数据存储类型介绍
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Redis 数据类型(5种常用)
- string
- hash
- list
- set
- sorted_set/zset(应用性较低)
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
- 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
string
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
string 类型数据的基本操作
添加/修改数据
set key value
获取数据
get key
删除数据
del key
判定性添加数据
setnx key value
添加/修改多个数据
mset key1 value1 key2 value2 …
获取多个数据
mget key1 key2 …
获取数据字符个数(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
单数据操作和多数据操作怎么选择效率高呢?比方说有三条数据的操作,我们对比一下
单条操作的总时间=6*通信时间(3个来回)+3*redis内部操作时间
多指令操作总时间=2*通信时间(1个来回)+3*redis内部操作时间
string 类型数据的扩展操作
设置 数值数据 增加指定范围的值
incr key #+1incrby key increment #+制定的数值incrbyfloat key increment
设置数值数据减少指定范围的值
decr keydecrby key increment
设置数据具有指定的生命周期
setex key seconds valuepsetex key milliseconds value
string 类型数据操作的注意事项
1. 数据操作不成功的反馈与数据正常操作之间的差异
在setnx中表示运行结果是否成功:
(integer) 0 → false 失败
(integer) 1 → true 成功
表示运行结果值:
(integer) 3 → 3 3个
(integer) 1 → 1 1个
2. 数据未获取到时,对应的数据为(nil),等同于null
3. 数据最大存储量:512MB
4. 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
5. 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)
6. 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
应用场景
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
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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
eg: user:id:3506728370:fans → 12210947
eg: user:id:3506728370:blogs → 6164
eg: user:id:3506728370:focuses → 83
也可以使用json格式保存数据
eg: user:id:3506728370 → {“fans”:12210947,“blogs”:6164,“ focuses ”:83 }
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
例如: user:id:3506728370:fans
hash
数据存储的困惑
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,我们修改其中一个元素,意味着修改整体,效率很慢
由此:我们引申出一种新的数据类型 hash
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
hash 类型数据的基本操作
添加/修改数据
hset key field value
获取数据
hget key fieldhgetall key
删除数据
hdel key field1 [field2]
设置field的值,如果该field存在则不做任何操作
hsetnx key field value
hash 类型数据的基本操作
添加/修改多个数据
hmset key field1 value1 field2 value2 …
获取多个数据
hmget key field1 field2 …
获取哈希表中字段的数量
hlen key
获取哈希表中是否存在指定的字段
hexists key field
hash 类型数据扩展操作
获取哈希表中所有的字段名或字段值
hkeys keyhvals key
设置指定字段的数值数据增加指定范围的值
hincrby key field incrementhincrbyfloat key field increment
hash 类型数据操作的注意事项
- hash类型中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 2 32 - 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
应用场景
双11活动日,销售手机充值卡的商家对移动、联通、电信的30元、50元、100元商品推出抢购活动,每种商品抢购上限1000 张
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解决方案
- 以商家id作为key
- 将参与抢购的商品id作为field
- 将参与抢购的商品数量作为对应的value
- 抢购时使用降值的方式控制产品数量
注意:实际业务中还有超卖等实际问题,这里不做讨论
list
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
- ist类型:保存多个数据,底层使用双向链表存储结构实现
list 类型数据基本操作
添加/修改数据
lpush key value1 [value2] ……rpush key value1 [value2] ……
获取数据
lrange key start stoplindex key indexllen key
获取并移除数据
lpop keyrpop key
list 类型数据扩展操作
移除指定数据
lrem key count value
例子:删除3个“d”
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规定时间内获取并移除数据(在一定时间内取数据,能拿到就拿,拿不到就等待到时间结束)
blpop key1 [key2] timeoutbrpop key1 [key2] timeoutbrpoplpush source destination timeout
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2 32 - 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
应用场景
企业运营过程中,系统将产生出大量的运营数据,如何保障多台服务器操作日志的统一顺序输出?
解决方案
- 依赖list的数据具有顺序的特征对信息进行管理
- 使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题
- 使用栈模型解决最新消息的问题
set
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
set 类型数据的基本操作
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
随机获取集合中指定数量的数据
srandmember key [count]
随机获取集合中的某个数据并将该数据移出集合
spop key [count]
set 类型数据的扩展操作
求两个集合的交、并、差集
sinter key1 [key2 …]sunion key1 [key2 …]sdiff key1 [key2 …]
⚫ 求两个集合的交、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
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
应用场景
黑名单
资讯类信息类网站追求高访问量,但是由于其信息的价值,往往容易被不法分子利用,通过爬虫技术, 快速获取信息,个别特种行业网站信息通过爬虫获取分析后,可以转换成商业机密进行出售。例如第三方火车票、机票、酒店刷票代购软件,电商刷评论、刷好评。 同时爬虫带来的伪流量也会给经营者带来错觉,产生错误的决策,有效避免网站被爬虫反复爬取成为每 个网站都要考虑的基本问题。在基于技术层面区分出爬虫用户后,需要将此类用户进行有效的屏蔽,这就是 黑名单 的典型应用。
白名单
对于安全性更高的应用访问,仅仅靠黑名单是不能解决安全问题的,此时需要设定可访问的用户群体, 依赖 白名单 做更为苛刻的访问验证。