一文搞定Redis五大数据类型及应用场景
时间:2022-02-25 11:51
添加 / 修改数据: 获取数据: 删除数据: 添加 / 修改多个数据: 获取多个数据: 追加信息到原始数据后边(不存在时则添加): 设置数值增加指定范围的值: 应用场景 控制数据库表主键id,为数据库表提供主键生成策略,保证数据表主键的一致性。 设置过期时间: 应用场景 实现限制时间投票功能:例如一个微信一个小时可以投一次 微博大V主页高频的访问,对于粉丝数、关注数、微博数都需要时时更新。这个就属于高频信息了,我们就可以使用redis的string类型来解决 我们还可以使用另外一种方式来实现,就是键后边直接跟一个结构,例如 添加 / 修改数据: 获取数据: 删除数据: 添加 / 修改多个数据: 获取多个数据: 获取表中字段数量: 获取表中是否存在某个字段: 获取hash表中所有的字段值: 获取hash表中所有的字段值: 设置指定字段的数值增加指定范围的值: 此图来源于网络非自制,只是模拟购物车场景 这里实现了一个添加购物车和获取购物车,keys的命名为 表名+主键+主键值 数据存储需求:存储多个数据,并对数据进行存储空间的顺序进行区分 添加 / 修改数据: 获取数据: 删除数据: 在规定时间内获取并移除数据: 这个功能简单的写一个案例,容易理解 左边这个终端指令执行后会等待30秒的时间返回删除的数据 当右边的添加指令执行后左边会直接返回返回删除的数据 在上边我们知道了list的基础操作 执行 lpop key 或者 rpop key可以从做或者从右进行删除,但是现在有个场景是朋友圈点赞业务,然后从中间取消数据。案例如下图 我们先往list5里边添加 a b c d 新的存储需求:存储大量的数据,在查询方便提供更高的效率 添加 / 修改数据: 获取数据: 删除数据: 获取集合数据总量: 判断集合中是否包含指定数据: 随机获取集合中指定数量的数据: 随机获取集合中某个数据并将改数据集移除集合: 随机推送热点信息、热点新闻、热卖旅游、应用app推荐、关注推荐等 由于最近咔咔在写discuz,这个案例就以实现关注推荐。 案例一:根据一定的推荐机制往set里边存放对应的用户,然后每次进行随机获取2位需要推荐的用户 案例二:根据一定的推荐机制往set里边存放对应的用户,然后根据日期每天推荐的用户都不能重复 俩个集合的交、并、差集 俩个集合的交、并、差集并存储到指定集合中 就根据上述案例,我们可以使用差集来实现qq的有可能认识的好友。 PV直接使用string类型的incr统计即可 UV和IP都是独立不重复的,使用set来操作。 在上边我们知道set有一个特性就是不能重复,我们就可以根据这一点来轻松实现这个功能。然后使用scard key 来统计数量。 至于UV是独立访客,使用本地的cookie来实现就可以,方法一样把cookie传给redis做记录即可 在之前的四个类型中都不支持排序的,下来咱们看的sorted_set类型是既支持存储大数据,也支持排序功能 添加数据: 获取数据: 删除数据: 条件删除数据: 获取集合数据总量: 集合交、并操作: 获取数据对应的索引: socre值获取与修改: 以上就是redis数据类型的简单介绍和具体应用,在后文中会针对具体需求在进行实战。 以上就是一文搞定Redis五大数据类型及应用场景的详细内容,更多请关注gxlsystem.com其它相关文章!1.string类型
1-1 string类型数据的基本操作
set key value
get key
del key
mset key value key1 value1
mget key key1
append key value
1-2 string类型 增减操作
incr key 默认每次加1 | incrby key value 每次新增value
设置数据减少指定范围:decr key | decrby key value 跟新增是一回事
1-3 string类型 时效操作
setex key seconds value
实现热点信息:例如电商行业热门商品、新闻网站热门新闻1-4 string类型的应用场景
在redis中为大V设定用户信息,以用户主键和属性为键值,以下为实现案例。
在这里需要简单的说一下key的命名规则:以表名+主键+主键值+字段 :字段值。以这样的规则来命名就可以很好的来管理我们的键值。
以上的俩种方式都是可以实现的,只是第一种可以很方便的对任意一个值进行管理,第二种是改一个都得改一次,看业务场景,定时刷新就行。2. hash类型
2-1 hash类型数据的基本操作
hset key field value
hget key field
| hgetall key
hdel key field field1
hmset key field value field1 value1
hmget key field field1
hlen key
hexists key field
2-2 hash类型数据的扩展操作
hkeys key
hvals key
hincrby key field increment
| hincrbyfloat key field increment
2-3 hash业务场景之购物车
在上图中,我们可以看到购物车里的信息,下来咱们使用redis来对这个购物车的实现。
在上图中,我们会有一个问题就是商品信息存储会大量重复,所有我们也需要将商品单独给一直hash。如下图,只存储商品id
这里提供了俩种设置方式,一种是设置多个字段,一种是直接存储为json。信息不经常变动的话可以使用json
给大家在提供一个方法hsetnx key field value
,如果有则不进行添加,没有则添加。这个功能就使用在不同的用户添加同样的商品时不会执行覆盖和无用操作3. list类型
需要的数据结构: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3-1 list类型数据的基本操作
lpush key value value1
| rpush key value value1
lrange key start end
| lindex key index
| llen key
rpop key
| lpop key
3-2 list类型数据的扩展操作
blpop key1 key2 timeout | brpop key1 key2 timeout
3-3 list业务场景
然后移除c
在查看就剩下a b d了4. set类型
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4-1 set类型数据的基本操作
sadd key member member1
smembers key
srem key member1
scard key
sismember key member
4-2 set类型数据扩展操作
srandmember key count
spop key
4-3 set类型业务场景推荐信息
4-4 set类型业务场景挖掘用户关系
sinter key key1
sunion key key1
sdiff key key1
sinterstore destination key1 key2
sunionstore destination key1 key2
sdiffstore destination key1 key2
案例:我们需要挖掘一个信息的共同好友。例如微信公众号的共同关注好友数量、QQ添加新好友的推荐机制、深度挖掘用户直接的联系4-5 set类型业务场景 实现网站的PV UV IP的记录
5. sorted_set类型
5-1. sorted_set类型基本操作
zadd key score member
zrange key start stop | zrevrange key start stop
zrem key member
按条件获取数据:zrangebyscore key min max limit | zrevrangescore key max min
zremrangebyrank key start stop | zremrangebyscore key min max
zcard key | zcount key min max
zinterstore destination numkeys key | zunionstore destination numkeys key
(这个指令就不做演示了,可以自己查看文档。跟set有点类似,只不过会把所有交集的和给加起来。然后这里边有个numkeys这个参数是一共几个key进行计算 后边的key就需要几个)zrank key member | zrevrank key member
zscore key member | zincrby key increment member
总结