string 数据结构是简单的 key-value 类型。
应用场景: 一般常用在需要计数的场景,比如用户的访问次数、热点文章的点赞转发数量等等。
string 数据结构是简单的 key-value 类型。
应用场景: 一般常用在需要计数的场景,比如用户的访问次数、热点文章的点赞转发数量等等。
list
即是 链表。链表是一种非常常见的数据结构,特点是易于数据元素的插入和删除并且可以灵活调整链表长度,但是链表的随机访问困难。Redis 的 list 的实现为一个 双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销。
应用场景: 发布与订阅或者说消息队列、慢查询。
hash
是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,特别适合用于存储对象,后续操作的时候,你可以直接仅仅修改这个对象中的某个字段的值。
应用场景: 系统中对象数据的存储。
set
类型是一种无序集合,集合中的元素没有先后顺序。当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set 是一个很好的选择,并且 set 提供了判断某个成员是否在一个 set 集合内的重要接口,这个也是 list 所不能提供的。可以基于 set 轻易实现交集、并集、差集的操作。
应用场景: 需要存放的数据不能重复以及需要获取多个数据源交集和并集等场景
sorted set
和 set 相比,sorted set 增加了一个权重参数 score,使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列,还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。有点像是 Java 中 HashMap 和 TreeSet 的结合体。
应用场景: 需要对数据根据某个权重进行排序的场景。比如在直播系统中,实时排行信息包含直播间在线用户列表,各种礼物排行榜,弹幕消息(可以理解为按消息维度的消息排行榜)等信息
bitmap
bitmap 存储的是连续的二进制数字(0 和 1),通过 bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态,key 就是对应元素本身 。我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte,所以 bitmap 本身会极大的节省储存空间。
应用场景: 适合需要保存状态信息(比如是否签到、是否登录...)并需要进一步对这些信息进行分析的场景。比如用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计(比如是否点赞过某个视频)。
hash list redis 嵌套 redis list和hash场景
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