Redis 的 8 大数据类型,写得非常好!

Redis 的 8 大数据类型,写得非常好!

大家好,又见面了,我是全栈君。

NoSQL 开发中或多或少都会用到,也是面试必问知识点。最近这几天的面试每一场都问到了。但是感觉回答的并不好,还有很多需要梳理的知识点。

官网可查看命令:http://www.redis.cn/commands.html

Redis-key

127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> set name xxx
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
127.0.0.1:6379> set age 1
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
2) "name"
127.0.0.1:6379> exists name  # 判断key 是否存在
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exists name1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> move name 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "age"
127.0.0.1:6379> set name yyy
OK
127.0.0.1:6379> expire name 10  # 设置key的过期时间,单位是秒
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl name  # 查看当前key的剩余过期时间
(integer) 7
127.0.0.1:6379> ttl name
(integer) -2
127.0.0.1:6379> type age  # 查看当前key的类型
string
127.0.0.1:6379> 

Redis 有以下 5 种基本的数据类型

1、String(字符串)

127.0.0.1:6379> set key1 v1   #设置值
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"v1"
127.0.0.1:6379> append key1 "hello"  # 追加值,如果不存在,相当于 set key
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello"
127.0.0.1:6379> strlen key1  # 获取字符串长度
(integer) 7
127.0.0.1:6379> 

自增、自减

127.0.0.1:6379> set views 0
OK
127.0.0.1:6379> get views
"0"
127.0.0.1:6379> incr views  # 自增 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get views
"1"
127.0.0.1:6379> decr views       # 自减 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> decr views
(integer) -1
127.0.0.1:6379> get views
"-1"
127.0.0.1:6379> incrby views 10  # 设置步长、自增 10 
(integer) 9
127.0.0.1:6379> decrby views 5      # 设置步长、自减 5
(integer) 4

字符串范围

127.0.0.1:6379> set key1 "hello,world!"
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"hello,world!"
127.0.0.1:6379> getrange key1 0 3  # 截取字符串[0, 3]
"hell"
127.0.0.1:6379> getrange key1 0 -1  # 获取全部的字符串,和 get key一样
"hello,world!"
127.0.0.1:6379> 

替换:

127.0.0.1:6379> set key2 abcdefg
OK
127.0.0.1:6379> get key2
"abcdefg"
127.0.0.1:6379> setrange key2 1 xx
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key2
"axxdefg"
127.0.0.1:6379> 

setex(set with expire):设置过期时间

和setnx(set if not exist):不存在再设置(在分布式锁中会经常使用)

127.0.0.1:6379> setex key3 30 "hello"  # 设置 30 秒后过期
OK
127.0.0.1:6379> ttl key3     # 剩余过期时间
(integer) 25
127.0.0.1:6379> setnx mykey "redis"   # mykey 不存在时设置成功
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "key2"
2) "key1"
3) "views"
4) "mykey"
127.0.0.1:6379> setnx mykey "mongoDB"  # mykey 存在时设置失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get mykey     # mykey 值不变
"redis"
127.0.0.1:6379> 

mset 和 mget

127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3  # 同时设置多个值
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k1"
2) "k3"
3) "k2"
127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3   # 同时获取多个值
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
127.0.0.1:6379> msetnx k1 v1 k4 v4       # msetnx 是一个原子性的操作,要么一起成功,要么都失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get k4
(nil)
127.0.0.1:6379>

对象

set user:1 {name:zhangsan, age:3}     # 设置一个 user:1 对象 值为 json  字符来保存一个对象

127.0.0.1:6379> mset user:1:name zhangsan user:1:age 2
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "zhangsan"
2) "2"
127.0.0.1:6379> 

getset:先 get 再 set

127.0.0.1:6379> getset db redis  # 如果不存在值,则返回 nil
(nil)
127.0.0.1:6379> get db
"redis"
127.0.0.1:6379> getset db mongodb  # 如果存在值,获取原来的值,并设置新的值
"redis"
127.0.0.1:6379> get db
"mongodb"
127.0.0.1:6379> 

String 的使用场景:value 除了是字符串以外还可以是数字

  • 计数器

  • 统计多单位的数量

  • 粉丝数

  • 对象缓存存储

2、List(列表)

