在 Redis 中，哈希类型是指值本⾝⼜是⼀个键值对结构，形如 key = "key"，value = { { field1, value1 }, ..., {fieldN, valueN } }，Redis String 和 Hash 类型⼆者的关系可以⽤下图来表⽰。
Hash 数据类型的特点
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键值对集合：Hash 类型可以存储多个键值对，每个键（field）都有一个对应的值（value）。
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二进制安全：键和值都是二进制安全的，可以包含任何数据，包括二进制数据。
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高效查找：无论 Hash 中存储了多少数据，查找某个键的速度都非常快。
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节省内存：通过将多个相关数据存储在一个键下，减少了键的数量，节省了内存。
内部编码
Redis 的 Hash 数据类型有两种内部编码方式：
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压缩列表（ziplist）：当 Hash 中的元素数量较少（默认小于 512 个），且每个值的大小较小（默认小于 64 字节）时，Redis 使用压缩列表来存储 Hash。
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哈希表（hashtable）：当 Hash 的大小超过上述阈值时，Redis 会自动切换到哈希表编码。
命令
设置和获取键值
HSET
设置 hash 中指定的字段（field）的值（value）。
语法：
HSET key field value [field value ...]
时间复杂度：插⼊⼀组 field 为 O(1), 插⼊ N 组 field 为 O(N)
返回值：添加的字段的个数。
⽰例：
HGET
获取 hash 中指定字段的值。
语法：
HGET key field
时间复杂度：O(1)
返回值：字段对应的值或者 nil。
⽰例：
HMGET
⼀次获取 hash 中多个字段的值。
语法：
HMGET key field [field ...]
时间复杂度：只查询⼀个元素为 O(1), 查询多个元素为 O(N), N 为查询元素个数.
返回值：字段对应的值或者 nil。
⽰例：
HEXISTS
判断 hash 中是否有指定的字段。
语法：
HEXISTS key field
时间复杂度：O(1)
返回值：1 表⽰存在，0 表⽰不存在。
⽰例：
HDEL
删除 hash 中指定的字段。
语法：
HDEL key field [field ...]
时间复杂度：删除⼀个元素为 O(1). 删除 N 个元素为 O(N).
返回值：本次操作删除的字段个数。
⽰例：
HKEYS
获取 hash 中的所有字段。
语法：
HKEYS key
时间复杂度：O(N), N 为 field 的个数.
返回值：字段列表。
⽰例：
HVALS
获取 hash 中的所有的值。
语法：
HVALS key
时间复杂度：O(N), N 为 field 的个数.
返回值：所有的值。
⽰例：
HGETALL
获取 hash 中的所有字段以及对应的值。
语法：
GETALL key
时间复杂度：O(N), N 为 field 的个数.
返回值：字段和对应的值。
⽰例：
HLEN
获取 hash 中的所有字段的个数。
语法：
HLEN key
时间复杂度：O(1)
返回值：字段个数。
计数命令
HINCRBY
将 hash 中字段对应的数值添加指定的值。
语法：
HINCRBY key field increment
时间复杂度：O(1)
返回值：该字段变化之后的值。
示例：
HINCRBYFLOAT
HINCRBY 的浮点数版本。
语法：
HINCRBYFLOAT key field increment
时间复杂度：O(1)
返回值：该字段变化之后的值。
使用场景
下图为关系型数据表记录的两条⽤⼾信息，⽤⼾的属性表现为表的列，每条⽤⼾信息表现为⾏。
| uid | name | age |
city
|
|
1
| James | 28 |
Beijing
|
|
2
|
Johnathan
| 30 |
Xian
|
相⽐于使⽤ JSON 格式的字符串缓存⽤⼾信息，哈希类型变得更加直观，并且在更新操作上变得更灵活。可以将每个⽤⼾的 id 定义为键后缀，多对 field-value 对应⽤⼾的各个属性，类似如下伪代码：
UserInfo getUserInfo(long uid) {
// 根据 uid 得到 Redis 的键
String key = "user:" + uid;
// 尝试从 Redis 中获取对应的值
userInfoMap = Redis 执⾏命令：hgetall key;
// 如果缓存命中（hit）
if (value != null) {
// 将映射关系还原为对象形式
UserInfo userInfo = 利⽤映射关系构建对象(userInfoMap);
return userInfo;
}
// 如果缓存未命中（miss），从数据库中，根据 uid 获取⽤⼾信息
UserInfo userInfo = MySQL 执⾏ SQL：select * from user_info where uid = <uid>
// 如果表中没有 uid 对应的⽤⼾信息
if (userInfo == null) {
// 响应 404
return null;
}
// 将缓存以哈希类型保存
Redis 执⾏命令：hmset key name userInfo.name age userInfo.age city userInfo.city
// 写⼊缓存，为了防⽌数据腐烂（rot），设置过期时间为 1 ⼩时（3600 秒）
Redis 执⾏命令：expire key 3600
// 返回⽤⼾信息
return userInfo;
}
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。
