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Redis 八種常用數據類型常用命令和應用場景

數據庫 Redis
String 是一種二進制安全的數據類型,可以用來存儲任何類型的數據比如字符串、整數、浮點數、圖片(圖片的 base64 編碼或者解碼或者圖片的路徑)、序列化后的對象。

夯實基礎,通過這篇文章帶著大家簡單回顧一下 Redis 中的 8 種常用數據類型:

  • 5 種基礎數據類型:String(字符串)、List(列表)、Set(集合)、Hash(散列)、Zset(有序集合)。
  • 3 種特殊數據類型:HyperLogLog(基數統計)、Bitmap (位圖)、Geospatial (地理位置)。

Redis 5 種基本數據類型

Redis 共有 5 種基本數據類型:String(字符串)、List(列表)、Set(集合)、Hash(散列)、Zset(有序集合)。

這 5 種數據類型是直接提供給用戶使用的,是數據的保存形式,其底層實現主要依賴這 8 種數據結構:簡單動態字符串(SDS)、LinkedList(雙向鏈表)、Dict(哈希表/字典)、SkipList(跳躍表)、Intset(整數集合)、ZipList(壓縮列表)、QuickList(快速列表)。

Redis 5 種基本數據類型對應的底層數據結構實現如下表所示:

String

List

Hash

Set

Zset

SDS

LinkedList/ZipList/QuickList

Dict、ZipList

Dict、Intset

ZipList、SkipList

Redis 3.2 之前,List 底層實現是 LinkedList 或者 ZipList。Redis 3.2 之后,引入了 LinkedList 和 ZipList 的結合 QuickList,List 的底層實現變為 QuickList。從 Redis 7.0 開始, ZipList 被 ListPack 取代。

你可以在 Redis 官網上找到 Redis 數據類型/結構非常詳細的介紹:

  • Redis Data Structures[1]
  • Redis Data types tutorial[2]

未來隨著 Redis 新版本的發布,可能會有新的數據結構出現,通過查閱 Redis 官網對應的介紹,你總能獲取到最靠譜的信息。

圖片圖片

String(字符串)

介紹

String 是 Redis 中最簡單同時也是最常用的一個數據類型。

String 是一種二進制安全的數據類型,可以用來存儲任何類型的數據比如字符串、整數、浮點數、圖片(圖片的 base64 編碼或者解碼或者圖片的路徑)、序列化后的對象。

圖片圖片

雖然 Redis 是用 C 語言寫的,但是 Redis 并沒有使用 C 的字符串表示,而是自己構建了一種 簡單動態字符串(Simple Dynamic String,SDS)。相比于 C 的原生字符串,Redis 的 SDS 不光可以保存文本數據還可以保存二進制數據,并且獲取字符串長度復雜度為 O(1)(C 字符串為 O(N)),除此之外,Redis 的 SDS API 是安全的,不會造成緩沖區溢出。

常用命令

命令

介紹

SET key value

設置指定 key 的值

SETNX key value

只有在 key 不存在時設置 key 的值

GET key

獲取指定 key 的值

MSET key1 value1 key2 value2 ……

設置一個或多個指定 key 的值

MGET key1 key2 ...

獲取一個或多個指定 key 的值

STRLEN key

返回 key 所儲存的字符串值的長度

INCR key

將 key 中儲存的數字值增一

DECR key

將 key 中儲存的數字值減一

EXISTS key

判斷指定 key 是否存在

DEL key(通用)

刪除指定的 key

EXPIRE key seconds(通用)

給指定 key 設置過期時間

更多 Redis String 命令以及詳細使用指南,請查看 Redis 官網對應的介紹:https://redis.io/commands/?group=string 。

基本操作:

> SET key value
OK
> GET key
"value"
> EXISTS key
(integer) 1
> STRLEN key
(integer) 5
> DEL key
(integer) 1
> GET key
(nil)

批量設置:

