当前位置: 首页 > news >正文

【Redis】hash 类型的介绍和常用命令

1. 介绍

Redis 中存储的 key-value 本身就是哈希表的结构,存储的 value 也可以是一个哈希表的结构

这里每一个 key 对应的一个 哈希类型用 field-value 来表示

2. 常用命令

命令

介绍

时间复杂度

hset key field value

用于设置哈希表 key 中字段 field 的值为 value

O (1)

hget key field

获取哈希表 key 中字段 field 的值

O (1)

hdel key field [field ...]

删除哈希表 key 中的一个或多个字段

O (k),k 是字段个数

hlen key

计算哈希表 key 中字段的个数

O (1)

hgetall key

获取哈希表 key 中所有的字段和值

O (k),k 是字段个数

hmget field [field ...]

批量获取哈希表 key 中多个字段的值

O (k),k 是字段个数

hmset field value [field value ...]

批量设置哈希表 key 中多个字段的值

O (k),k 是字段个数

hexists key field

判断哈希表 key 中字段 field 是否存在

O (1)

hkeys key

获取哈希表 key 中所有的字段

O (k),k 是字段个数

hvals key

获取哈希表 key 中所有的值

O (k),k 是字段个数

hsetnx key field value

只有在哈希表 key 中的字段 field 不存在时,才设置其值为 value

O (1)

hincrby key field n

将哈希表 key 中字段 field 的值增加 n

O (1)

hincrbyfloat key field n

将哈希表 key 中字段 field 的值增加浮点数 n

O (1)

hstrlen key field

计算哈希表 key 中字段 field 值的字符串长度

O (1)

3. 内部编码

hashtable:最基本的 hash 表

ziplist:如果 hash 表中的元素比较少并且 value 的长度比较短的时候会优化为 ziplist,节省内存

压缩的本质是针对数据进行重新编码,编码之后就能缩小体积,ziplist 付出的代价是进行读写元素时速度较慢,但是如果元素个数较少,影响不大,如果元素个数多了,就会影响效率,所以当哈希表中的元素较少,并且每一个 value 的值的长度都比较短时,使用 ziplist 表示,如果某个 value 长度过长也会转化为 hashtable

4. 应用场景

hash 类型也可以作为缓存来使用,可以用来存储用户信息

通过 hash 表的方式来存储,相比于 String 来存储 JSON 更加简单直观,灵活,JSON 和对象的相互转化需要用到序列化和反序列化,需要一定的开销,不过 hash 的方式存储也设计到 ziplist 到 hashtable 的编码的转换,可能造成内存的较大消耗

相关文章:

【Redis】hash 类型的介绍和常用命令

1. 介绍 Redis 中存储的 key-value 本身就是哈希表的结构,存储的 value 也可以是一个哈希表的结构 这里每一个 key 对应的一个 哈希类型用 field-value 来表示 2. 常用命令 命令 介绍 时间复杂度 hset key field value 用于设置哈希表 key 中字段 field 的值为…...

二分基础两道

Leetcode704: 给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。 示例 1: 输入: nums [-1,0,3,5,9,12], target 9 输出:…...

Skyeye 云 VUE 版本 v3.15.7 发布

Skyeye 云智能制造,采用 Springboot winUI 的低代码平台、移动端采用 UNI-APP。包含 30 多个应用模块、50 多种电子流程,CRM、PM、ERP、MES、ADM、EHR、笔记、知识库、项目、门店、商城、财务、多班次考勤、薪资、招聘、云售后、论坛、公告、问卷、报表…...

位运算和操作符属性

位运算和操作符属性 除了课件中提到的那几种应用,其他时候一般先不考虑用这个原反补码 printf("%d\n,017")打印出来则是15 printf("%d\n,0017")打印出来也是15 printf("%d\n,0x017")打印出来是23eg:2进制转换为32进制则每5个2进制位…...

php的使用及 phpstorm环境部署

php语法 环境搭建:在小皮中新建网站,注意先填写域名再点击选择根目录。 成功创建网站后,打开发现forbidden,因为新建的网站里是空的,需要新建index.php文件----> 在Phpstorm中左上角打开文件,打开那个文…...

