redis什么时候用hash类型1、Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表 ， hash 特别适合用于存储对象 。Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿） 。
2、字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串 。常用在缓存、计数、共享Session、限速等 。
3、Redis哈希为了避免整个rehash过程中服务被阻塞，采用了渐进式的rehash，即rehash程序激活后，并不是 马上执行直到完成，而是分多次 ， 渐进式（incremental）的完成 。
【redis导入hash，redis导入es】4、redis集群共有2^14次方16384个hash槽 ， 当操作数据时，使用CRC16算法计算key的hash值，然后与16384取模从而确定该数据是属于哪一个slot槽的 。
5、redis支持的数据类型就是列表、哈希、集合并和删除、获取子列表等 。Redis支持的五种数据类型包括String、Hash、List、Set、Zset ， 其中，String类型的值可以是字符串、数字或二进制，但值最大不能超过512MB 。
redis的hash怎么实现的查询方式一般采用二分查找法，实际查询复杂度也就在log(n)Redis-有序集合对象（zset）底层实现为 字典（dict）跳表（skiplist） ， 当数据比较少的时候用ziplist编码结构存储 。
：有序集合的底层实现之一是跳表，除此之外跳表它在 Redis 中没有其他应用 。
hscan命令返回的是一组键-值对（field-value pairs） 和一个新的游标 。因此，只要新的游标不为0，就可以继续在hash对象中遍历键-值对 。具体实现可以参考Redis官方文档 ， 或者查阅Redis相关书籍资料 。
redis如何遍历hash对象1、一：摘要概述 很多 redis 的使用者都可以清晰明白的道出Redis中常用的对象如string、list、hash、set、zset，一些场景比较丰富的使用者可能会说布隆过滤器、geo、Hash等 。
2、不可以的，redis中存储的都是字符串类型的 。不过数据是纯数值的话，redis提供了可以操作的一些方法，比如自增自减等 。
3、哈希是一种键值对集合的数据类型，可以存储任意长度的数据 。Redis中的哈希是可以用于存储对象，例如用户信息、工单草稿等 。可以实现快速查找、插入和删除等操作 。
4、所以使用 ziplist 也是很快的，也就是说添加删除平均还是 O(1)。
5、redis中存储的数据类型都是key-value形式的数据uiyi，就像map的设置一样 。设置一个key值对应你存储的map进行操作 。
6、hash Redishash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 。HMSET ， HGET命令，HMSET设置了两个field=value对，HGET获取对应field对应的value 。
怎样理解redis中的hashRedis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象 。Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿） 。
redis的五种数据类型分别是：string、hash、list、set、zset 。string string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型 ， 一个key对应一个value 。string类型是二进制安全的 。
Hash 哈希 在Redis中，哈希类型是指键值本身又是一个键值对 结构，形如value=https://www.04ip.com/post/{{field1，value1}，...{fieldN，valueN}}，添加命令：hset key field value 。
Redis的Hash槽分配不是 一致性Hash，一致性Hash是成一个hash环，当节点加入或者失效的时候，在环上顺时针找到对应节点 。而Redis集群属于手动分配 线性Hash槽 ，需要手动指定，并且尽量做到各个节点solt平均分配 。
所以使用 ziplist 也是很快的 ， 也就是说添加删除平均还是 O(1)。
SETNX不同：SETNX（SETifNoteXists） ， 该命令在key不存在时设置key的值，如果key存在，不做任何操作 。Redishash数据结构可以存储多个键值对，所以我们可以使用Redishash实现分布式锁 。
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