> MSET key1 value1 key2 value2
OK
> MGET key1 key2 # 批量獲取多個 key 對應的 value
1) "value1"
2) "value2"

計數器(字符串的內容為整數的時候可以使用):

> SET number 1
OK
> INCR number # 將 key 中儲存的數字值增一
(integer) 2
> GET number
"2"
> DECR number # 將 key 中儲存的數字值減一
(integer) 1
> GET number
"1"

設置過期時間(默認為永不過期):

> EXPIRE key 60
(integer) 1
> SETEX key 60 value # 設置值并設置過期時間
OK
> TTL key
(integer) 56

應用場景

需要存儲常規數據的場景

  • 舉例:緩存 Session、Token、圖片地址、序列化后的對象(相比較于 Hash 存儲更節省內存)。
  • 相關命令:SET、GET。

需要計數的場景

  • 舉例:用戶單位時間的請求數(簡單限流可以用到)、頁面單位時間的訪問數。
  • 相關命令:SET、GET、 INCR、DECR 。

分布式鎖

利用 SETNX key value 命令可以實現一個最簡易的分布式鎖(存在一些缺陷,通常不建議這樣實現分布式鎖)。

List(列表)

介紹

Redis 中的 List 其實就是鏈表數據結構的實現。我在 線性數據結構 :數組、鏈表、棧、隊列[3] 這篇文章中詳細介紹了鏈表這種數據結構,我這里就不多做介紹了。

許多高級編程語言都內置了鏈表的實現比如 Java 中的 LinkedList,但是 C 語言并沒有實現鏈表,所以 Redis 實現了自己的鏈表數據結構。Redis 的 List 的實現為一個 雙向鏈表,即可以支持反向查找和遍歷,更方便操作,不過帶來了部分額外的內存開銷。

圖片圖片

常用命令

命令

介紹

RPUSH key value1 value2 ...

在指定列表的尾部(右邊)添加一個或多個元素

LPUSH key value1 value2 ...

在指定列表的頭部(左邊)添加一個或多個元素

LSET key index value

將指定列表索引 index 位置的值設置為 value

LPOP key

移除并獲取指定列表的第一個元素(最左邊)

RPOP key

移除并獲取指定列表的最后一個元素(最右邊)

LLEN key

獲取列表元素數量

LRANGE key start end

獲取列表 start 和 end 之間 的元素

更多 Redis List 命令以及詳細使用指南,請查看 Redis 官網對應的介紹:https://redis.io/commands/?group=list 。

通過 RPUSH/LPOP 或者 LPUSH/RPOP實現隊列:

> RPUSH myList value1
(integer) 1
> RPUSH myList value2 value3
(integer) 3
> LPOP myList
"value1"
> LRANGE myList 0 1
1) "value2"
2) "value3"
> LRANGE myList 0 -1
1) "value2"
2) "value3"

通過 RPUSH/RPOP或者LPUSH/LPOP 實現棧:

> RPUSH myList2 value1 value2 value3
(integer) 3
> RPOP myList2 # 將 list的最右邊的元素取出
"value3"

我專門畫了一個圖方便大家理解 RPUSH , LPOP , lpush , RPOP 命令:

圖片圖片

通過 LRANGE 查看對應下標范圍的列表元素:

> RPUSH myList value1 value2 value3
(integer) 3
> LRANGE myList 0 1
1) "value1"
2) "value2"
> LRANGE myList 0 -1
1) "value1"
2) "value2"
3) "value3"

通過 LRANGE 命令,你可以基于 List 實現分頁查詢,性能非常高!