基本的数据类型,列表。

在 Redis 中可以把 list 用作栈、队列、阻塞队列。

list 命令多数以 l开头。

127.0.0.1:6379> lpush list one   # 将一个值或者多个值,插入到列表的头部(左)
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list two
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush list three 
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1   # 查看全部元素
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> lrange list 0 1    # 通过区间获取值
1) "three"
2) "two"
127.0.0.1:6379> rpush list right   # 将一个值或者多个值,插入到列表的尾部(右)
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "right"
127.0.0.1:6379> 

弹出 pop

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "!"
2) "world"
3) "world"
4) "hello"
127.0.0.1:6379> lpop list  # 移除list的第一个元素
"!"
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "world"
2) "world"
3) "hello"
127.0.0.1:6379> rpop list   # 移除list的第一个元素
"hello"
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "world"
2) "world"
127.0.0.1:6379> 

索引 Lindex

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "hjk"
2) "world"
3) "world"
127.0.0.1:6379> lindex list 1  # 通过下标获取list中的某一个值
"world"
127.0.0.1:6379> lindex list 0
"hjk"
127.0.0.1:6379> 

Llen 长度:

127.0.0.1:6379> llen list
(integer) 3
127.0.0.1:6379>

移除指定的值:

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "hjk"
2) "world"
3) "world"
127.0.0.1:6379> lrem list 1 world  # 移除list集合中指定个数的value,精确匹配
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "hjk"
2) "world"
127.0.0.1:6379> lpush list hjk
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "hjk"
2) "hjk"
3) "world"
127.0.0.1:6379> lrem list 2 hjk
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "world"
127.0.0.1:6379> 

trim 截断

127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello1"
2) "hello2"
3) "hello3"
4) "hello4"
127.0.0.1:6379> ltrim mylist 1 2 # 通过下标截取指定长度,这个list已经被破坏了,截断之后只剩下截断后的元素
OK
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello2"
2) "hello3"
127.0.0.1:6379> 

rpoplpush :移除列表的最后一个元素,将他移动到新的列表中。

127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello1"
2) "hello2"
3) "hello3"
127.0.0.1:6379> rpoplpush mylist myotherlist  # 移除列表的最后一个元素,将他移动到新的列表中。
"hello3"
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1  # 查看原来的列表
1) "hello1"
2) "hello2"
127.0.0.1:6379> lrange myotherlist 0 -1  # 查看目标列表中,确实存在该值
1) "hello3"
127.0.0.1:6379> 

lset:将列表中指定下标的值替换为另一个值,更新操作

127.0.0.1:6379> exists list  # 判断这个列表是否存在
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lset list 0 item  # 如果不存在的话,更新会报错
(error) ERR no such key
127.0.0.1:6379> lpush list value1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list 0 0 
1) "value1"
127.0.0.1:6379> lset list 0 item  # 如果存在,更新当前下标的值
OK
127.0.0.1:6379> lset list 1 other  # 如果不存在的话,更新会报错
(error) ERR index out of range
127.0.0.1:6379> 

linsert:将某个具体的value插入到列表中某个元素的前面或者后面

127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello1"
2) "hello2"
127.0.0.1:6379> linsert mylist before "hello2" hello
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello1"
2) "hello"
3) "hello2"
127.0.0.1:6379> linsert mylist after "hello2" hello
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello1"
2) "hello"
3) "hello2"
4) "hello"
127.0.0.1:6379> 

小结:

  • list 实际上是一个链表,前后都可以插入

  • 如果key不存在,创建新的链表

  • 如果移除了所有的值,空链表,也代表不存在

  • 在两边插入或者改动值,效率最高。

3、Set (集合)