高阶开发基础——快速入门C++并发编程6——大作业:实现一个超级迷你的线程池

目录 实现一个无返回的线程池 完全代码实现 Reference 实现一个无返回的线程池 实现一个简单的线程池非常简单,我们首先聊一聊线程池的定义: 线程池(Thread Pool) 是一种并发编程的设计模式,用于管理和复用多个线程…...

Jupyterlab和notebook修改文件的默认存放路径的方法

文章目录 1.缘由2.操作流程2.1找到默认的路径2.2创建配置文件2.3修改配置文件内容2.4注意事项 1.缘由 我自己使用jupyterlab的时候,打开是在这个浏览器上面打开的,但是这个打开的文件路径显示的是C盘上面路径,所以这个就很麻烦,因…...

吴恩达深度学习——有效运作神经网络

内容来自https://www.bilibili.com/video/BV1FT4y1E74V,仅为本人学习所用。 文章目录 训练集、验证集、测试集偏差、方差正则化正则化参数为什么正则化可以减少过拟合Dropout正则化Inverted Dropout其他的正则化方法数据增广Early stopping 归一化梯度消失与梯度爆…...

享元模式——C++实现

目录 1. 享元模式简介 2. 代码示例 1. 享元模式简介 享元模式是一种结构型模式。 享元模式用于缓存共享对象,降低内存消耗。共享对象相同的部分,避免创建大量相同的对象,减少内存占用。 享元模式需要将对象分成内部状态和外部状态两个部分…...

【Go语言圣经】第五节:函数

第五章:函数 5.1 函数声明 和其它语言类似,Golang 的函数声明包括函数名、形参列表、返回值列表(可省略)以及函数体: func name(parameter-list) (result-list) {/* ... Body ... */ }需要注意的是,函数…...

win32汇编环境,窗口程序中使用进度条控件

;运行效果 ;win32汇编环境,窗口程序中使用进度条控件 ;进度条控件主要涉及的是长度单位,每步步长,推进的时间。 ;比如你的长度是1000,步长是100,每秒走1次,则10秒走完全程 ;比如你的长度是1000,步长是10&am…...

Vscode的AI插件 —— Cline

简介 vscode的一款AI辅助吃插件,主要用来辅助创建和编辑文件,探索大型项目,使用浏览器并执行终端命令(需要多个tokens),可以使用模型上下文协议(MCP)来创建新工具并扩展自己(比较慢…...

Flink (十三) :Table API 与 DataStream API 的转换 (一)

Table API 和 DataStream API 在定义数据处理管道时同样重要。DataStream API 提供了流处理的基本操作(即时间、状态和数据流管理),并且是一个相对低级的命令式编程 API。而 Table API 抽象了许多内部实现,提供了一个结构化和声明…...

Android --- handler详解

handler 理解 handler 是一套Android 消息传递机制,主要用于线程间通信。 tips: binder/socket 用于进程间通信。 参考: Android 进程间通信-CSDN博客 handler 就是主线程在起了一个子线程,子线程运行并生成message ,l…...

[EAI-023] FAST,机器人动作专用的Tokenizer,提高VLA模型的能力和训练效率

Paper Card 论文标题:FAST: Efficient Action Tokenization for Vision-Language-Action Models 论文作者:Karl Pertsch, Kyle Stachowicz, Brian Ichter, Danny Driess, Suraj Nair, Quan Vuong, Oier Mees, Chelsea Finn, Sergey Levine 论文链接&…...

关于贪心学习的文笔记录

贪心,顾名思义就是越贪越好,越多越有易,他给我的感觉是,通常是求最大或最小问题,相比于动态规划贪心让人更加琢磨不透,不易看出方法,为此在这记录我所见过的题型和思维方法,以便回头…...

SLAM技术栈 ——《视觉SLAM十四讲》学习笔记(一)

《视觉SLAM十四讲》学习笔记(一) 第2讲 初识SLAM习题部分 第3讲 三维空间刚体运动3.1 左手系与右手系3.2 齐次坐标3.3 旋转矩阵与变换矩阵3.4 正交群与欧式群3.5 旋转向量与欧拉角3.6 实践Eigen线性代数库3.6.1 QR分解(QR decomposition) 3.7 四元数到其…...

