redis中的10大数据类型

1. 字符串(String)

   string 是 redis 最基本的数据类型, 一个 key 对应一个 value

   string 类型是 二进制安全 的, 意味着 redis 的 string 可以包含任何数据, 比如 图片 或者 序列化的对象

   string 类型的值最大占用空间是 512M, 但一般情况下不建议直接将图片存储到 redis 中, 即使这会产生一定的延迟。存储文件路径可以节省内存占用，增添灵活性，使项目易于管理，若使用云存储服务，可以降低许多成本。

2. 列表（List）

   redis 列表是简单的字符串列表, 按照插入顺序排序, 用户可以添加一个元素到列表的头部 或 尾部

   redis list 的底层是一个 双端链表, 最多可以包含 2^32 - 1 个元素

3. 哈希表(hash)

   redis hash 是一个 sting 类型的 field 和 value 的映射表, hash 特别适合用于存储对象

4. 集合(Set)

   Set 是 String 类型的无序集合, 集合成员是唯一的, 这意味着集合中不能出现重复的数据, 集合的对象的编码可以是 Intset 或者 hashtable

   Set 底层由 hash 实现, 所以添加, 删除, 查找的时间复杂度都是 O(1)。

5. 有序集合(ZSet, sorted set)

   zset 和 set 一样, 也是 string 类型元素的集合, 且不允许重复的元素

   不同点在于: 每个元素都会关联一个 double 类型的分数, redis 通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

   zset 成员是唯一的, 但 score(分数) 可以重复

   zset 集合是通过哈希表实现的, 所以添加, 删除, 查找的时间复杂度都是 O(1)。集合中最大的成员数为 2^32-1

6. 地理空间(GEO)

   GEO 主要用于存储地理位置信息, 并对存储的信息进行操作, 包括 添加地理位置的坐标, 获取地理位置的坐标, 计算两个位置之间的距离, 根据用户给定的经纬度坐标来获取指定范围内的地理位置集合。

7. 基数统计(HyperLogLog)

   HyperLogLog 是用来做基数统计的算法, HyperLogLog 的优点是: 在输入元素的数量或体积非常大时, 计算基数所需的空间总是固定且很小的.

   每个 HyperLogLog 键只需要花费 12kb 内存, 就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数, 这和计算基数时, 元素越多, 耗费内存越多的集合形成鲜明对比

   但是, 因为 HyperLogLog 只会根据元素来计算基数, 而不会存储输入元素本身, 所以 HyperLogLog 不能像集合那样, 返回输入的各个元素

8. 位图(bitmap)

   由 0 和 1 状态表现的二进制位的 bit 数组, 多用于只有两种结果的数据中

9. 位域(bitfield)

   通过 bitfield 命令可以一次性操作多个比特位域(指连续的多个比特位), 它会执行一系列操作并返回一个响应数组, 这个数组中的元素对应参数列表中的相应操作的执行结果。

10. 流(Stream)

    stream 类似于一个消息队列, redis 本身有一个 redis 发布订阅(pub/sub)来实现消息队列的功能, 但有个缺点就是消息无法持久化, 如果出现网络断开, redis 宕机的情况, 消息就会被丢弃。

    但 stream 提供了消息的持久化和主备复制功能, 可以让任何客户端访问任何时刻的数据, 并且能记住每一个客户端的访问位置, 还能保证消息不丢失