127.0.0.1:6379> sadd myset "hello"  # set 集合中添加元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "world"  
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset      # 查看指定Set的所有值
1) "world"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> sismember myset hello  # 判断某一个值是不是在set中
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember myset hello1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> scard myset  # 获取集合中的个数
(integer) 2
127.0.0.1:6379> sadd myset "hello2"  
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset   
1) "world"
2) "hello2"
3) "hello"
127.0.0.1:6379> srem myset hello   # 移除元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "world"
2) "hello2"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "kkk"
2) "world"
3) "hjk"
4) "hello2"
127.0.0.1:6379> srandmember myset   # 随机抽取一个元素
"hjk"
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"hello2"
127.0.0.1:6379> srandmember myset 2   # 随机抽取指定个数的元素
1) "world"
2) "hello2"
127.0.0.1:6379> srandmember myset 2
1) "hello2"
2) "hjk"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "kkk"
2) "world"
3) "hjk"
4) "hello2"
127.0.0.1:6379> spop myset  # 随机删除元素
"hjk"
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "kkk"
2) "world"
3) "hello2"
127.0.0.1:6379> spop myset
"hello2"
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "kkk"
2) "world"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "kkk"
2) "world"
127.0.0.1:6379> sadd myset2 set2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smove myset myset2 "kkk"   # 将一个特定的值,移动到另一个set集合中
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "world"
127.0.0.1:6379> smembers myset2
1) "kkk"
2) "set2"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> smembers key1
1) "b"
2) "a"
3) "c"
127.0.0.1:6379> smembers key2
1) "e"
2) "d"
3) "c"
127.0.0.1:6379> sdiff key1 key2   # 差集
1) "b"
2) "a"
127.0.0.1:6379> sinter key1 key2    # 交集
1) "c"
127.0.0.1:6379> sunion key1 key2  # 并集
1) "e"
2) "a"
3) "c"
4) "d"
5) "b"

4、Hash(哈希)

也是 key – value 形式的,但是value 是一个map。

127.0.0.1:6379> hset myhash field xxx  # set 一个 key-value
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget myhash field   # 获取一个字段值
"xxx"
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world  # set 多个 key-value
OK
127.0.0.1:6379> hmget myhash field field1 field2   # 获取多个字段值
1) "xxx"
2) "hello"
3) "world"
127.0.0.1:6379> hgetall myhash    # 获取全部的数据
1) "field"
2) "xxx"
3) "field1"
4) "hello"
5) "field2"
6) "world"
127.0.0.1:6379> hdel myhash field1  # 删除指定的key,对应的value也就没有了
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field"
2) "xxx"
3) "field2"
4) "world"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> hlen myhash  # 获取长度
(integer) 2
127.0.0.1:6379> hexists myhash field1   # 判断指定key是否存在
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hexists myhash field2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hkeys myhash  # 获取所有的key
1) "field"
2) "field2"
127.0.0.1:6379> hvals myhash  # 获取所有的value
1) "xxx"
2) "world"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> hset myhash field3 5  
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hincrby myhash field3 1  # 指定增量
(integer) 6
127.0.0.1:6379> hincrby myhash field3 -1
(integer) 5
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 hello  # 如果不存在则可以设置
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 world  # 如果存在则不能设置
(integer) 0
127.0.0.1:6379> 

Hash 适合存储经常变动的对象信息,String 更适合于存储字符串。

5、zset (有序集合)

127.0.0.1:6379> zadd myset 1 one  # 添加一个值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 two 3 three # 添加多个值
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange myset 0 -1
1) "one"
2) "two"
3) "three"
127.0.0.1:6379> 

实现排序:

127.0.0.1:6379> zadd salary 2500 xiaohong
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 5000 xiaoming
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 500 xaiozhang
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "xaiozhang"
2) "xiaohong"
3) "xiaoming"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf  # 从小到大显示全部的用户
1) "xaiozhang"
2) "xiaohong"
3) "xiaoming"
127.0.0.1:6379> zrevrange salary 0 -1  # 从大到小进行排序
1) "xiaoming"
2) "xiaohong"
3) "xaiozhang"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf withscores   # 附带成绩的显示所有用户
1) "xaiozhang"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"
5) "xiaoming"
6) "5000"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf 2500 withscores   # 显示工资小于 2500 的用户
1) "xaiozhang"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "xaiozhang"
2) "xiaohong"
3) "xiaoming"
127.0.0.1:6379> zrem salary xiaohong  # 移除特定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "xaiozhang"
2) "xiaoming"
127.0.0.1:6379> zcard salary  # 获取有序集合的个数
(integer) 2
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 world 3 !
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 3  # 获取指定区间的人员数量
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 2
(integer) 2

