【Redis】Redis 的数据类型
有五种常用数据类型:String、Hash、Set、List、SortedSet。以及三种特殊的数据类型:Bitmap、HyperLogLog、Geospatial ,其中HyperLogLog、Bitmap的底层都是 String 数据类型,Geospatial 的底层是 Sorted Set 数据类型。
五种常用的数据类型:
1、String:String是最常用的一种数据类型,普通的key- value 存储都可以归为此类。其中Value既可以是数字也可以是字符串。使用场景:常规key-value缓存应用。常规计数: 微博数, 粉丝数。
2、Hash:Hash 是一个键值(key => value)对集合。Redishash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象,并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项属性值。
3、Set:Set是一个无序的天然去重的集合,即Key-Set。此外还提供了交集、并集等一系列直接操作集合的方法,对于求共同好友、共同关注什么的功能实现特别方便。
4、List:List是一个有序可重复的集合,其遵循FIFO的原则,底层是依赖双向链表实现的,因此支持正向、反向双重查找。通过List,我们可以很方面的获得类似于最新回复这类的功能实现。
5、SortedSet:类似于java中的TreeSet,是Set的可排序版。此外还支持优先级排序,维护了一个score的参数来实现。适用于排行榜和带权重的消息队列等场景。
三种特殊的数据类型:
1、Bitmap:位图,Bitmap想象成一个以位为单位数组,数组中的每个单元只能存0或者1,数组的下标在Bitmap中叫做偏移量。使用Bitmap实现统计功能,更省空间。如果只需要统计数据的二值状态,例如商品有没有、用户在不在等,就可以使用 Bitmap,因为它只用一个 bit 位就能表示 0 或 1。
2、Hyperloglog。HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据集合类型,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大
时,计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。场景:统计网页的UV(即Unique Visitor,不重复访客,一个人访问某个网站多次,但是还是只计算为一次)。
要注意,HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的,所以它给出的统计结果是有一定误差的,标准误算率是 0.81%。
3、Geospatial :主要用于存储地理位置信息,并对存储的信息进行操作,适用场景如朋友的定位、附近的人、打车距离计算等。
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