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[大数据]中间件_Redis_02_Redis的数据类型

Redis的数据类型

1、Redis数据存储格式

Redis自身是一个Map，其中所有的数据都是采用key : value的形式存储的。

2、Redis的数据类型

数据类型指的是存储的数据的类型，也就是value部分的类型，key部分永远都是字符串。

在这里插入图片描述

Redis常用的五种数据类型：

string
hash
list
set
sorted_set

2.1、string类型

存储的数据：单个数据，最简单的数据存储类型，也是最常用的数据存储类型
存储数据的格式：一个存储空间保存一个数据
存储内容：通常使用字符串，如果字符串以整数的形式展示，可以作为数字操作使用

在这里插入图片描述

2.1.1、基本操作

# 添加/修改数据
set key value

# 获取数据
get key

# 删除数据
del key

# 添加/修改多个数据
mset key1 value1 key2 value2 ...		# 注："m"表示Multiple

# 获取多个数据
mset key1 key2 ...

# 获取数据字符串个数（字符串长度）
strlen key

#  追加信息到原始信息后部（如果原始信息存在就追加，否则新建）
append key value

2.1.2、扩展操作

业务场景1：

大型企业级应用中，分表操作是基本操作，使用多张表存储同类型数据，但是对应的主键 id 必须保证统一性，不能重复。Oracle 数据库有 sequence 设定，可以解决该问题，但是 MySQL数据库并不具有类似的机制，那么如何解决？

解决方案：

# 设置数值数据增加指定范围的值
incr key	#  注：递增1
incrby key increment	
incrbyfloat key increment

# 数值数值数据减少指定范围的值
decr key	# 注：递减1
decrby key increment

Tips：string作为数值操作

string在redis内部存储默认就是一个字符串，当遇到增减类操作incr，decr时会转成数值型进行计算。
redis所有的操作都是原子性的，采用单线程处理所有业务，命令是一个一个执行的，因此无需考虑并发带来的数据影响。
redis用于控制数据库表主键id，为数据库表主键提供生成策略，保障数据库表的主键唯一性。
此方案适用于所有数据库，且支持数据库集群

注意：按数值进行操作的数据，如果原始数据不能转成数值，或超越了redis 数值上限范围，将报错。9223372036854775807（Java中long型数据最大值，Long.MAX_VALUE）

业务场景2：

“最强女生”启动海选投票，只能通过微信投票，每个微信号每 4 小时只能投1票。
电商商家开启热门商品推荐，热门商品不能一直处于热门期，每种商品热门期维持3天，3天后自动取消热门。
新闻网站会出现热点新闻，热点新闻最大的特征是时效性，如何自动控制热点新闻的时效性。

解决方案：

# 设置数据具有指定的生命周期
setex key seconds value		# 注：设置秒，value不重要

psetex key milliseconds value	# 注：设置毫秒

# 举例
set name zhangsan
setex name 10 1		# 设置name存在10秒

Tips：redis 控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作。

2.1.3、注意事项

strin类型数据操作的注意事项：

数据操作是否成功的反馈的差异
1. 表示运行结果是否成功
  - (integer) 0 --> false 失败
  - (integer) 1 —> true 成功
2. 表示运行结果值
  - (integer) 3 —> 3 3个
  - (integer) 1 —> 1 1个
数据未获取到：（nil）等同于null。
数据最大存储值：512MB。
数值计算最大范围（Java中long的最大值）：9223372036854775807。

2.1.4、应用场景

业务场景：主页高频访问信息显示控制，例如新浪微博大V主页显示粉丝数与微博数量

在这里插入图片描述

解决方案：

在redis中为大V用户设定用户信息，以用户主键和属性值作为key，后台设定定时刷新策略即可

user:id:3506728370:fans  → 12210947

user:id:3506728370:blogs  → 6164

user:id:3506728370:focuss  → 83

在redis中以json格式存储大V用户信息，定时刷新（也可以使用hash类型）

eg: user:id:3506728370 →  {	
	"id":3506728370, 
	"name":"春晚", 
	"fans":12210862, 
	"blogs":6164, 
	"focus":83
}