通過 LLEN 查看鏈表長度:

> LLEN myList
(integer) 3

應用場景

信息流展示

  • 舉例:最新文章、最新動態。
  • 相關命令:LPUSH、LRANGE。

消息隊列

List 可以用來做消息隊列,只是功能過于簡單且存在很多缺陷,不建議這樣做。

相對來說,Redis 5.0 新增加的一個數據結構 Stream 更適合做消息隊列一些,只是功能依然非常簡陋。和專業的消息隊列相比,還是有很多欠缺的地方比如消息丟失和堆積問題不好解決。

Hash(哈希)

介紹

Redis 中的 Hash 是一個 String 類型的 field-value(鍵值對) 的映射表,特別適合用于存儲對象,后續操作的時候,你可以直接修改這個對象中的某些字段的值。

Hash 類似于 JDK1.8 前的 HashMap,內部實現也差不多(數組 + 鏈表)。不過,Redis 的 Hash 做了更多優化。

圖片圖片

常用命令

命令

介紹

HSET key field value

設置指定哈希表中指定字段的值

HSETNX key field value

只有指定字段不存在時設置指定字段的值

HMSET key field1 value1 field2 value2 ...

同時將一個或多個 field-value (域-值)對設置到指定哈希表中

HGET key field

獲取指定哈希表中指定字段的值

HMGET key field1 field2 ...

獲取指定哈希表中一個或者多個指定字段的值

HGETALL key

獲取指定哈希表中所有的鍵值對

HEXISTS key field

查看指定哈希表中指定的字段是否存在

HDEL key field1 field2 ...

刪除一個或多個哈希表字段

HLEN key

獲取指定哈希表中字段的數量

HINCRBY key field increment

對指定哈希中的指定字段做運算操作(正數為加,負數為減)

更多 Redis Hash 命令以及詳細使用指南,請查看 Redis 官網對應的介紹:https://redis.io/commands/?group=hash 。

模擬對象數據存儲:

> HMSET userInfoKey name "guide" description "dev" age 24
OK
> HEXISTS userInfoKey name # 查看 key 對應的 value中指定的字段是否存在。
(integer) 1
> HGET userInfoKey name # 獲取存儲在哈希表中指定字段的值。
"guide"
> HGET userInfoKey age
"24"
> HGETALL userInfoKey # 獲取在哈希表中指定 key 的所有字段和值
1) "name"
2) "guide"
3) "description"
4) "dev"
5) "age"
6) "24"
> HSET userInfoKey name "GuideGeGe"
> HGET userInfoKey name
"GuideGeGe"
> HINCRBY userInfoKey age 2
(integer) 26

應用場景

對象數據存儲場景

  • 舉例:用戶信息、商品信息、文章信息、購物車信息。
  • 相關命令:HSET (設置單個字段的值)、HMSET(設置多個字段的值)、HGET(獲取單個字段的值)、HMGET(獲取多個字段的值)。

Set(集合)

介紹

Redis 中的 Set 類型是一種無序集合,集合中的元素沒有先后順序但都唯一,有點類似于 Java 中的 HashSet 。當你需要存儲一個列表數據,又不希望出現重復數據時,Set 是一個很好的選擇,并且 Set 提供了判斷某個元素是否在一個 Set 集合內的重要接口,這個也是 List 所不能提供的。

你可以基于 Set 輕易實現交集、并集、差集的操作,比如你可以將一個用戶所有的關注人存在一個集合中,將其所有粉絲存在一個集合。這樣的話,Set 可以非常方便的實現如共同關注、共同粉絲、共同喜好等功能。這個過程也就是求交集的過程。

圖片圖片

常用命令

命令

介紹

SADD key member1 member2 ...

向指定集合添加一個或多個元素

SMEMBERS key

獲取指定集合中的所有元素

SCARD key

獲取指定集合的元素數量

SISMEMBER key member

判斷指定元素是否在指定集合中

SINTER key1 key2 ...

獲取給定所有集合的交集

SINTERSTORE destination key1 key2 ...

將給定所有集合的交集存儲在 destination 中

SUNION key1 key2 ...

獲取給定所有集合的并集

SUNIONSTORE destination key1 key2 ...

將給定所有集合的并集存儲在 destination 中

SDIFF key1 key2 ...

獲取給定所有集合的差集

SDIFFSTORE destination key1 key2 ...

