Redis支持多种数据类型以适应不同的应用场景，这些类型及其底层的数据结构包括：
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String（字符串）：
- 底层数据结构：简单动态字符串（Simple Dynamic String, SDS）。SDS是一种优化过的字符串表示方式，设计来高效地存储和操作字符串，支持原生的二进制安全，意味着它可以存储任何类型的数据，包括图像、序列化对象等。如果redis解释为整数时候，会转化为Int类型来存储数据，这样能够节省空间
- 功能：可以用于存储字符串、整数或浮点数，支持原子性的追加、设置和获取等操作。
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Hash（哈希）：
- 底层数据结构：字典（Dictionary）加上压缩列表（ziplist）或哈希表（hashtable）。当哈希中元素数量较少或者每个元素的值较小时，可能会使用压缩列表以节省空间；随着元素数量增加或元素值大小超过一定阈值，可能会转换成哈希表以提高操作效率。
- 功能：存储键值对集合，适合存储对象信息。例如商品用户或者一些配置信息
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List（列表）：
- 底层数据结构：双端链表（Linked List）加上压缩列表（ziplist）或快速列表（quicklist）。当列表元素较少或元素长度较短时可能使用压缩列表，而快速列表是链表的一种优化实现，用于提高连续内存分配的效率。
- 功能：按照插入顺序存储一系列有序的值，支持从两端进行高效的插入和弹出操作。
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Set（集合）：
- 底层数据结构：整数集合（Intset）（当集合中只包含整数值且数量较少时）或哈希表（hashtable）。
- 功能：无序且不重复的值的集合，支持添加、删除元素以及集合间的交集、并集、差集等操作。
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Sorted Set（有序集合）：
- 底层数据结构：跳跃表（Skip List）加上哈希表。跳跃表提供了对集合元素的有序访问，而哈希表用于快速查找元素。
- 功能：每个成员都关联一个分数，可以根据分数对成员进行排序，同时保证元素的唯一性，适用于排行榜、时间序列数据等场景。
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其他高级数据类型：
- Stream（流）：一种持久化的日志数据结构，可以用来做消息队列。
- Geospatial（地理空间）：用于存储地理位置信息，并支持地理位置相关的查询操作。
- Bitmap（位图）：使用字符串作为载体，每个bit位可以独立操作，适合存储布尔型数据或统计类应用。
- Bitfield（位域）：提供了一种操作字符串中位的灵活方法，支持更复杂的位操作。
- HyperLogLog（基数统计）：用于估算集合的唯一元素数量，占用极小的空间。
这些数据类型的选择取决于具体的应用场景和性能需求，合理利用能够极大提升数据处理的效率。