春眠不觉晓，Redis数据类型知多少（String,List,Set,SortedSet,Hash,Bitmap,HyperLogLogs） _bitmap

青春须早为，岂能长少年。这篇文章主要讲述春眠不觉晓，Redis数据类型知多少？String,List,Set,SortedSet,Hash,Bitmap,HyperLogLogs相关的知识，希望能为你提供帮助。
前言
Redis不是一个简单的键值对存储，它实际上是一个支持各种类型数据结构的存储。在传统的键值存储中，是将字符串键关联到字符串值，但是在Redis中，这些值不仅限于简单的字符串，还可以支持更复杂的数据结构。下面就是Redis支持的数据结构：

字符串（String）：二进制安全字符串。
列表（List）：根据插入顺序排序的字符串元素列表，基于链表实现。
集合（Set）：唯一的乱序的字符串元素的集合。
有序集合（Sorted Set）：与集合类似，但是每个字符串元素都与一个称为score的数字相关联。元素总是按其score排序，并且可以检索一定score范围的元素。
哈希（Hash）：由字段与值相关联组成的映射，字段和值都是字符串。
位图（Bitmap）:像操作位数组一样操作字符串值，可以设置和清除某个位，对所有为1的位进行计数，找到第一个设置1的位，找到第一个设置0的位等等。
HyperLogLogs：一种概率数据结构，使用较小的内存空间来统计唯一元素的数量，误差小于1％。

键（Key）
键是二进制安全的，这意味着您可以使用任何二进制序列作为键，可以是OneMoreStudy这样的字符串，也可以使图片文件的内容，空字符串也是有效的键。不过，还有一些其他规则：

不要使用过长的键，比如一个1KB的键。不仅是多占内存方面的问题，而是在数据集中查找键可能需要进行一些耗时的键比较。如果真的有比较大的键，先对它进行哈希（比如：MD5、SHA1）是一个好主意。
也不要使用过短的键，比如：OMS100f，相对于one-more-study:100:fans，后者更具有可读性。可能会占用更多内存，但是相对于值所占的内存，键所增加的内存还是小很多的。我们要找到一个平衡点，不长也不短。
多个字段以冒号分隔，一个字段内多个单词以连词符或点分隔，比如：one-more-study:100:fans，或者one.more.study:100:fans。
键允许的最大值为512MB。

字符串（String）
字符串类型是和键关联的最简单的类型。它是Memcached中唯一的数据类型，因此对于新手来说，在Redis中使用它也是很容易的。键是字符串类型，当我们也使用字符串类型作为值时，我们会可以从一个字符串映射到另一个字符串。字符串数据类型有很多应用场景，例如缓存html片段或页面。
下面简单介绍一下字符串的命令（在redis-cli中使用）：

> set one-more-key OneMoreStudy OK > get one-more-key "OneMoreStudy"

使用SET和GET命令来设置和查询字符串值的方式。需要注意的是，如果当前键已经和字符串值相关联，SET命令将会替换已存储在键中的现有值。字符串可以是任意的二进制数据，比如jpeg图像。字符串最多不能大于512MB。SET命令还有一些实用的可选参数，比如：

> set one-more-key java nx#如果key存在，则设置失败。 (nil) > set one-more-key Java xx#如果key存在，才设置成功。 OK

虽然字符串是Redis的基本值，但也可以使用它们执行一些实用的操作。比如：

> set one-more-counter 50 OK > incr one-more-counter#自增加1 (integer) 51 > incr one-more-counter#自增加1 (integer) 52 > incrby one-more-counter 5#自增加5 (integer) 57

INCR命令将字符串值解析为整数，将其自增加1，最后将获得的值设置为新值。还有其他类似的命令，例如INCRBY，DECR和DECRBY等命令。 INCR命令是原子操作，即时有多个客户端同时同一个key的INCR命令，也不会进入竞态条件。比如，上面的例子先设置one-more-counter的值为50，即使两个客户端同时发出INCR命令，那么最后的值也肯定是52。
可以使用MSET和MGET命令在单个命令中设置或查询多个键的值，对于减少延迟也很有用。比如：

> mset a 1 b 2 c 3 OK > mget a b c 1) "1" 2) "2" 3) "3"

使用MGET命令时，Redis返回一个值的数组。
使用DEL命令可以删除键和相关联的值，存在指定的键则返回1，不存在指定的键则返回0。使用EXISTS命令判断Redis中是否存在指定的键，存在指定的键则返回1，不存在指定的键则返回0。比如：

