Redis——数据结构

Redis的五种基本数据类型:String、Hash、List、Set、ZSet

|--------|------------------------|-------------------------------------------------------------------------|
| 结构类型 | 结构存储值 | 结构读写能力 |
| String | 字符串、整数或浮点数 | 对整个字符串或字符串的一部分进行操作;对整数或者浮点数进行自增或自减操作 |
| List | 链表,每个节点上包含一个字符串 | 对链表两端进行push或pop操作 ,读取单个或多个元素;根据值查找或删除元素 |
| Set | 包含字符串的无序集合 | 字符串集合,包含基础的存在判断、增删改查,还包含计算交集、差集等 |
| Hash | 包含键值对的无序散列 | 可增删改单个元素 |
| Zset | 有序集合,value外关联一个分数,用于排序 | 字符串成员与双精度浮点数分数的有序映射 ;元素的排列顺序由分数的大小决定;包含增删改单个元素以及根据分值范围或者成员来获取元素 |

随着Redis的更新,后来又增加了四种数据类型:BitMap、HyperLoglog、GEO、Stream。

各类型的应用场景:

  • String:缓存对象、常规计数、分布式锁、共享session信息等。
  • List:消息队列(需要自己实现全局唯一ID,以消费组形式消费数据)
  • Hash:缓存对象
  • Set:聚合计算(并集、交集、差集)场景,比如点赞、共同关注、抽奖活动等。
  • Zset:排序场景
  • BitMap:二值状态统计的场景,比如签到、判断用户登录状态、连续签到用户总数等。
  • HyperLogLog(2.8 版新增):海量数据基数统计的场景,比如百万级网页 UV 计数等;
  • GEO(3.2 版新增):存储地理位置信息的场景,比如滴滴叫车;
  • Stream(5.0 版新增):消息队列,相比于基于 List 类型实现的消息队列,有这两个特有的特性:自动生成全局唯一消息ID,支持以消费组形式消费数据。

Zset使用示例:

添加元素并赋值分数

bash 复制代码
# arcticle:1 文章获得了200个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 200
 arcticle:1
(integer) 1
# arcticle:2 文章获得了40个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 40
 arcticle:2
(integer) 1
# arcticle:3 文章获得了100个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 100
 arcticle:3
(integer) 1
# arcticle:4 文章获得了50个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 50
 arcticle:4
(integer) 1
# arcticle:5 文章获得了150个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 150
 arcticle:5
(integer) 1

对某个文章的赞进行自增操作

bash 复制代码
 ZINCRBY user:xiaolin:ranking 1 arcticle:4
"51"

查看某篇文章的分数

bash 复制代码
ZSCORE user:xiaolin:ranking arcticle:4
"50"

获取对应分数区间内的文章

bash 复制代码
ZRANGEBYSCORE user:xiaolin:ranking 100 200
 WITHSCORES
1) "arcticle:3"
2) "100"
3) "arcticle:5"
4) "150"
5) "arcticle:1"
6) "200"

Zset底层原理:

存储小数据量是使用ziplist(压缩列表)

压缩列表底层:连续两个节点存储分数和value,新增元素时使用插入排序

示例:socre1value1score2value2...

存储大数据量时使用跳表+Hash表

跳表的实现原理:

跳表有多个层级,每次添加新元素时会通过随机算法获取0到1的随机数,如果随机数<0.25(概率小于25),则增加一层,然后继续随机生成随机数,直到随机数大于0.25结束。层高最大限制为64。

相关推荐
记忆停留w10 小时前
从单体到微服务:Redis 协同 MySQL、Milvus、MinIO 搭建企业级RAG/AI Agent脚手架架构
大数据·人工智能·redis·微服务·ai·架构·milvus
小二·10 小时前
RAG + 向量数据库实战:ChromaDB / Milvus / FAISS 选型与性能横评
数据库·milvus·faiss
矜持的左手10 小时前
电子小白的枕边书:电子学(The Art of Electronics)
数据库·restful
吴声子夜歌10 小时前
Redis 5.x——布隆过滤器
数据库·redis·缓存
蓝天下的守望者11 小时前
svt_apb_if里的宏定义问题
运维·服务器·数据库
上海云盾-小余11 小时前
网站频繁遭遇 SQL 注入溯源与原生漏洞修复全流程总结
数据库·sql
数据库小学妹11 小时前
国家区域医疗中心国产化改造实战:数据库选型、跨院区数据互通与踩坑经验
数据库·国产数据库·数据库选型·医疗信息化·信创数据库·医疗信创
AllData公司负责人13 小时前
数据库同步平台|AIIData数据中台实现OceanBase、达梦数据库、OpenGauss、人大金仓、Hive、TDengine 一键接入Doris
大数据·数据库·hive·mysql·oceanbase·tdengine
2603_9547083113 小时前
全维度容错设计,打造微电网安全运行屏障
服务器·网络·数据库·人工智能·分布式·安全