Redis 三种特殊数据类型

1、geospatial

Redis 在 3.2 推出 Geo 类型,该功能可以推算出地理位置信息,两地之间的距离。

文档:https://www.redis.net.cn/order/3687.html

借助网站模拟一些数据:http://www.jsons.cn/lngcode/

geoadd 添加地理位置

规则: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。

有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。当坐标位置超出指定范围时,该命令将会返回一个错误。

(error) ERR invalid longitude latitude pair xxx yyy

添加一些模拟数据:

127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.40 39.90 beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shengzhen
(integer) 2
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian
(integer) 2
127.0.0.1:6379> 

geopos 获得当前定位坐标值

127.0.0.1:6379> geopos china:city beijing  # 获得指定城市的经纬度
1) 1) "116.39999896287918091"
   2) "39.90000009167092543"
127.0.0.1:6379> geopos china:city shanghai
1) 1) "121.47000163793563843"
   2) "31.22999903975783553"
127.0.0.1:6379> 

geodist 获取两个位置之间的距离

单位:

  • m 表示单位为米。

  • 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。

127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai km # 查看北京和上海直接的直线距离
"1067.3788"
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing chongqing km
"1464.0708"
127.0.0.1:6379> 

georedius 以给定的经纬度为中心,找出某一半径内的元素

127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km # 以110, 30 这个点为中心,寻找方圆 1000km 的城市
1) "chongqing"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km 
1) "chongqing"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withcoord #  显示他人的定位信息
1) 1) "chongqing"
   2) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
   2) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist #  显示到中心点的距离
1) 1) "chongqing"
   2) "341.9374"
2) 1) "xian"
   2) "483.8340"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 1  # 指定数量
1) 1) "chongqing"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 2
1) 1) "chongqing"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
   2) "483.8340"
   3) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> 

GEORADIUSBYMEMBER 找出位于指定元素周围的其他元素

127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city shanghai 1000 km
1) "hangzhou"
2) "shanghai"
127.0.0.1:6379> 

geo 底层实现原理其实就是 zset ,可以使用 zset 命令操作 geo

127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "chongqing"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
6) "beijing"
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing  # 删除一个元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "chongqing"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
127.0.0.1:6379> 

2、hyperloglog

基数:数学上集合的元素个数,是不能重复的。

UV(Unique visitor):是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。访问的一个电脑客户端为一个访客,一天内同一个访客仅被计算一次。

Redis 2.8.9 版本更新了 hyperloglog 数据结构,是基于基数统计的算法。

hyperloglog 的优点是占用内存小,并且是固定的。存储 2^64 个不同元素的基数,只需要 12 KB 的空间。但是也可能有 0.81% 的错误率。

这个数据结构常用于统计网站的 UV。传统的方式是使用 set 保存用户的ID,然后统计 set 中元素的数量作为判断标准。但是这种方式保存了大量的用户 ID,ID 一般比较长,占空间,还很麻烦。我们的目的是计数,不是保存数据,所以这样做有弊端。但是如果使用 hyperloglog 就比较合适了。

127.0.0.1:6379> pfadd mykey a b c d e f g h i j # 创建第一组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey     # 统计 mykey 基数
(integer) 10
127.0.0.1:6379> PFADD mykey2 i j z x c v b n m  # 创建第二组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2     # 统计 mykey2 基数
(integer) 9
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2  # 合并两组 mykey mykey2 => mykey3
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3
(integer) 15
127.0.0.1:6379> 

3、bitmap 位图

bitmap就是通过最小的单位bit来进行0或者1的设置,表示某个元素对应的值或者状态。一个bit的值,或者是0,或者是1;也就是说一个bit能存储的最多信息是2。

bitmap 常用于统计用户信息比如活跃粉丝和不活跃粉丝、登录和未登录、是否打卡等。

这里使用一周打卡的案例说明其用法:

127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1  # 周一打卡了
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0  # 周二未打卡
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0  # 周三未打卡
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> 

查看某一天是否打卡:

127.0.0.1:6379> GETBIT sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GETBIT sign 6
(integer) 0
127.0.0.1:6379> 

统计:统计打卡的天数

127.0.0.1:6379> BITCOUNT sign
(integer) 4
127.0.0.1:6379> 

来源:https://www.cnblogs.com/itzhouq/p/redis22.html

Redis 的 8 大数据类型,写得非常好!

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