> set one-more-key OneMoreStudy OK > exists one-more-key (integer) 1 > del one-more-key (integer) 1 > exists one-more-key (integer) 0

使用TYPE命令，可以返回存储在指定key的值的数据类型，比如：

> set one-more-key OneMoreStudy OK > type one-more-key string > del one-more-key (integer) 1 > type one-more-key none

在讨论更复杂的数据结构之前，我们需要讨论另一个功能，该功能无论值类型是什么都适用，它就是EXPIRE命令。它可以为键设置到期时间，当超过这个到期时间后，该键将自动销毁，就像对这个键调用了DEL命令一样。比如：

> set one-more-key OneMoreStudy OK > expire one-more-key 5 (integer) 1 > get one-more-key #立刻调用 "OneMoreStudy" > get one-more-key #5秒钟后调用 (nil)

上面的例子，适用了EXPIRE命令设置了过期时间，也可以使用PERSIST命令移除键的过期时间，这个键将持久保持。除了EXPIRE命令，还可以使用SET命令设置过期时间，比如：

> set one-more-key OneMoreStudy ex 10 #设置过期时间为10秒 OK > ttl one-more-key (integer) 9

上面的例子，设置了一个字符串值OneMoreStudy的one-more-key，该键的到期时间为10秒。之后，调用TTL命令以检查该键的剩余生存时间。
到期时间可以使用秒或毫秒精度进行设置，但到期时间的分辨率始终为1毫秒。实际上，Redis服务器上存储的不是到期时间长度，而是该键到期的时间。
列表（List）
Redis列表是使用链表实现的，这就意味着在头部或尾部增加或删除一个的元素的时间复杂度是O(1)，非常快的。不过，按索引查询对应元素的时间复杂度就是O(n)，慢很多。如果想快速查询大量数据，可以使用有序集合，后面会有介绍。
LPUSH命令将一个新元素添加到列表的左侧（顶部），而RPUSH命令将一个新元素添加到列表的右侧（底部）。最后，LRANGE命令可以从列表中按范围提取元素。比如：

> rpush one-more-list A (integer) 1 > rpush one-more-list B (integer) 2 > lpush one-more-list first (integer) 3 > lrange one-more-list 0 -1 1) "first" 2) "A" 3) "B"

LRANGE命令需要另外两个参数，要返回的第一个元素的索引和最后一个元素的索引。如果索引为负值，Redis将从末尾开始计数，-1是列表的最后一个元素，-2是列表的倒数第二个元素，依此类推。
LPUSH和RPUSH命令支持多个参数，可以使用一次命令添加多个元素，比如：

> rpush one-more-list 1 2 3 4 5 "last" (integer) 9 > lrange one-more-list 0 -1 1) "first" 2) "A" 3) "B" 4) "1" 5) "2" 6) "3" 7) "4" 8) "5" 9) "last"

在Redis列表上，也可以移除并返回元素。与LPUSH和RPUSH命令，对应的就是LPOP和RPOP命令，LPOP命令是将列表的左侧（顶部）的元素移除并返回，RPOP命令是将列表的右侧（底部）的元素移除并返回。比如：

> rpush one-more-list a b c (integer) 3 > rpop one-more-list "c" > rpop one-more-list "b" > rpop one-more-list "a"

我们添加了三个元素，并移除并返回了三个元素，此时列表为空，没有任何元素。如果再使用RPOP命令，会返回一个NULL值：

> rpop one-more-list (nil)

使用RPUSH和RPOP命令，或者LPUSH和LPOP命令可以实现栈的功能，使用LPUSH和RPOP命令，或者RPUSH和LPOP命令可以实现队列的功能。也可以实现生产者和消费者模式，比如多个生产者使用LPUSH命令将任务添加到列表中，多个消费者使用RPOP命令将任务从列表中取出。但是，有时列表可能为空，没有任何要处理的任务，因此RPOP命令仅返回NULL。在这种情况下，消费者被迫等待一段时间，然后使用RPOP命令重试。这就暴露了有几个缺点：

客户端和服务端之间可以处理无用的命令，因为在列表为空时的所有请求将无法完成任何实际工作，它们只会返回NULL。
由于消费者在收到NULL之后会等待一段时间，因此会增加任务处理的延迟。为了减小延迟，我们可以在两次调用RPOP之间等待更少的时间，这就扩大了更多对Redis的无用调用。

有什么办法可以解决呢？使用BRPOP和BLPOP的命令，它们和RPOP和LPOP命令类似，唯一的区别是：如果列表为空时，命令会被阻塞，直到有新元素添加到列表中，或指定的超时时间到了时，它们才会返回到调用方。比如：