將給定所有集合的差集存儲在 destination 中

SPOP key count

隨機移除并獲取指定集合中一個或多個元素

SRANDMEMBER key count

隨機獲取指定集合中指定數量的元素

更多 Redis Set 命令以及詳細使用指南,請查看 Redis 官網對應的介紹:https://redis.io/commands/?group=set 。

基本操作:

> SADD mySet value1 value2
(integer) 2
> SADD mySet value1 # 不允許有重復元素,因此添加失敗
(integer) 0
> SMEMBERS mySet
1) "value1"
2) "value2"
> SCARD mySet
(integer) 2
> SISMEMBER mySet value1
(integer) 1
> SADD mySet2 value2 value3
(integer) 2
  • mySet : value1、value2 。
  • mySet2:value2、value3 。

求交集:

> SINTERSTORE mySet3 mySet mySet2
(integer) 1
> SMEMBERS mySet3
1) "value2"

求并集:

> SUNION mySet mySet2
1) "value3"
2) "value2"
3) "value1"

求差集:

> SDIFF mySet mySet2 # 差集是由所有屬于 mySet 但不屬于 A 的元素組成的集合
1) "value1"

應用場景

需要存放的數據不能重復的場景

  • 舉例:網站 UV 統計(數據量巨大的場景還是 HyperLogLog更適合一些)、文章點贊、動態點贊等場景。
  • 相關命令:SCARD(獲取集合數量) 。

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需要獲取多個數據源交集、并集和差集的場景

  • 舉例:共同好友(交集)、共同粉絲(交集)、共同關注(交集)、好友推薦(差集)、音樂推薦(差集)、訂閱號推薦(差集+交集) 等場景。
  • 相關命令:SINTER(交集)、SINTERSTORE (交集)、SUNION (并集)、SUNIONSTORE(并集)、SDIFF(差集)、SDIFFSTORE (差集)。

圖片圖片

需要隨機獲取數據源中的元素的場景

  • 舉例:抽獎系統、隨機點名等場景。
  • 相關命令:SPOP(隨機獲取集合中的元素并移除,適合不允許重復中獎的場景)、SRANDMEMBER(隨機獲取集合中的元素,適合允許重復中獎的場景)。

Sorted Set(有序集合)

介紹

Sorted Set 類似于 Set,但和 Set 相比,Sorted Set 增加了一個權重參數 score,使得集合中的元素能夠按 score 進行有序排列,還可以通過 score 的范圍來獲取元素的列表。有點像是 Java 中 HashMap 和 TreeSet 的結合體。

圖片圖片

常用命令

命令

介紹

ZADD key score1 member1 score2 member2 ...

向指定有序集合添加一個或多個元素

ZCARD KEY

獲取指定有序集合的元素數量

ZSCORE key member

獲取指定有序集合中指定元素的 score 值

ZINTERSTORE destination numkeys key1 key2 ...

將給定所有有序集合的交集存儲在 destination 中,對相同元素對應的 score 值進行 SUM 聚合操作,numkeys 為集合數量

ZUNIONSTORE destination numkeys key1 key2 ...

求并集,其它和 ZINTERSTORE 類似

ZDIFFSTORE destination numkeys key1 key2 ...

求差集,其它和 ZINTERSTORE 類似

ZRANGE key start end

獲取指定有序集合 start 和 end 之間的元素(score 從低到高)

ZREVRANGE key start end

獲取指定有序集合 start 和 end 之間的元素(score 從高到底)

ZREVRANK key member

獲取指定有序集合中指定元素的排名(score 從大到小排序)

更多 Redis Sorted Set 命令以及詳細使用指南,請查看 Redis 官網對應的介紹:https://redis.io/commands/?group=sorted-set 。

基本操作:

> ZADD myZset 2.0 value1 1.0 value2
(integer) 2
> ZCARD myZset
2
> ZSCORE myZset value1
2.0
> ZRANGE myZset 0 1
1) "value2"
2) "value1"
> ZREVRANGE myZset 0 1
1) "value1"
2) "value2"
> ZADD myZset2 4.0 value2 3.0 value3
(integer) 2
  • myZset : value1(2.0)、value2(1.0) 。
  • myZset2:value2 (4.0)、value3(3.0) 。

