Redis——常用数据类型hash

news2024/9/20 20:23:21

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        • 哈希的编码方式
        • 哈希的应用

hash

常用命令
hset
HSET key field value [field value ...]

//时间复杂度O(1)
//返回值:设置成功的键值对的个数
hget
HGET key field

//
hdel
HDEL key field [field ...]

//删除hash中指定的字段
//注意: del删除的是key, hdel删除的是field
hkeys
HKEYS key

//查看key对应的哈希表的所有的key
//这个操作会现根据key找到对应的hash,O(1),然后再遍历hash O(n)
//这个操作也有一定的风险,类似于之前的keys*
hvals
HVALS key

//和hkeys相对,能够获取去到hash的所有的value
//时间福再度O(n),n是哈希的元素的个数,如果哈希非常大,这个操作就可能导致redis服务器被阻塞住
hgetall
HGETALL key

//查看key对应的哈希表的所有的key-val

上述hkeys,hvals,hgetall都是存在一定风险的,hash的元素个数太多,执行的耗时会比较长,从而阻塞redis,可以用hscan来渐进式遍历

hmget
HMGET key field [field2 ...]


//查看key中field的value,其中value的顺序和field是匹配的
hlen
HLEN key

//获取hash的元素的个数
hsetnx
HSETNX key field value

//如果key对应的value不存在 filed,就设置其value,如果存在,就失败
hincrby
HINCRBY key field n

//n可以是负数,正数,对key对应的value的整数加n
hdecrby
HDECRBY key field n

//n可以是负数,正数,对key对应的value的整数减n
哈希的编码方式

哈希的内部编码有两种:

  • ziplist(压缩列表):当哈希类型元素个数小于 hash-max-ziplist-entries 配置(默认 512 个)、同时所有值都小于 hash-max-ziplist-value 配置(默认 64 字节)时,Redis 会使用 ziplist 作为哈希的内部实现,ziplist 使用更加紧凑的结构实现多个元素的连续存储,所以在节省内存方面比 hashtable 更加优秀
  • 哈希表:当哈希类型无法满足压缩列表(ziplist)的条件时,Redis 会使用哈希表作为哈希的内部实现,因为此时压缩列表的读写效率会下降,而哈希表的读写时间复杂度为 O(1)。

注意:

  1. 哈希中的元素个数比较少,使用ziplist表示,元素个数比较多,使用hashtable来表示
  2. 每个value的值的长度都比较短,使用ziplist表示,如果某个value的长度太长了,也会转换成hashtable
  3. 在Redis的配置文件里可以修改这些参数,如hash-max-ziplist-entries配置(默认512字节),hash-max-ziplist-value配置(默认64字节)

在这里插入图片描述

哈希的应用

关系型数据表保存用户信息

uidnameagecity
1James28xian
2Jonhnathan30shanghai

映射关系表示用户信息

uid:1uid:1uid:2uid:2
name:jamesname:Jonhnathan
age:28age:30
city:xiancity:shanghai

这里可以以uid作为key,剩下的作为value字段,当然这种格式也可以使用string类型实现,比如使用Json这样的数据格式

  • 如果使用string(Json)的格式来表示UserInfo,万一只想获取其中的某个field,或者修改某个field,就需要把真个Json都读出来,解析成对象,操作field,再重写转成Json字符串,再写回去
  • 如果使用hash的方式来表示UserInfo,就可以使用field表示对象的某个属性(数据表的每个列)此时就可以非常方便的修改/获取任何一个属性的值了
  • 使用hash的方式,读写field更加直观功效,但是付出的是空间的代价

但是需要注意的是哈希类型和关系型数据库有两点不同之处:

  • 哈希类型是稀疏的,而关系型数据库是完全结构化的,例如哈希类型每个键可以有不同的 field,而关系型数据库一旦添加新的列,所有行都要为其设置值,即使为 null。

  • 关系数据库可以做复杂的关系查询,而Redis 去模拟关系型复杂查询,例如联表查询、聚合查询等 基本不可能,维护成本⾼。

关系型数据库稀疏性

uidnameagecityganderfavor
1James28xiannullsports
2Jonhnathan30shanghaimadenull
uid:1uid:1uid:2uid:2
name:jamesname:Jonhnathan
city:beijingage:30
favor:sportsgander:male

这里可以看到,上面的 key为uid,但是对应的value信息,还存了一个uid,那么这个uid不存可以吗?当然可以

但是,在工程实践中,一般会把uid在value中再存一份,后续写到相关代码,使用起来会比较方便

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