> brpop tasks 5

它含义是，列表为空时，等待列表中的元素，但如果5秒钟后没有新的元素被添加，则返回。您可以将超时时间传入0，表示永远等待元素添加。也可以传入多个列表，这时会按参数先后顺序依次检查各个列表，返回第一个非空列表的尾部元素。另外还有以下3点需要注意的：

当列表为空，并且有多个客户端在等待时，有一个新的元素被添加到列表中，它会被第一个等待的客户端获取到，以此类推。
返回值与RPOP命令相比有所不同，它是一个包含两个元素的数组，包含key和对应的元素，因为BRPOP和BLPOP命令能够阻止等待来自多个列表的元素。
超过了超时时间，会返回NULL。

列表的创建和删除都是由Redis自动完成的，当尝试向不存在的键添加元素时，Redis会自动创建一个空的列表；当最后一个元素被移除时，Redis会自动删除这个列表。这不是特定于列表的，它适用于由多个元素组成的所有Redis数据类型，比如集合、有序集合、哈希，它们都有3条规则：

当我们将元素添加到聚合数据类型时，如果目标键不存在，则在添加元素之前会创建一个空的聚合数据类型。比如：

> del one-more-list (integer) 1 > lpush one-more-list 1 2 3 (integer) 3

但是，在键存在时，就不能操作错误的数据类型了，比如：

> set one-more-key OneMoreStudy OK > lpush one-more-key 1 2 3 (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value > type one-more-key string

当我们从聚合数据类型中删除元素时，如果该值保持为空，则key将自动销毁。比如：

> lpush one-more-list 1 2 3 (integer) 3 > exists one-more-list (integer) 1 > lpop one-more-list "3" > lpop one-more-list "2" > lpop one-more-list "1" > exists one-more-list (integer) 0

当对应key不存在，并且调用只读命令（如LLEN命令，获取列表长度）或写命令（如LPOP命令）时，都会返回空聚合数据类型的结果。比如：

> del one-more-list (integer) 0 > llen one-more-list (integer) 0 > lpop one-more-list (nil)

Redis为了追求高性能，列表的内部实现不是一个简单的链表，这里先卖个关子，后续的文章会详细介绍。
集合（Set）
集合是一个字符串的无序集合，SADD命令可以将新元素添加到集合中。还可以对集合进行许多其他操作，例如：判断给定元素是否已存在、执行多个集合之间的交集、并集或差等等。比如：

> sadd one-more-set 1 2 3 (integer) 3 > smembers one-more-set 1) "1" 2) "3" 3) "2"

在上面的例子中，在集合中添加了三个元素，并让Redis返回所有元素。正如你所见，返回的元素是没有排序的。在每次调用时，元素的顺序都有可能不一样。
还可以使用SISMEMBER命令判断给定元素是否已存在，比如：

> sismember one-more-set 3 (integer) 1 > sismember one-more-set 30 (integer) 0

在上面的例子中，3在集合中，所以返回1；而30不在集合中，所以返回0。
可以使用SINTER命令，计算出多个集合的交集；使用SUNION命令，计算多个集合的并集；使用SPOP命令，移除并返回集合中的一个随机元素；使用SCARD命令，计算集合中的元素的数量。比如：

> sadd one-more-set1 1 2 3 (integer) 3 > sadd one-more-set2 2 3 4 (integer) 3 > sinter one-more-set1 one-more-set2 #交集 1) "3" 2) "2" > sunion one-more-set1 one-more-set2 #并集 1) "1" 2) "3" 3) "2" 4) "4" > spop one-more-set1 #随机移除一个元素 "3" > scard one-more-set1 #元素数量 (integer) 2

有序集合（Sorted Set）
有序集合是一种类似于集合和哈希之间混合的数据类型。像集合一样，有序集合中由唯一的、非重复的字符串元素组成，因此从某种意义上说，有序集合也是一个集合。但是集合中的元素是没有排序的，而有序集合中的每个元素都与一个称为分数（score）的浮点值相关联，这就是为什么有序集合也类似于哈希的原因，因为每个元素都映射到一个值。有序集合的排序规则如下：

如果A和B是两个具有不同分数的元素，那么如果A.分数> B.分数，则A> B。
如果A和B的分数完全相同，那么如果A字符串在字典排序上大于B字符串，则A> B。 A和B字符串不能相等，因为有序集合中的元素都是唯一的。