獲取指定元素的排名:

> ZREVRANK myZset value1
0
> ZREVRANK myZset value2
1

求交集:

> ZINTERSTORE myZset3 2 myZset myZset2
1
> ZRANGE myZset3 0 1 WITHSCORES
value2
5

求并集:

> ZUNIONSTORE myZset4 2 myZset myZset2
3
> ZRANGE myZset4 0 2 WITHSCORES
value1
2
value3
3
value2
5

求差集:

> ZDIFF 2 myZset myZset2 WITHSCORES
value1
2

應用場景

需要隨機獲取數據源中的元素根據某個權重進行排序的場景

  • 舉例:各種排行榜比如直播間送禮物的排行榜、朋友圈的微信步數排行榜、王者榮耀中的段位排行榜、話題熱度排行榜等等。
  • 相關命令:ZRANGE (從小到大排序)、 ZREVRANGE (從大到小排序)、ZREVRANK (指定元素排名)。

圖片圖片

需要存儲的數據有優先級或者重要程度的場景 比如優先級任務隊列。

  • 舉例:優先級任務隊列。
  • 相關命令:ZRANGE (從小到大排序)、 ZREVRANGE (從大到小排序)、ZREVRANK (指定元素排名)。

總結

數據類型

說明

String

一種二進制安全的數據類型,可以用來存儲任何類型的數據比如字符串、整數、浮點數、圖片(圖片的 base64 編碼或者解碼或者圖片的路徑)、序列化后的對象。

List

Redis 的 List 的實現為一個雙向鏈表,即可以支持反向查找和遍歷,更方便操作,不過帶來了部分額外的內存開銷。

Hash

一個 String 類型的 field-value(鍵值對) 的映射表,特別適合用于存儲對象,后續操作的時候,你可以直接修改這個對象中的某些字段的值。

Set

無序集合,集合中的元素沒有先后順序但都唯一,有點類似于 Java 中的 HashSet 。

Zset

和 Set 相比,Sorted Set 增加了一個權重參數 score,使得集合中的元素能夠按 score 進行有序排列,還可以通過 score 的范圍來獲取元素的列表。有點像是 Java 中 HashMap 和 TreeSet 的結合體。

Redis 3 種特殊的數據類型

除了 5 種基本的數據類型之外,Redis 還支持 3 種特殊的數據類型:Bitmap、HyperLogLog、GEO。

Bitmap (位圖)

介紹

根據官網介紹:

Bitmaps are not an actual data type, but a set of bit-oriented operations defined on the String type which is treated like a bit vector. Since strings are binary safe blobs and their maximum length is 512 MB, they are suitable to set up to 2^32 different bits.

Bitmap 不是 Redis 中的實際數據類型,而是在 String 類型上定義的一組面向位的操作,將其視為位向量。由于字符串是二進制安全的塊,且最大長度為 512 MB,它們適合用于設置最多 2^32 個不同的位。

Bitmap 存儲的是連續的二進制數字(0 和 1),通過 Bitmap, 只需要一個 bit 位來表示某個元素對應的值或者狀態,key 就是對應元素本身 。我們知道 8 個 bit 可以組成一個 byte,所以 Bitmap 本身會極大的節省儲存空間。

你可以將 Bitmap 看作是一個存儲二進制數字(0 和 1)的數組,數組中每個元素的下標叫做 offset(偏移量)。

圖片圖片

常用命令

命令

介紹

SETBIT key offset value

設置指定 offset 位置的值

GETBIT key offset

獲取指定 offset 位置的值

BITCOUNT key start end

獲取 start 和 end 之前值為 1 的元素個數

BITOP operation destkey key1 key2 ...

