redis常用数据类型介绍-创新互联

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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