redis数据类型、底层数据结构、应用场景

一提到 Redis,我们的脑子里马上就会出现一个词:“快。”但是你有没有想过,Redis 的快,到底是快在哪里呢?
实际上,这里有一个重要的表现:它接收到一个键值对操作后,能以微秒级别的速度找到数据,并快速完成操作。
数据库这么多,为啥 Redis 能有这么突出的表现呢?一方面,这是因为它是内存数据库,所有操作都在内存上完成,内存的访问速度本身就很快。另一方面,这要归功于它的数据结构。
 
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Redis 有 5 种基础数据类型,分别为:string (字符串)、list (列表)、set (集合)、hash (哈希) 和 zset (有序集合)。

全局哈希表

全局哈希表

redis 五种基础数据类型

redis 基础数据类型
存储JSON数据用hash还是string?

redis基本数据类型的底层源码

redis基本数据类型的底层源码
深入字典遍历

数据结构复杂度分析

按照查找的时间复杂度给这些数据结构分下类了:
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不同操作的复杂度

集合类型的操作类型很多,有读写单个集合元素的,例如 HGET、HSET,也有操作多个元素的,例如 SADD,还有对整个集合进行遍历操作的,例如 SMEMBERS。这么多操作,
它们的复杂度也各不相同。而复杂度的高低又是我们选择集合类型的重要依据。
我总结了一个“四句口诀”,希望能帮助你快速记住集合常见操作的复杂度。这样你在使用过程中,就可以提前规避高复杂度操作了。
单元素操作是基础;
范围操作非常耗时;
统计操作通常高效;
例外情况只有几个。
第一,单元素操作,是指每一种集合类型对单个数据实现的增删改查操作。
例如,Hash 类型的 HGET、HSET 和 HDEL,Set 类型的 SADD、SREM、SRANDMEMBER 等。
这些操作的复杂度由集合采用的数据结构决定,例如,HGET、HSET 和 HDEL 是对哈希表做操作,所以它们的复杂度都是 O(1);
Set 类型用哈希表作为底层数据结构时,它的 SADD、SREM、SRANDMEMBER 复杂度也是 O(1)。
这里,有个地方你需要注意一下,集合类型支持同时对多个元素进行增删改查,例如 Hash类型的 HMGET 和 HMSET,Set 类型的 SADD 也支持同时增加多个元素。
此时,这些操作的复杂度,就是由单个元素操作复杂度和元素个数决定的。例如,HMSET 增加 M 个元素时,复杂度就从 O(1) 变成 O(M) 了。
第二,范围操作,是指集合类型中的遍历操作,可以返回集合中的所有数据,比如 Hash类型的 HGETALL 和 Set 类型的 SMEMBERS,或者返回一个范围内的部分数据,比如 List类型的 LRANGE 和 ZSet 类型的 ZRANGE。这类操作的复杂度一般是 O(N),比较耗时,我们应该尽量避免。
不过,Redis 从 2.8 版本开始提供了 SCAN 系列操作(包括 HSCAN,SSCAN 和ZSCAN),这类操作实现了渐进式遍历,每次只返回有限数量的数据。这样一来,相比于HGETALL、SMEMBERS 这类操作来说,就避免了一次性返回所有元素而导致的 Redis 阻塞。
第三,统计操作,是指集合类型对集合中所有元素个数的记录,例如 LLEN 和 SCARD。这类操作复杂度只有 O(1),这是因为当集合类型采用压缩列表、双向链表、整数数组这些数据结构时,这些结构中专门记录了元素的个数统计,因此可以高效地完成相关操作。
 
第四,例外情况,是指某些数据结构的特殊记录,例如压缩列表和双向链表都会记录表头和表尾的偏移量。这样一来,对于 List 类型的 LPOP、RPOP、LPUSH、RPUSH 这四个操作来说,它们是在列表的头尾增删元素,这就可以通过偏移量直接定位,所以它们的复杂度也只有 O(1),可以实现快速操作。
 

redis 高级数据结构

redis高级数据结构

redis 自定义数据类型

redis 自定义数据类型

redis数据类型应用场景

redis数据类型应用场景