Redis 数据类型及应用场景

1、 redis 特色

  • 全部数据存储在内存中,高速读写
  • 提供丰富多样的数据类型:string、 hash、 set、 sorted set、bitmap、hyperloglog
  • 提供了 AOF 和 RDB 两种数据的持久化保存方式,保证了 Redis 重启后数据不丢失
  • Redis 的全部操做都是原子性的,还支持对几个操做合并后的原子性操做,支持事务

 一般咱们都把数据存到关系型数据库中,但为了提高应用的性能,咱们应该把访频率高且不会常常变更的数据缓存到内存中。。Redis 没有像 MySQL 这类关系型数据库那样强大的查询功能,须要考虑如何把关系型数据库中的数据,合理的对应到缓存的 key-value 数据结构中。redis

2、 设计 Redis Key

分段设计法

  使用冒号把 key 中要表达的多种含义分开表示,步骤以下:数据库

  1. 把表名转化为 key 前缀
  2. 主键名(或其余经常使用于搜索的字段)
  3. 主键值
  4. 要存储的字段。

eg. 用户表(user)json

id name email
1 zj 156577812@qq.com
2 ai 156577813@qq.com

这个简单的表可能常常会有这个的需求:>根据用户 id 查询用户邮箱地址,能够选择把邮箱地址这个数据存到 redis 中:缓存

set user:id:1:email 156577812@qq.com;
set user:id:2:email 156577812@qq.com;

3、 String数据类型的应用场景

1. 简介

  string 类型是 Redis 中最基本的数据类型,最经常使用的数据类型,甚至被不少玩家当成 redis 惟一的数据类型去使用。string 类型在 redis 中是二进制安全(binary safe)的,这意味着 string 值关心二进制的字符串,不关心具体格式,你能够用它存储 json 格式或 JPEG 图片格式的字符串。
  安全

2. 数据模型

  string 类型是基本的 Key-Value 结构,Key 是某个数据在 Redis 中的惟一标识,Value 是具体的数据。数据结构

Key Value
‘name’ ‘redis’
‘type’ ‘string’

3. 应用场景

(1) 存储 MySQL 中某个字段的值

把 key 设计为 表名:主键名:主键值:字段名
eg.性能

set user:id:1:email 156577812@qq.com
(2) 存储对象

string 类型支持任何格式的字符串,应用最多的就是存储 json 或其余对象格式化的字符串。(这种场景下推荐使用 hash 数据类型)优化

set user:id:1 '[{"id":1,"name":"zj","email":"156577812@qq.com"},{"id":1,"name":"zj","email":"156577812@qq.com"}]'
(3) 生成自增 id

当 redis 的 string 类型的值为整数形式时,redis 能够把它当作是整数同样进行自增(incr)自减(decr)操做。因为 redis 全部的操做都是原子性的,因此没必要担忧多客户端链接时可能出现的事务问题。spa

4、hash 数据类型的应用场景

1. 简介

  hash 类型很像一个关系型数据库的数据表,hash 的 Key 是一个惟一值,Value 部分是一个 hashmap 的结构。
  设计

2. 数据模型

  假设有一张数据库表以下:

id name type
1 redis hash

  若是要用 redis 的 hash 结构存储,数据模型以下:

clipboard.png

  hash数据类型在存储上述类型的数据时具备比 string 类型更灵活、更快的优点,具体的说,使用 string 类型存储,必然须要转换和解析 json 格式的字符串,即使不须要转换,在内存开销方面,仍是 hash 占优点。
  

3. 应用场景

hash 类型十分适合存储对象类数据,相对于在 string 中介绍的把对象转化为 json 字符串存储,hash 的结构能够任意添加或删除‘字段名’,更加高效灵活。

hmset user:1 name zj email 156577812@qq.com

5、list 数据类型的应用场景

1. 简介

  list 是按照插入顺序排序的字符串链表,能够在头部和尾部插入新的元素(双向链表实现,两端添加元素的时间复杂度为 O(1))。插入元素时,若是 key 不存在,redis 会为该 key 建立一个新的链表,若是链表中全部的元素都被移除,该 key 也会从 redis 中移除。

2. 数据模型

clipboard.png

  常见操做时用 lpush 命令在 list 头部插入元素, 用 rpop 命令在 list 尾取出数据。
  

3. 应用场景

(1) 消息队列

  redis 的 list 数据类型对于大部分使用者来讲,是实现队列服务的最经济,最简单的方式。
  

(2) “最新内容”

由于 list 结构的数据查询两端附近的数据性能很是好,因此适合一些须要获取最新数据的场景,好比新闻类应用的 “最近新闻”。
  

4.优化建议

(1) list 是链表结构,全部若是在头部和尾部插入数据,性能会很是高,不受链表长度的影响;但若是在链表中插入数据,性能就会愈来愈差。

6、set 数据类型的应用场景

1. 简介

  set 数据类型是一个集合(没有排序,不重复),能够对 set 类型的数据进行添加、删除、判断是否存在等操做(时间复杂度是 O(1) )
  set 集合不容许数据重复,若是添加的数据在 set 中已经存在,将只保留一份。
  set 类型提供了多个 set 之间的聚合运算,如求交集、并集、补集,这些操做在 redis 内部完成,效率很高。

2. 数据模型

clipboard.png

3. 应用场景

  set 类型的特色是——不重复且无序的一组数据,而且具备丰富的计算功能,在一些特定的场景中能够高效的解决通常关系型数据库不方便作的工做。

1. “共同好友列表”

  社交类应用中,获取两我的或多我的的共同好友,两我的或多我的共同关注的微博这样相似的功能,用 MySQL 的话操做很复杂,能够把每一个人的好友 id 存到集合中,获取共同好友的操做就能够简单到一个取交集的命令就搞定。

// 这里为了方便阅读,把 id 替换成姓名
sadd user:wade james melo paul kobe
sadd user:james wade melo paul kobe
sadd user:paul wade james melo kobe
sadd user:melo wade james paul kobe

// 获取 wade 和 james 的共同好友
sinter user:wade user:james
/* 输出:
 *      1) "kobe"
 *      2) "paul"
 *      3) "melo"
 */
 
 // 获取香蕉四兄弟的共同好友
 sinter user:wade user:james user:paul user:melo
 /* 输出:
 *      1) "kobe"
 */
 
 /*
     相似的需求还有不少 , 必须把每一个标签下的文章 id 存到集合中,能够很容易的求出几个不一样标签下的共同文章;
 把每一个人的爱好存到集合中,能够很容易的求出几我的的共同爱好。 
 */

7、sorted set 数据类型的应用场景

1.简介

  在 set 的基础上给集合中每一个元素关联了一个分数,往有序集合中插入数据时会自动根据这个分数排序。

2.应用场景

  在集合类型的场景上加入排序就是有序集合的应用场景了。好比根据好友的“亲密度”排序显示好友列表。

// 用元素的分数(score)表示与好友的亲密度
zadd user:kobe 80 james 90 wade  85 melo  90 paul

// 根据“亲密度”给好友排序
zrevrange user:kobe 0 -1

/**
 * 输出:
 *      1) "wade"
 *      2) "paul"
 *      3) "melo"
 *      4) "james"
 */
 
// 增长好友的亲密度
zincrby user:kobe 15 james

// 再次根据“亲密度”给好友排序
zrevrange user:kobe 0 -1

/**
 * 输出:
 *      1) "james"
 *      2) "wade"
 *      3) "paul"
 *      2) "melo"
 */
 
 //相似的需求还出如今根据文章的阅读量或点赞量对文章列表排序
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