Tips：redis应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。

key的设置约定：

# 数据库中的热点数据key命名惯例
# 	表名  :  主键名  :  主键值  :  字段名
eg1: order: id: 29437595: name  
eg2: equip: id: 390472345: type
eg3: news: id: 202108130: title

2.2、hash类型

新的存储需求：对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息
需要的存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据
hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储

在这里插入图片描述

hash存储结构优化：

如果field数量较少，存储结构优化为类数组结构
如果field数量较多，存储结构使用HashMap结构

存储的困惑：对象类数据的存储如果具有较频繁的更新需求操作会显得笨重，使用hash类型即可解决。

在这里插入图片描述

2.2.1、基本操作

# 添加/修改数据	注：有就修改，没有就加上
hset key field value

# 获取数据
hget key field
hgetall key

# 删除数据
hdel key field1 [field2] ...

# 添加/修改多个数据
mhset key field1 value1 field2 value2 ...

# 获取多个数据
mhget key field1 field2 ...		# eg: hget user name age

# 获取哈希表字段的数量
hlen key		# eg: hlen user -> (integer) 2 因为只有name和age

# 获取哈希表中是否存在指定的字段
hexists key field

# 实际操作举例
127.0.0.1:6379> hset user name zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset user age 38
(integer) 1

127.0.0.1:6379> hgetall user
1) "name"
2) "zhangsan"
3) "age"
4) "38"

127.0.0.1:6379> hget user name
"zhangsan"

127.0.0.1:6379> hmset user name list age 58
OK	# 因为name和age存在，所以覆盖了

127.0.0.1:6379> hmget user name age
1) "list"
2) "58"

127.0.0.1:6379> hlen user
(integer) 2

127.0.0.1:6379> hexists user age
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists user height
(integer) 0

2.2.2、拓展操作

# 获取哈希表中所有的字段名或字段值
hkeys key	# 获取的是字段值
hvals key	# 获取的是值

# 设置指定字段的数值数据增加指定范围的值
hincrby key field increment
hincrbyfloat key field increment

# 实际操作举例
127.0.0.1:6379> hkeys user
1) "name"
2) "age"

127.0.0.1:6379> hvals user
1) "list"
2) "58"

127.0.0.1:6379> hincrby user age 2
(integer) 60

127.0.0.1:6379> hget user age
"60"

2.2.3、注意事项

hash 类型数据操作的注意事项：

hash类型下的value只能存储字符串，不允许存储其他数据类型，不存在嵌套现象。如果数据未获取到，对应的值为（nil）。
每个 hash 可以存储 2³² - 1 个键值对。
hash类型十分贴近对象的数据存储形式，并且可以灵活添加删除对象属性。但hash设计初衷不是为了存储大量对象而设计的，切记不可滥用，更不可以将hash作为对象列表使用。
hgetall 操作可以获取全部属性，如果内部field过多，遍历整体数据效率就很会低，有可能成为数据访问瓶颈。

2.3、list类型

数据存储需求：存储多个数据，并对数据进入存储空间的顺序进行区分
需要的存储结构：一个存储空间保存多个数据，且通过数据可以体现进入顺序
list类型：保存多个数据，底层使用双向链表存储结构实现

在这里插入图片描述

2.3.1、基本操作

# 添加/修改数据
lpush key value1 [value2] ...	# 注：左边添加
lpush key value1 [value2] ...	# 注：右边添加

# 获取数据
lrange key start stop	# 注：从左边取，start开始，到stop结束
lindex key index
llen key
# 补充：0表示第一个，-1表示倒数第1个，

#获取并移除数据
lpop key	# 从左边获取并移除
rpop key	# 从右边获取并移除

# 实际操作举例
127.0.0.1:6379> lpush list1 huawei
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list1 apple
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush list1 microsoft
(integer) 3
# 注：此时list1，从左到右依次为：microsoft --> apple --> huawei

