1.Redis 特殊数据结构

1.Streams

• 应用场景：主要用为队列(阻塞队列)

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2.Geospatial

• 应用场景：用来存储坐标(经纬度)

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3.HyperLogLog

• 应用场景：估算集合中的元素个数
• 注意：
  • HyperLogLog不存储元素的内容，但是能够记录“元素的特征”，从而在新增元素的时候，能够知道当前新增的元素，是一个已经存在的元素还是一个崭新的元素
  • 也就是说，HyperLogLog只能用来计数，记录当前集合中有多少个不同的元素，但是不能告诉用户这些元素都是啥
  • HyperLogLog存储元素的时候，提取特征的过程是不可逆的
• 优势举例：Set可以统计服务器的UV，假设Set存储userId，每个8字节，存储1亿个UV，则需要大概800MB，但是HyperLogLog只需要最多使用12KB空间，就可以实现上述效果

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4.bitmaps

• 应用场景：使用bit位来表示整数，本质上还是一个集合，属于是Set类型对整数的特化版本

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5.bitfields

• 理解：就是C中说到的位段，这里称为位域

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2.渐进式遍历

1.是什么？

• Redis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

  • ⾸次scan从0开始
  • 当scan返回的下次位置为0时，遍历结束
    

• 注意：这里的渐进式遍历，在遍历过程中，不会在服务器这边存储任何的状态信息，此处的遍历，随时都可以终止，不会对服务器产生任何的副作用

• 渐进式遍历其实是一组命令，这一组命令的使用方法是一样的，其中的代表是SCAN

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2.SCAN

• 功能：以渐进式的方式进行键的遍历
• 语法：SCAN cursor [MATCH pattern] [Count count] [Type type]
  • count：只是一个给Redis服务器的"提示/建议"，写入的count和实际返回的key的个数不一定是完全相同的，但是不会差很多
• 返回值：
  • 下一次scan的游标cursor -> 下次继续遍历，光标要从哪里开始
    • cursor不能理解成下标，不是一个连续递增的整数，仅仅就是一个"字符串"
  • 以及本次得到键
• 时间复杂度：$O(1)$
• 注意：渐进性遍历scan虽然解决了阻塞的问题，但如果在遍历期间键有所变化(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
• 说明：除了scan以外，Redis面向哈希类型、集合类型、有序集合类型分别提供了hscan、sscan、zscan命令，用法和scan基本类似

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3.数据库管理

• Redis提供了⼏个⾯向Redis数据库的操作，分别是dbsize、select、flushdb、flushall

1.切换数据库

• 语法：select dbIndex

• 说明：

  • 许多关系型数据库，例如MySQL⽀持在⼀个实例下有多个数据库存在的，但是**与关系型数据库⽤字符来区分不同数据库名不同，Redis只是⽤数字作为多个数据库的实现**
  • Redis默认配置中是有16个数据库。select 0操作会切换到第⼀个数据库，select 15会切换到最后⼀个数据库
  • 0号数据库和15号数据库保存的数据是完全不冲突的，即各种有各⾃的键值对。默认情况下，我们处于数据库0
    

• 注意：Redis中虽然⽀持多数据库，但随着版本的升级，其实不是特别建议使⽤多数据库特性

  • 如果真的需要完全隔离的两套键值对，更好的做法是维护多个Redis实例，⽽不是在⼀个 Redis实例中维护多数据库
    • 这是因为本⾝Redis并没有为多数据库提供太多的特性
    • 其次⽆论是否有多个数据库，Redis都是使⽤单线程模型，所以彼此之间还是需要排队等待命令的执⾏
    • 同时多数据库还会让开发、调试和运维⼯作变得复杂
  • 实践中，始终使⽤数据库0其实是⼀个很好的选择

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2.清除数据库

• flushdb / flushall 命令⽤于清除数据库，区别：
  • flushdb：只清除当前数据库
  • flushall：会清除所有数据库
• 永远不要在线上环境执⾏清除数据的操作，除非想”从删库到跑路“😛