對一個或多個 Bitmap 進行運算,可用運算符有 AND, OR, XOR 以及 NOT

Bitmap 基本操作演示:

# SETBIT 會返回之前位的值(默認是 0)這里會生成 7 個位
> SETBIT mykey 7 1
(integer) 0
> SETBIT mykey 7 0
(integer) 1
> GETBIT mykey 7
(integer) 0
> SETBIT mykey 6 1
(integer) 0
> SETBIT mykey 8 1
(integer) 0
# 通過 bitcount 統計被被設置為 1 的位的數量。
> BITCOUNT mykey
(integer) 2

應用場景

需要保存狀態信息(0/1 即可表示)的場景

  • 舉例:用戶簽到情況、活躍用戶情況、用戶行為統計(比如是否點贊過某個視頻)。
  • 相關命令:SETBIT、GETBIT、BITCOUNT、BITOP。

HyperLogLog(基數統計)

介紹

HyperLogLog 是一種有名的基數計數概率算法 ,基于 LogLog Counting(LLC)優化改進得來,并不是 Redis 特有的,Redis 只是實現了這個算法并提供了一些開箱即用的 API。

Redis 提供的 HyperLogLog 占用空間非常非常小,只需要 12k 的空間就能存儲接近2^64個不同元素。這是真的厲害,這就是數學的魅力么!并且,Redis 對 HyperLogLog 的存儲結構做了優化,采用兩種方式計數:

  • 稀疏矩陣:計數較少的時候,占用空間很小。
  • 稠密矩陣:計數達到某個閾值的時候,占用 12k 的空間。

Redis 官方文檔中有對應的詳細說明:

圖片圖片

基數計數概率算法為了節省內存并不會直接存儲元數據,而是通過一定的概率統計方法預估基數值(集合中包含元素的個數)。因此, HyperLogLog 的計數結果并不是一個精確值,存在一定的誤差(標準誤差為 0.81% )。

圖片圖片

HyperLogLog 的使用非常簡單,但原理非常復雜。HyperLogLog 的原理以及在 Redis 中的實現可以看這篇文章:HyperLogLog 算法的原理講解以及 Redis 是如何應用它的[4] 。

再推薦一個可以幫助理解 HyperLogLog 原理的工具:Sketch of the Day: HyperLogLog — Cornerstone of a Big Data Infrastructure[5] 。

除了 HyperLogLog 之外,Redis 還提供了其他的概率數據結構,對應的官方文檔地址:https://redis.io/docs/data-types/probabilistic/ 。

常用命令

HyperLogLog 相關的命令非常少,最常用的也就 3 個。

命令

介紹

PFADD key element1 element2 ...

添加一個或多個元素到 HyperLogLog 中

PFCOUNT key1 key2

獲取一個或者多個 HyperLogLog 的唯一計數。

PFMERGE destkey sourcekey1 sourcekey2 ...

將多個 HyperLogLog 合并到 destkey 中,destkey 會結合多個源,算出對應的唯一計數。

HyperLogLog 基本操作演示:

> PFADD hll foo bar zap
(integer) 1
> PFADD hll zap zap zap
(integer) 0
> PFADD hll foo bar
(integer) 0
> PFCOUNT hll
(integer) 3
> PFADD some-other-hll 1 2 3
(integer) 1
> PFCOUNT hll some-other-hll
(integer) 6
> PFMERGE desthll hll some-other-hll
"OK"
> PFCOUNT desthll
(integer) 6

應用場景

數量量巨大(百萬、千萬級別以上)的計數場景

  • 舉例:熱門網站每日/每周/每月訪問 ip 數統計、熱門帖子 uv 統計、
  • 相關命令:PFADD、PFCOUNT 。

Geospatial (地理位置)

介紹

Geospatial index(地理空間索引,簡稱 GEO) 主要用于存儲地理位置信息,基于 Sorted Set 實現。

通過 GEO 我們可以輕松實現兩個位置距離的計算、獲取指定位置附近的元素等功能。

圖片圖片

常用命令

命令

介紹

GEOADD key longitude1 latitude1 member1 ...

