redis常用数据类型介绍

网友投稿 327 2022-10-25


redis常用数据类型介绍

String类型的常用命令:

type key_name:查看某个key是什么类型的

>help @STRING #查看string类型的帮助

set key value [EX|NX|XX] :设定一个键值

EX表示过期时间,单位是s

NX表示当此key存在时不创建,如果不存在则创建

XX表示当此key存在时修改

setnx:当指定key不存在才创建

mset:一次设置多个key

get:获取某个key的value

mget:一次获取多个key的value

getset:设定指定key新值的同时,返回指定key的原值

append:在指定key的values后边追加新的内容

del:删除某个key

exist:判断某key是否存在,存在返回1,不存在返回0

strlen:返回某key的长度

keys *:查看所有的key

整数类型的key:

incr:自动加1

decr:自动减1

字符串类型的key,不支持incr,decr的操作

Lists类型的常用命令:

>help @list#查看列表类型的帮助

lpush:从左边开始往key中加入数据

lpop:从左边开始往外弹出数据

rpush:从右边开始往key中加入数据

rpop:从右边开始往外弹出数据

llen:查看指定列表的长度

lrange:取出指定key的数据范围

lindex:取出指定列表的指定下标的值;例:lindex l1 0,取出列表l1的第1个值

ltrim:保留指定范围内的数据

lset:修改指定索引的值为指定的值

Sets(无序)类型常用的命令:

>help @set#查看无序集合类型的帮助

sadd:向集合中添加数据

spop:随机弹出一个元素

srem:从集合中删除一个已知的值(不是随机弹出)

scard:统计一个集合中有多少个值

smembers:查看集合中的所有数据

sismember:判断指定数据在集合中是否存在 --> 0表示不存在,1表示存在

sinter(交集):显示两个集合间的交集;即两个集合同时存在的数据

sunion(并集):显示两个集合去除重复后的全部数据

sdiff(差集):显示前边的集合与后边集合间的差集

smove:移动一个集合的值到另一个集合

Sorted _set(有序集合)类型常用的命令:

>help @sorted_set #查看有序集合类型的帮助

zadd:向集合中添加一个元素,可以同时指定多个值;同时要给此元素打一个分数(因为sorted_set是依靠分数来进行排序的,分数放在值的前边)

例:>zadd weekday 1 mon,2 tue  (mon的score是1,tue的score是2)

zcard:获取有序集合中的成员个数

zrank:获取有序集合中某元素的索引

zscore:查看元素的分数

zrange:返回指定索引范围的数据

hash类型的常用命令:

>help @hash#查看哈希类型的命令帮助

hset:设置指定key的字段值

用法:hset key field value

hsetnx:当指定key不存在时才进行设置

hget:获取指定字段的值

用法:hget key field

hdel:删除指定key的指定字段

hlen:获取指定key字段的个数

hmset:一次设置多个字段

hmget:一次获取多个字段值

hexists:判断指定key中某个字段是否存在

hkeys:获取所有的字段名字

hvals:获取所有字段的值

hgetall:获取指定key的所有字段和值

hyperloglog数据结构:

hyperloglog类似于set类型,但比set类型节省内存;

hyperloglog可以利用极小的内存空间完成独立总数的统计,但存在一定的误差率

添加hyperloglog数据:

>pfadd 2016_03_06:unique:ids "uuid-1" "uuid-2" "uuid-3" "uuid-4"

>pfadd 2016_03_07:unique:ids "uuid-4" "uuid-5" "uuid-6" "uuid-7"

统计hyperloglog有多少条数据:

>pfcount 2016_03_07:unique:ids

求2个或者多个hyperloglog的并集:

语法:PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

>pfmerge union 2016_03_06:unique:ids 2016_03_07:unique:ids

使用前需要确定:

1.只为计算独立总数,不需要获取单条数据

2.可以容忍一定的误差率,毕竟hyperloglog在内存上占用量上有很大的优势


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