我们来举个例子，把王者荣耀战队的名字和积分添加到有序集合中，其中把战队的名字作为值，把战队的积分作为分数。

> zadd kpl 12 "eStarPro" (integer) 1 > zadd kpl 12 "QGhappy" (integer) 1 > zadd kpl 10 "XQ" (integer) 1 > zadd kpl 8 "EDG.M" (integer) 1 > zadd kpl 8 "RNG.M" (integer) 1 > zadd kpl 4 "TES" (integer) 1 > zadd kpl 2 "VG" (integer) 1

如上所示，ZADD命令和SADD命令相似，但是多了一个额外的参数（在要添加的元素的前面）作为分数。ZADD命令也支持多个参数，虽然在上面的例子中未使用它，但你也可以指定多个分数和值对。使用有序集合，快速地返回按其积分排序的战队列表，因为实际上它们已经被排序了。
需要注意的是，为了快速获取有序集合中的元素，每次添加元素的时间复杂度都为O(log(N))，这是因为有序集合是同时使用跳跃表和字典来实现的，具体原理这里先卖个关子，后续的文章会详细介绍。
可以使用ZRANGE命令按照升序获取对应的值，比如：

> zrange kpl 0 -1 1) "VG" 2) "TES" 3) "EDG.M" 4) "RNG.M" 5) "XQ" 6) "QGhappy" 7) "eStarPro"

0和-1代表查询从第一个到最后一个的元素。还可以使用ZREVRANGE命令按照降序获取对应的值，比如：

> zrevrange kpl 0 -1 1) "eStarPro" 2) "QGhappy" 3) "XQ" 4) "RNG.M" 5) "EDG.M" 6) "TES" 7) "VG"

加上WITHSCORES参数，就可以连同分数一起返回，比如：

> zrange kpl 0 -1 withscores 1) "VG" 2) "2" 3) "TES" 4) "4" 5) "EDG.M" 6) "8" 7) "RNG.M" 8) "8" 9) "XQ" 10) "10" 11) "QGhappy" 12) "12" 13) "eStarPro" 14) "12"

有序集合还有更强大的功能，比如在分数范围内操作，让我们获取小于10（含）的战队，使用ZRANGEBYSCORE命令：

> zrangebyscore kpl -inf 10 1) "VG" 2) "TES" 3) "EDG.M" 4) "RNG.M" 5) "XQ"

这就是获取分数从负无穷到10所对应的值，同样的我们也可以获取分数从4到10所对应的值：

> zrangebyscore kpl 4 10 1) "TES" 2) "EDG.M" 3) "RNG.M" 4) "XQ"

另外有用的命令：ZRANK命令，它可以返回指定值的升序排名（从0开始）；ZREVRANK命令，它可以返回指定值的降序排名（从0开始），比如：

> zrank kpl "EDG.M" (integer) 2 > zrevrank kpl "EDG.M" (integer) 4

有序集合的分数是随时更新的，只要对已有的有序集合调用ZADD命令，就会以O(log(N))时间复杂度更新其分数和排序。这样，当有大量更新时，有序集合是合适的。由于这种特性，常见的场景是排行榜，可以方便地显示排名前N位的用户和用户在排行榜中的排名。
哈希（Hash）
Redis的哈希和人们期望的“哈希”结构是一样的，它是一个无序哈希，内部存储了很多键值对，比如：

> hmset one-more-fans:100 name Lily age 25 OK > hget one-more-fans:100 name "Lily" > hget one-more-fans:100 age "25" > hgetall one-more-fans:100 1) "name" 2) "Lily" 3) "age" 4) "25"

尽管哈希很容易用来表示对象，但是实际上可以放入哈希中的字段数是没有实际限制的，因此您可以以更多种的不同方式使用哈希。除了HGET命令获取单个字段对应的值，也可以使用HMSET命令获取多个字段及对应的值，它返回的是一个数组，比如：

> hmget one-more-fans:100 name age non-existent-field 1) "Lily" 2) "25" 3) (nil)

还可以使用HINCRBY命令，为指定字段的值做增量，比如：

> hget one-more-fans:100 age "25" > hincrby one-more-fans:100 age 3 (integer) 28 > hget one-more-fans:100 age "28"

Redis哈希的实现结构，和Java中的HashMap是一样的，也是“数组+链表”的结构，当发生数组位置碰撞是，就会将碰撞的元素用链表串起来。不过Redis为了追求高性能，rehash的方式不太一样，这里先卖个关子，后续的文章会详细介绍。
位图（Bitmap）
位图不是实际的数据类型，而是在String类型上定义的一组面向位的操作。由于字符串是二进制安全的，并且最大长度为512MB，因此可以设置多达2^32个不同的位。位图操作分为两类：固定单个位操作，比如将一个位设置为1或0或获取其值；对位组的操作，比如计算给定位范围内设置位的数量。
位图的最大优点之一是，它们在存储信息时通常可以节省大量空间。例如，在以增量用户ID位标识表示用户是否要接收新闻通讯，仅使用512 MB内存就可以记住40亿用户的一位信息。
使用SETBIT和GETBIT命令来设置和获取指定位，比如：

