【redis】五种数据类型和编码方式
文章目录
- 五种数据类型
- 编码方式
- string
- hash
- list
- set
- zset
- 查询内部编码
五种数据类型

- 字符串:
Java中的String - 哈希:
Java中的HashMap - 列表:
Java中的List - 集合:
Java中的Set - 有序集合:除了存
member之外,还有权重score(权重、分数)
Redis 底层在实现上述数据结构的时候,会在源码层面,针对上述实现进行特定优化,来达到节省时间/节省空间的效果
- 内部具体实现的数据结构还会有变化
Redis向你承诺,现在我有个 hash 表,你进行查询、插入、删除操作,都保证时间复杂度是 O ( 1 ) O(1) O(1)- 但是,这个背后的实现,不一定就是一个标准的
hash表,可能在特定的场景下,使用别的数据结构实现,但是仍然保证时间复杂度符合承诺
编码方式
- 数据结构:Redis 承诺给你的,也可以理解成数据类型
- 编码方式:Redis 内部底层的实现
同一个数据类型,背后可能的编码实现方式是不同的,会根据特定场景优化
string
string:Redis会自动适应,程序员在使用Redis的时候一般感知不到raw:最基本的字符串。底层就是持有byte数组int:Redis通常也可以用来实现“计数”这样的功能(帖子的点赞数,评论数…)。当value就是一个整数的时候,此时可能Redis直接使用int来保存embstr:针对短字符串进行的特殊优化
hash
hashhashtable:最基本的哈希表(这里是Redis内部的哈希表的实现,和Java标准库中的HashTable不一样)ziplist:压缩列表,针对一些特殊的场景下,将数据进一步压缩,从而减少空间(在哈希表里面的元素较少的时候,可能就优化成ziplist了)
[!quote] 为什么要压缩?为什么是元素少的时候才压缩?
Redis上有很多key,可能某些key的value是hash。此时,如果key特别多,对应的hash也特别多,但是每个hash又不大的情况下,就尽量去压缩,压缩之后就可以让整体占用的内存更小了- 压缩是一种优化措施,但在大量数据的情况下,压缩和解压会增加额外的计算开销。元素较多时,
Redis通常会自动将存储方式从ziplist转为hashtable等更高效的存储方式,以避免在大量数据操作时发生性能瓶颈。
list
listlinkedlist:链表:非常方便从中间位置查找删除ziplist:压缩列表(和hash里面的一样)
- 从
Redis 3.2开始,引入了新的实现方式:quicklist。其同时兼顾了linkedlist和ziplist的优点。quicklist就是一个链表,每个元素又是一个ziplist
set
sethashtableintset:集合中存的都是整数,就会被优化成intset
zset
zsetskiplist:跳表,其也是链表,只是不同于普通的链表。每个节点上有多个指针域,巧妙地搭配这些指针域的指向,就可以做到从跳表上查询元素的复杂度是 O ( l o g N ) O(logN) O(logN)(类似于平衡二叉搜索树(如 AVL 树、红黑树))ziplist:
查询内部编码
语法:
object encoding

Redis 会自动根据当前的事迹情况选择内部的编码方式,自动适应。那我们是否要记住,什么时候使用什么编码方式呢?
- 只记思想,不记数字!
网上的说法:如果字符串长度小于 39 字节,使用
embstr,超过 39 字节,使用raw
- 记数字,没有任何意义
- 数字都是可配置的
- 数字是怎么来的?需要考证清楚
- 相比于知道数字,更重要的是知道数字是怎么得到的,就可以根据所处的实际场景,重新得到这样的数字
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