Redis数据类型和常用操作

本文深入解析Redis的六种数据类型:String、Hash、List、Set、SortedSet及它们的特点与应用场景,同时全面覆盖Redis的各类命令,包括连接操作、持久化、远程服务控制、value操作等,为读者提供了一站式的Redis学习资源。

 

数据类型

类型简介特性场景
String(字符串)二进制安全可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象,一个键最大能存储512M---
Hash(字典)键值对集合,即编程语言中的Map类型适合存储对象,并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项属性值(Memcached中需要取出整个字符串反序列化成对象修改完再序列化存回去)存储、读取、修改用户属性
List(列表)链表(双向链表)增删快,提供了操作某一段元素的API1,最新消息排行等功能(比如朋友圈的时间线) 2,消息队列
Set(集合)哈希表实现,元素不重复1、添加、删除,查找的复杂度都是O(1) 2、为集合提供了求交集、并集、差集等操作1、共同好友 2、利用唯一性,统计访问网站的所有独立ip 3、好友推荐时,根据tag求交集,大于某个阈值就可以推荐
Sorted Set(有序集合)将Set中的元素增加一个权重参数score,元素按score有序排列数据插入集合时,已经进行天然排序1、排行榜 2、带权重的消息队列

 

参考http://www.runoob.com/redis/redis-data-types.html

Redis常用命令集


1)连接操作命令

quit:关闭连接(connection)
auth:简单密码认证
help cmd: 查看cmd帮助,例如:help quit

2)持久化

save:将数据同步保存到磁盘
bgsave:将数据异步保存到磁盘
lastsave:返回上次成功将数据保存到磁盘的Unix时戳
shundown:将数据同步保存到磁盘,然后关闭服务

3)远程服务控制

info:提供服务器的信息和统计
monitor:实时转储收到的请求
slaveof:改变复制策略设置
config:在运行时配置Redis服务器

4)对value操作的命令

exists(key):确认一个key是否存在
del(key):删除一个key
type(key):返回值的类型
keys(pattern):返回满足给定pattern的所有key
randomkey:随机返回key空间的一个
keyrename(oldname, newname):重命名key
dbsize:返回当前数据库中key的数目
expire:设定一个key的活动时间(s)
ttl:获得一个key的活动时间
select(index):按索引查询
move(key, dbindex):移动当前数据库中的key到dbindex数据库
flushdb:删除当前选择数据库中的所有key
flushall:删除所有数据库中的所有key

5)String

set(key, value):给数据库中名称为key的string赋予值value
get(key):返回数据库中名称为key的string的value
getset(key, value):给名称为key的string赋予上一次的value
mget(key1, key2,…, key N):返回库中多个string的value
setnx(key, value):添加string,名称为key,值为value
setex(key, time, value):向库中添加string,设定过期时间time
mset(key N, value N):批量设置多个string的值
msetnx(key N, value N):如果所有名称为key i的string都不存在
incr(key):名称为key的string增1操作
incrby(key, integer):名称为key的string增加integer
decr(key):名称为key的string减1操作
decrby(key, integer):名称为key的string减少integer
append(key, value):名称为key的string的值附加value
substr(key, start, end):返回名称为key的string的value的子串

6)List 

rpush(key, value):在名称为key的list尾添加一个值为value的元素
lpush(key, value):在名称为key的list头添加一个值为value的 元素
llen(key):返回名称为key的list的长度
lrange(key, start, end):返回名称为key的list中start至end之间的元素
ltrim(key, start, end):截取名称为key的list
lindex(key, index):返回名称为key的list中index位置的元素
lset(key, index, value):给名称为key的list中index位置的元素赋值
lrem(key, count, value):删除count个key的list中值为value的元素
lpop(key):返回并删除名称为key的list中的首元素
rpop(key):返回并删除名称为key的list中的尾元素
blpop(key1, key2,… key N, timeout):lpop命令的block版本。
brpop(key1, key2,… key N, timeout):rpop的block版本。
rpoplpush(srckey, dstkey):返回并删除名称为srckey的list的尾元素,并将该元素添加到名称为dstkey的list的头部

7)Set

sadd(key, member):向名称为key的set中添加元素member
srem(key, member) :删除名称为key的set中的元素member
spop(key) :随机返回并删除名称为key的set中一个元素
smove(srckey, dstkey, member) :移到集合元素
scard(key) :返回名称为key的set的基数
sismember(key, member) :member是否是名称为key的set的元素
sinter(key1, key2,…key N) :求交集
sinterstore(dstkey, (keys)) :求交集并将交集保存到dstkey的集合
sunion(key1, (keys)) :求并集
sunionstore(dstkey, (keys)) :求并集并将并集保存到dstkey的集合
sdiff(key1, (keys)) :求差集
sdiffstore(dstkey, (keys)) :求差集并将差集保存到dstkey的集合
smembers(key) :返回名称为key的set的所有元素
srandmember(key) :随机返回名称为key的set的一个元素

8)Hash

hset(key, field, value):向名称为key的hash中添加元素field
hget(key, field):返回名称为key的hash中field对应的value
hmget(key, (fields)):返回名称为key的hash中field i对应的value
hmset(key, (fields)):向名称为key的hash中添加元素field 
hincrby(key, field, integer):将名称为key的hash中field的value增加integer
hexists(key, field):名称为key的hash中是否存在键为field的域
hdel(key, field):删除名称为key的hash中键为field的域
hlen(key):返回名称为key的hash中元素个数
hkeys(key):返回名称为key的hash中所有键
hvals(key):返回名称为key的hash中所有键对应的value
hgetall(key):返回名称为key的hash中所有的键(field)及其对应的value

参考:https://blog.youkuaiyun.com/ithomer/article/details/9213185 
 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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