Redis数据结构,渐进式遍历,数据库管理

1.Redis的其他数据结构

前面我们主要讲述了Redis中比较常用的集中数据结构String,List,Hash,Set,Zset,但这并不代表Redis只用这几种数据结构还有如Streams,Geospatial,Hyperloglog,Bitfields,Bitmap这样的数据结构,接下来我们对这些数据结构进行一下简单的介绍。

1.1 Streams流

用来模拟实现事件的传播机制

Streams可以理解为一个队列,redis作为消息队列的重要支撑,属于是List的blpop/brpop的升级版本,可以替代传统List实习可靠的消息系统

1.2 Geospatial地理空间索引

用来存储坐标(经纬度),基于Zset实现的地理位置存储与查询

存储一些点之后,就可以给用户顶一个坐标,去从刚才存储的点里进行查找(按找搬家,矩形区域)

这些功能在适用于"附近的人/地点搜索","共享单车停放热区"等与地图相关的场景

1.3 Hyperloglog基数统计

概率型数据结构,用于高效估算海量数据的唯一值数量(基数)

前面我们讲过Set有一个应用场景就是统计服务器的UV(Unique Visitor),使用Set当然可以计算UV,但最大的问题在于如果UV数据量非常大,Set就很消耗空间(假设Set中存储userId,每个userId按照8个字节,1亿UV≈0.8G,而采用Hyperloglog可以使用约12KB内存)

Hyperloglog不存储元素的内容,但是能够记录元素特征,从而在新增元素的时候,就能够知道当前新增的元素是一个已经存在的还是一个新的元素,用于计数(记录当前集合中元素的个数),但无法告诉程序员元素都是什么

Hyperloglog适用于计算UV,去重计数等场景,不适合精确计数或获取具体元素

1.4 Bitfields位域

本质上是精确进行位操作的一种方法,针对字符串进行位操作的扩展命令,支持原子性读写

位域具有灵活位操作,多类型支持的特点

Bitfields适用于用户权限,功能开关,实时计数器等场景

1.5 Bitmap位图

使用bit位来表示整数,位图本质上就是一个基于字符串的位数组,支持位操作

位图具有高效存储,批量操作的特点

Bitmap适用于用户在线状态,每日签到等场景

2.渐进式遍历

Redis每次使用scan命令进行渐进式遍历键,进而解决直接使用keys获取键时可能出现的阻塞问题。每次scan命令的时间复杂度是O(1),但是要完整地完成所有键的遍历,需要执行多次scan

cursor:给Redis服务器一个提示

count:count和实际返回key个数不一定相同,不写默认为10

pattern:表示匹配的规则

type:指定魔种类型获取该类型的value

语法:scan cursor [MATCH pattern] [COUNT count] [TYPE type]

时间复杂度:O(1)

返回值:下次scan的游标(cursor)以及本次得到的键

示例:

渐进式遍历,在遍历的过程中,不会在服务器这边存储任何的状态信息,此时的遍历是随时可以终止的,不会对服务器产生任何影响。渐进式遍历虽然解决了阻塞问题,但如果在遍历过程中键有所变化(增加,修改,删除),可能导致遍历时键的重复遍历或者遗漏,这点务必在实际开发中考虑

3.数据库管理

MySQL中有一个重要的概念Database,一个MySQL服务器上可以有很多Database,一个Database可以有多个表,MySQL上可以随意创建/删除数据库。其实Redis也有Database这样的概念的,只不过不像MySQL那样随意,Redis中的Database是现成的,用户不能创建新的数据库,也不可以删除数据库

Redis中默认提供了16个数据库 0-15,这16个数据库中的数据是隔离的,默认情况下使用0号数据库

Redis提供了几个面向数据库的操作,分别是dbsize(获取到当前数据库中key的个数),select,flushdb(删除当前数据库中的key),flushall(删除所有数据库中的key)命令

Redis通过 Select dbIndex(数据库编号)来实现数据库的切换

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