127.0.0.1:6379> rpush list2 a b c
(integer) 3
# 注：此时list2，从右到左依次为：a <-- b <-- c

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 2
1) "microsoft"
2) "apple"
3) "huawei"

127.0.0.1:6379> lrange list2 0 2
1) "a"
2) "b"
3) "c"

127.0.0.1:6379> lrange list2 0 -1	# 表示从0开始，取完全部
1) "a"
2) "b"
3) "c"

127.0.0.1:6379> lpop list1	# 从左边获取并移除
"microsoft"
127.0.0.1:6379> rpop list1	# 从右边获取并移除
"huawei"

2.3.2、拓展操作

# 规定时间内获取并移除数据
blpop key1 [key2] timeout	# 注：b表示block、l表示left
brpop key1 [key2] timeout	# 注：b表示block、r表示right
brpoppush source destination timeout

Tips：应用场景 — 任务队列

# 实际操作举例
blpop list0 30	
# 注：从list0左边获取并且删除第1个
	# 若list0有，则直接操作
    # 若是list0没有，则至多等待30s，然后输出(nil)

127.0.0.1:6379> blpop list0 30
1) "list0"
2) "e"
(14.13s)	# 表示14.13s后才获取到

# 注：此时开启另外一个客户端输入
127.0.0.1:6379> lpush list0 a b c d e
(integer) 5

接着，假设有这么一个业务场景：微信朋友圈点赞，要求按照点赞顺序显示点赞好友信息，如果取消点赞，移除对应好友信息。

在这里插入图片描述

解决方案：

# 移除指定数据
lrem key count value	# 注：从左开始、count表示个数

Tips：redis应用于具有操作先后顺序的数据控制。

# 实际操作举例
127.0.0.1:6379> rpush list a b a b c d a c e
(integer) 9
# 注：此时list的从右到左的结构为：a <= b <= a <= b <= c <= d <= a <= c <= e

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "a"
2) "b"
3) "a"
4) "b"
5) "c"
6) "d"
7) "a"
8) "c"
9) "e"

127.0.0.1:6379> lrem list 3 a
(integer) 3

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "b"
2) "b"
3) "c"
4) "d"
5) "c"
6) "e"

2.3.3、注意事项

list 类型数据操作注意事项：

list中保存的数据都是string类型的，数据总容量是有限的，最多232 - 1 个元素 (4294967295)。
list具有索引的概念，但是操作数据时通常以队列的形式进行入队出队操作，或以栈的形式进行入栈出栈操作。
获取全部数据操作结束索引设置为-1。
list可以对数据进行分页操作，通常第一页的信息来自于list，第2页及更多的信息通过数据库的形式加载。

2.4、set类型

新的存储需求：存储大量的数据，在查询方面提供更高的效率
需要的存储结构：能够保存大量的数据，高效的内部存储机制，便于查询
set类型：与hash存储结构完全相同，仅存储键，不存储值（nil），并且值是不允许重复的

在这里插入图片描述

2.4.1、基本操作

# 添加数据
sadd key member1 [member2] ...

# 获取全部数据
smembers key

# 删除数据
srem key member1 [member2] ...

# 获取集合数据总量
scard key

# 判断集合中是否包含指定数据
sismember key member

# 实际操作举例
127.0.0.1:6379> sadd users zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd users wangwu
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd users zhaoliu
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd users lisi
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd users lisi
(integer) 0		# 注：因为不能重复，所以添加失败

127.0.0.1:6379> smembers users
1) "zhangsan"
2) "lisi"
3) "zhaoliu"
4) "wangwu"

127.0.0.1:6379> scard users
(integer) 4		# 4个
127.0.0.1:6379> srem users lisi
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember users lisi
(integer) 0		# 不存在lisi

