Redis——常用数据类型hash
目录
- hash
- 常用命令
- hset
- hget
- hdel
- hkeys
- hvals
- hgetall
- hmget
- hlen
- hsetnx
- hincrby
- hdecrby
- 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:
- 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
- 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
- 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)

哈希的应用
关系型数据表保存用户信息
| uid | name | age | city |
|---|---|---|---|
| 1 | James | 28 | xian |
| 2 | Jonhnathan | 30 | shanghai |
映射关系表示用户信息
| uid:1 | uid:1 | uid:2 | uid:2 |
| name:james | name:Jonhnathan | ||
| age:28 | age:30 | ||
| city:xian | city: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
| uid | name | age | city | gander | favor |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | James | 28 | xian | null | sports |
| 2 | Jonhnathan | 30 | shanghai | made | null |
| uid:1 | uid:1 | uid:2 | uid:2 |
| name:james | name:Jonhnathan | ||
| city:beijing | age:30 | ||
| favor:sports | gander: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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