同上,改为从大到小排列。
zrevrangebyscore topn 500 200 withscores
5.zincrby <key><increment><value>
为元素的score加上增量
zincrby topn 50 java
6.zrem <key><value>
删除该集合下,指定值的元素
zrem topn java
7.zcount <key><min><max>
统计该集合,分数区间内的元素个数
zcount topn 200 300
8.zrank <key><value>
返回该值在集合中的排名,从0开始。
zrank topn java
数据结构
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。
跳跃表(跳表)
1、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。
2、实例
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。
从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高
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