2.4.2、拓展操作

业务场景1：

每位用户首次使用今日头条时会设置3项爱好的内容，但是后期为了增加用户的活跃度、兴趣点，必须让用户对其他信息类别逐渐产生兴趣，增加客户留存度，如何实现？

业务分析：

系统分析出各个分类的最新或最热点信息条目并组织成set集合
随机挑选其中部分信息
配合用户关注信息分类中的热点信息组织成展示的全信息集合

解决方案：

# 随机获取集合中指定数据的数据
srandmember key [count]		# 注：原子集合不改变

# 随机获取集合中的某个数据并将该数据移出集合
spop key [count]		# 注：原子集合相应减少

Tips 8： redis 应用于随机推荐类信息检索，例如热点歌单推荐，热点新闻推荐，热卖旅游线路，应用APP推荐，大V推荐等。

业务场景2：

脉脉为了促进用户间的交流，保障业务成单率的提升，需要让每位用户拥有大量的好友，事实上职场新人不具有更多的职场好友，如何快速为用户积累更多的好友？
新浪微博为了增加用户热度，提高用户留存性，需要微博用户在关注更多的人，以此获得更多的信息或热门话题，如何提高用户关注他人的总量？
QQ新用户入网年龄越来越低，这些用户的朋友圈交际圈非常小，往往集中在一所学校甚至一个班级中，如何帮助用户快速积累好友用户带来更多的活跃度？
微信公众号是微信信息流通的渠道之一，增加用户关注的公众号成为提高用户活跃度的一种方式，如何帮助用户积累更多关注的公众号？
美团外卖为了提升成单量，必须帮助用户挖掘美食需求，如何推荐给用户最适合自己的美食？

解决方案：

# 求集合的交、并、差集
sinter key1 [key2] ...
sunion key1 [key2] ...
sdiff key1 [key2] ...

# 求集合的交、并、差集并存储到指定集合中
sinterstore destination key1 [key2] ...
sunionstore destination key1 [key2] ...
sdiffstore destination key1 [key2] ...

# 将指定数据从原始集合中移动到目标集合中
smove source destination member

# 实际操作举例
127.0.0.1:6379> sadd user1 a b c d
(integer) 4
127.0.0.1:6379> sadd user2 b c d e
(integer) 4
127.0.0.1:6379> sadd user3 d e f h
(integer) 4

127.0.0.1:6379> sinter user1 user2 user3	# 求交集
1) "d"	
127.0.0.1:6379> sinter user1 user2
1) "d"
2) "c"
3) "b"

# 将user1 user2 user3的并集存储到user3
127.0.0.1:6379> sunionstore user user1 user2 user3	
(integer) 7

127.0.0.1:6379> smembers user
1) "a"
2) "d"
3) "e"
4) "h"
5) "f"
6) "c"
7) "b"、

Tips：

redis 应用于同类信息的关联搜索，二度关联搜索，深度关联搜索
显示共同关注（一度）
显示共同好友（一度）由用户A出发，获取到好友用户B的好友信息列表（一度）
由用户A出发，获取到好友用户B的购物清单列表（二度）
由用户A出发，获取到好友用户B的游戏充值列表（二度）

2.4.3、注意事项

set 类型数据操作的注意事项：

set 类型不允许数据重复，如果添加的数据在 set 中已经存在，将只保留一份。
set 虽然与hash的存储结构相同，但是无法启用hash中存储值的空间。

2.5、sorted_sort类型

新的存储需求：数据排序有利于数据的有效展示，需要提供一种可以根据自身特征进行排序的方式
需要的存储结构：新的存储模型，可以保存可排序的数据
sorted_set类型：在set的存储结构基础上添加可排序字段