【ChatGPT:开启人工智能新纪元】

一、ChatGPT 是什么 最近,ChatGPT 可是火得一塌糊涂,不管是在科技圈、媒体界,还是咱们普通人的日常聊天里,都能听到它的大名。好多人都在讨论,这 ChatGPT 到底是个啥 “神器”,能让大家这么着迷?今天咱就好好唠唠。 ChatGPT,全称是 Chat Generative Pre-trained Trans…...

1. 【.NET 8 实战--孢子记账--从单体到微服务--转向微服务】--前言

在我们的专栏《单体开发》中,我们实现了一个简单的记账软件的服务端,并且成功上线。随着用户数量的不断增长,问题逐渐开始显现。访问量逐渐增加,服务端的压力也随之加大。随着访问量的攀升,服务端的响应时间变得越来越…...

量子力学初步:微观领域的科学之旅

飞书📚链接:量子力学篇 长尾 - 什么是量子力学 (未完成… 等有时间再看,前面的内容可以参考下,比如了解自旋、以及斯特恩-盖拉赫实验) 【量子力学篇-01期】经典物理学的终结,量子力学的开端 量…...

Python爬虫(二):爬虫完整流程

爬虫完整流程详解(7大核心步骤实战技巧) 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程,我将结合具体技术点和实战经验展开说明: 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析: 使用浏览器开发者工具(F12&…...

关于 WASM:1. WASM 基础原理

一、WASM 简介 1.1 WebAssembly 是什么? WebAssembly(WASM) 是一种能在现代浏览器中高效运行的二进制指令格式,它不是传统的编程语言,而是一种 低级字节码格式,可由高级语言(如 C、C、Rust&am…...

【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习

禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...

七、数据库的完整性

七、数据库的完整性 主要内容 7.1 数据库的完整性概述 7.2 实体完整性 7.3 参照完整性 7.4 用户定义的完整性 7.5 触发器 7.6 SQL Server中数据库完整性的实现 7.7 小结 7.1 数据库的完整性概述 数据库完整性的含义 正确性 指数据的合法性 有效性 指数据是否属于所定…...

如何应对敏捷转型中的团队阻力

应对敏捷转型中的团队阻力需要明确沟通敏捷转型目的、提升团队参与感、提供充分的培训与支持、逐步推进敏捷实践、建立清晰的奖励和反馈机制。其中,明确沟通敏捷转型目的尤为关键,团队成员只有清晰理解转型背后的原因和利益,才能降低对变化的…...

上位机开发过程中的设计模式体会(1):工厂方法模式、单例模式和生成器模式

简介 在我的 QT/C 开发工作中,合理运用设计模式极大地提高了代码的可维护性和可扩展性。本文将分享我在实际项目中应用的三种创造型模式:工厂方法模式、单例模式和生成器模式。 1. 工厂模式 (Factory Pattern) 应用场景 在我的 QT 项目中曾经有一个需…...

怎么开发一个网络协议模块(C语言框架)之(六) ——通用对象池总结(核心)

+---------------------------+ | operEntryTbl[] | ← 操作对象池 (对象数组) +---------------------------+ | 0 | 1 | 2 | ... | N-1 | +---------------------------+↓ 初始化时全部加入 +------------------------+ +-------------------------+ | …...

Linux-进程间的通信

1、IPC: Inter Process Communication(进程间通信): 由于每个进程在操作系统中有独立的地址空间,它们不能像线程那样直接访问彼此的内存,所以必须通过某种方式进行通信。 常见的 IPC 方式包括&#…...

深入解析光敏传感技术:嵌入式仿真平台如何重塑电子工程教学

一、光敏传感技术的物理本质与系统级实现挑战 光敏电阻作为经典的光电传感器件,其工作原理根植于半导体材料的光电导效应。当入射光子能量超过材料带隙宽度时,价带电子受激发跃迁至导带,形成电子-空穴对,导致材料电导率显著提升。…...

手动给中文分词和 直接用神经网络RNN做有什么区别

手动分词和基于神经网络(如 RNN)的自动分词在原理、实现方式和效果上有显著差异,以下是核心对比: 1. 实现原理对比 对比维度手动分词(规则 / 词典驱动)神经网络 RNN 分词(数据驱动&#xff09…...