> setbit one-more-key 10 1 (integer) 0 > getbit one-more-key 10 (integer) 1 > getbit one-more-key 11 (integer) 0

SETBIT命令将位号作为其第一个参数，将其设置为1或0的值作为其第二个参数。如果位号超出当前字符串长度，该命令将会自动扩大字符串。GETBIT命令只是返回指定位号的位的值，如果位号超出存储的字符串长度则会返回0。
对位组的操作有以下3个命令：

BITOP命令可以在不同的字符串之间执行按位运算，提供的位运算有与、或、非和异或。
BITCOUNT命令可以统计指定范围内位数为1的个数。
BITPOS命令可以查找指定范围内为0或1的第一位。

> set one-more-key "\\x13\\x7f" #二进制为0001 0011 0111 1111 OK > bitcount one-more-key #整个字符串中1的位数 (integer) 10 > bitcount one-more-key 0 0 #第一个字符（0001 0011）中1的位数 (integer) 3 > bitcount one-more-key 1 1 #第二个字符（0111 1111）中1的位数 (integer) 7 > bitpos one-more-key 0 #整个字符串中第一个0位 (integer) 0 > bitpos one-more-key 1 #整个字符串中第一个1位 (integer) 3 > bitpos one-more-key 1 0 0 #第一个字符（0001 0011）中第一个1位 (integer) 3 > bitpos one-more-key 1 1 1 #第二个字符（0111 1111）中第一个1位 (integer) 9

位图可以应用于各类实时分析，也可以节省空间高效地存储位信息。比如，记录用户每天的签到数据，每一个位表示用户是否签到过，这样就可以计算出某个时间段用户签到了几次，某个时间段用户第一次签到是哪一天。
HyperLogLogs
HyperLogLog是一种概率数据结构，用于统计唯一元素的数量，也可以理解为估计集合中元素的个数。
通常情况下，对唯一元素进行统计数量时，需要使用与要统计的元素数量成比例的内存量，因为需要记住过去已经看到的元素，以避免多次对其进行统计。但是，有一组算法可以以内存换取精度，最终会得到带有标准误差的估计数量，在Redis的HyperLogLogs中，该误差小于1％。
这个算法的神奇之处在于，不再需要使用与所统计元素数量成比例的内存量，而可以使用恒定数量的内存。在最坏的情况下占据12KB的内存空间，Redis对HyperLogLog的存储进行了优化，在计数比较少时，占据的内存空间会更小，这里先卖个关子，后续的文章会详细介绍其中原理。
在集合中，可以将每个元素添加到集合中，并使用SCARD命令获取集合中的元素数量，因为SADD命令不会重新添加现有元素，所以元素都是唯一的。HyperLogLog的操作和集合比较类似，使用PFADD命令将元素添加到HyperLogLog中，类似于集合的SADD命令；使用PFCOUNT命令获取HyperLogLog中的唯一元素的当前近似值数量，类似于集合的SCARD命令。比如：

> pfadd one-more-hll a b c d e (integer) 1 > pfcount one-more-hll (integer) 5

Redis中的HyperLogLog尽管在技术上是不同的数据结构，但被编码为字符串，因此可以调用GET命令来序列化HyperLogLog，然后调用SET命令来将其反序列化回服务器。
总结
【春眠不觉晓，Redis数据类型知多少（String,List,Set,SortedSet,Hash,Bitmap,HyperLogLogs）】Redis提供更加丰富的数据结构，键（Key）和字符串（String），都是二进制安全的字符串；列表（List），根据插入顺序排序的字符串元素列表，基于链表实现；集合（Set），唯一的乱序的字符串元素的集合；有序集合（Sorted Set），与集合类似，但是每个字符串元素都与一个称为score的数字相关联；哈希（Hash），由字段与值相关联组成的映射，字段和值都是字符串；位图（Bitmap），像操作位数组一样操作字符串值，可以设置和清除某个位，对所有为1的位进行计数，找到第一个设置1的位，找到第一个设置0的位等等；HyperLogLogs，一种概率数据结构，使用较小的内存空间来统计唯一元素的数量，误差小于1％。