2.5.1、基本操作

# 添加数据
zadd key score1 member1 [score2 member2] ...

# 获取全部数据
zrange key start stop [WITHSCORES]
zrevrange key start stop [WITHSCORES]

# 删除数据
zrem key member [member ...]	# 注：按值删除的，不是按score删除的

# 按条件获取数据
zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT]
zrevrangebyscore key max min [WITHSCORES]

# 条件删除数据
zremrangebyrank key start stop
zremrangebyscore key min max

# 注意：
	# min 与 max 用于限定搜索查询的条件
	# start 与 stop 用于限定查询范围，作用于索引，表示开始和结束索引
	# offset 与 count 用于限定查询范围，作用于查询结果，表示开始位置和数据总量
	
# 获取集合数据总量
zcard key
zcount key min max	# 指定score范围里的数据有多个

# 集合交、并操作
zinterstore destination numkeys key [key ...]	#注：numkeys表示操作集合的数量
zunionstore destination numkeys key [key ...]

# 实际操作举例
127.0.0.1:6379> zadd scores 94 zhangsan 100 lisi 60 wangwu
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zadd scores 44 zhaoliu
(integer) 1

127.0.0.1:6379> zrange scores 0 -1	# 默认是从小到大排的
1) "zhaoliu"
2) "wangwu"
3) "zhangsan"
4) "lisi"

127.0.0.1:6379> zrange scores 0 -1 withscores
1) "zhaoliu"
2) "44"
3) "wangwu"
4) "60"
5) "zhangsan"
6) "94"
7) "lisi"
8) "100"

127.0.0.1:6379> zrevrange scores 0 -1 withscores
1) "lisi"
2) "100"
3) "zhangsan"
4) "94"
5) "wangwu"
6) "60"
7) "zhaoliu"
8) "44"

127.0.0.1:6379> zrangebyscore scores 50 80 withscores
1) "wangwu"
2) "60"

# 注：从20~100中查询出来的前3个
127.0.0.1:6379> zrangebyscore scores 20 100 limit 0 3 withscores
1) "zhaoliu"
2) "44"
3) "wangwu"
4) "60"
5) "zhangsan"
6) "94"

127.0.0.1:6379> zadd s1 50 aa 60 bb 70 cc
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zadd s2 5 aa 6 bb 7 cc
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zadd s3 5 aa 6 bb 7 cc
(integer) 3

# 交集操作会将aa的score相加（默认）
127.0.0.1:6379> zinterstore ss 3 s1 s2 s3
(integer) 3

127.0.0.1:6379> zrange ss 0 -1 withscores
1) "aa"	# aa的score相加，50+5+5=60
2) "60"
3) "bb"	# 同上
4) "72"
5) "cc"
6) "84"

# 对3个集合操作，给出操作参数，求出最大的score
127.0.0.1:6379> zinterstore sss 3 s1 s2 s3 aggregate max
(integer) 3

127.0.0.1:6379> zrange sss 0 -1 withscores
1) "aa"	# aa的score没有相加，而是取出了最大值
2) "50"
3) "bb"
4) "60"
5) "cc"
6) "70"

2.5.2、拓展操作

业务场景：

票选广东十大杰出青年，各类综艺选秀海选投票
各类资源网站TOP10（电影，歌曲，文档，电商，游戏等）
聊天室活跃度统计
游戏好友亲密度

在这里插入图片描述

业务分析：

为所有参与排名的资源建立排序依据

解决方案：

# 获取数据对应的索引（排名）
zrank key member
zrevrank key member

# socre值获取与修改
zscore key member
zincrby key increment member

Tips：redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名

# 实际操作举例
127.0.0.1:6379> zadd movies 143 a 97 b 201 c
(integer) 3

127.0.0.1:6379> zrank movies b	# 默认按从小到大排序，b的索引值最小，排第1个（即索引值为0）
(integer) 0
127.0.0.1:6379> zrank movies c	
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrevrank movies b	# 泛着排的话，b索引值就最大了
(integer) 2

127.0.0.1:6379> zscore movies a	# 获取a的score值
"143"
127.0.0.1:6379> zincrby movies 2 a
"145"
127.0.0.1:6379> zscore movies a
"145"