添加一個或多個元素對應的經緯度信息到 GEO 中

GEOPOS key member1 member2 ...

返回給定元素的經緯度信息

GEODIST key member1 member2 M/KM/FT/MI

返回兩個給定元素之間的距離

GEORADIUS key longitude latitude radius distance

獲取指定位置附近 distance 范圍內的其他元素,支持 ASC(由近到遠)、DESC(由遠到近)、Count(數量) 等參數

GEORADIUSBYMEMBER key member radius distance

類似于 GEORADIUS 命令,只是參照的中心點是 GEO 中的元素

基本操作:

> GEOADD personLocation 116.33 39.89 user1 116.34 39.90 user2 116.35 39.88 user3
3
> GEOPOS personLocation user1
116.3299986720085144
39.89000061669732844
> GEODIST personLocation user1 user2 km
1.4018

通過 Redis 可視化工具查看 personLocation ,果不其然,底層就是 Sorted Set。

GEO 中存儲的地理位置信息的經緯度數據通過 GeoHash 算法轉換成了一個整數,這個整數作為 Sorted Set 的 score(權重參數)使用。

圖片圖片

獲取指定位置范圍內的其他元素:

> GEORADIUS personLocation 116.33 39.87 3 km
user3
user1
> GEORADIUS personLocation 116.33 39.87 2 km
> GEORADIUS personLocation 116.33 39.87 5 km
user3
user1
user2
> GEORADIUSBYMEMBER personLocation user1 5 km
user3
user1
user2
> GEORADIUSBYMEMBER personLocation user1 2 km
user1
user2

GEORADIUS 命令的底層原理解析可以看看阿里的這篇文章:Redis 到底是怎么實現“附近的人”這個功能的呢?[6] 。

移除元素:

GEO 底層是 Sorted Set ,你可以對 GEO 使用 Sorted Set 相關的命令。

> ZREM personLocation user1
1
> ZRANGE personLocation 0 -1
user3
user2
> ZSCORE personLocation user2
4069879562983946

應用場景

需要管理使用地理空間數據的場景

  • 舉例:附近的人。
  • 相關命令: GEOADD、GEORADIUS、GEORADIUSBYMEMBER 。

總結

數據類型

說明

Bitmap

你可以將 Bitmap 看作是一個存儲二進制數字(0 和 1)的數組,數組中每個元素的下標叫做 offset(偏移量)。通過 Bitmap, 只需要一個 bit 位來表示某個元素對應的值或者狀態,key 就是對應元素本身 。我們知道 8 個 bit 可以組成一個 byte,所以 Bitmap 本身會極大的節省儲存空間。

HyperLogLog

Redis 提供的 HyperLogLog 占用空間非常非常小,只需要 12k 的空間就能存儲接近2^64個不同元素。不過,HyperLogLog 的計數結果并不是一個精確值,存在一定的誤差(標準誤差為 0.81% )。

Geospatial index

Geospatial index(地理空間索引,簡稱 GEO) 主要用于存儲地理位置信息,基于 Sorted Set 實現。

參考資料

[1]Redis Data Structures: https://redis.com/redis-enterprise/data-structures/

[2]Redis Data types tutorial: https://redis.io/docs/manual/data-types/data-types-tutorial/

[3]線性數據結構 :數組、鏈表、棧、隊列: https://javaguide.cn/cs-basics/data-structure/linear-data-structure.html

[4]HyperLogLog 算法的原理講解以及 Redis 是如何應用它的: https://juejin.cn/post/6844903785744056333

[5]Sketch of the Day: HyperLogLog — Cornerstone of a Big Data Infrastructure: http://content.research.neustar.biz/blog/hll.html

[6]Redis 到底是怎么實現“附近的人”這個功能的呢?: https://juejin.cn/post/6844903966061363207

責任編輯:武曉燕 來源: JavaGuide
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Ubuntu APT

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