Redis数据类型和常用命令

Redis相较于其它的数据库虽然简单，但是要熟记所有命令的用法也并非易事。一个简单的技巧是通过要操作的数据类型来将这些命令进行结构化。

数据类型和对应命令

所有存储于redis中的数据都对应于一个键值对(key-value pair), key可以是任意二进制序列，通常我们使用字符串来标记一个特定的key。在redis中我们通常称这个key为name或者就叫key, 而对于value，redis支持如下几种类型：

strings
lists: list内容只能是string
sets: set中存储非重复的string
sorted sets: 与sets类似，但是每个string都会对应一个float类型的score，从而用于排序
hashes: 键值对hash类型，也就是Python中的dict，注意在redis中最外层的key一般叫做name或者key，而value中数据类型如果是dict，那么这个dict中的key通常被称为field。
Bit arrays (or simply bitmaps): 实际存储的仍然是string，但是可以针对bit进行操作
HyperLogLogs: 用于估计unique value的数量

针对不同的数据类型，会有不同的命令，通过如下脑图可以更加清晰地记忆redis的命令

Redis数据类型与常用命令

strings

127.0.0.1:6379> set strtest xyz OK 127.0.0.1:6379> get strtest "xyz" 127.0.0.1:6379> mset a 1 b 2 c 3 OK 127.0.0.1:6379> mget a b c 1) "1" 2) "2" 3) "3" # 注意以下增减操作只能针对整数数字(虽然类型仍然是string类型) 127.0.0.1:6379> incr a (integer) 2 127.0.0.1:6379> incrby b 5 (integer) 7 127.0.0.1:6379> decr b (integer) 6 127.0.0.1:6379> decrby b 3 (integer) 3

lists

lists类型中存储的仍然是string类型

# left push用于从左将item压入到list当中
127.0.0.1:6379> lpush list_test 1 2 3 (integer) 3 # 注意如果想看list中的内容，无法通过get直接去看，get只是针对string，而必须使用lrange 127.0.0.1:6379> get list_test (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value # 这里0 -1均为list index，表示从index 0 开始到-1结束，-1即从右数最后一个item 127.0.0.1:6379> lrange list_test 0 -1 1) "3" 2) "2" 3) "1" 127.0.0.1:6379> rpush list_test 5 7 (integer) 5 127.0.0.1:6379> lrange list_test 0 -1 1) "3" 2) "2" 3) "1" 4) "5" 5) "7" 127.0.0.1:6379> lpop list_test "3" 127.0.0.1:6379> lrange list_test 0 -1 1) "2" 2) "1" 3) "5" 4) "7" # 从左trim截断list，以下是截取index 0 到index 2 的item作为新的list 127.0.0.1:6379> ltrim list_test 0 2 OK 127.0.0.1:6379> lrange list_test 0 -1 1) "2" 2) "1" 3) "5"

hashes (dict)

哈希类型，在python中也就是dict类型。这也是非常常用的数据类型。

127.0.0.1:6379> hset htest a 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget htest a
"1" 127.0.0.1:6379> hmset htest a 1 b 2 c 3 OK 127.0.0.1:6379> hmget htest a b c 1) "1" 2) "2" 3) "3" 127.0.0.1:6379> hgetall htest 1) "a" 2) "1" 3) "b" 4) "2" 5) "c" 6) "3" 127.0.0.1:6379> hkeys htest 1) "a" 2) "b" 3) "c" 127.0.0.1:6379> hvals htest 1) "1" 2) "2" 3) "3"

在python程序中使用redis-py driver的时候，通过dict进行操作会非常清晰和简单。

In [1]: import redis

In [2]: r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) In [3]: d = {"a": 2, "b": 3} In [4]: key = "test:2" In [5]: r.hmset(key, d) Out[5]: True In [6]: r.hgetall(key) Out[6]: {'a': '2', 'b': '3'}

sets

127.0.0.1:6379> sadd set_test a b 33
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sadd set_test c a b 22 (integer) 1 # 可以看到不会有重复的item 127.0.0.1:6379> smembers set_test 1) "c" 2) "33" 3) "a" 4) "b" # 用于测试set中是否包含指定的item，如有则返回1，没有返回0 127.0.0.1:6379> sismember set_test a (integer) 1 127.0.0.1:6379> sismember set_test xx (integer) 0 127.0.0.1:6379> sadd set_test2 a b 56 66 (integer) 4 127.0.0.1:6379> smembers set_test2 1) "56" 2) "a" 3) "66" 4) "b" # 求交集 127.0.0.1:6379> sinter set_test set_test2 1) "a" 2) "b" # 求并集 127.0.0.1:6379> sunion set_test set_test2 1) "33" 2) "a" 3) "56" 4) "c" 5) "66" 6) "22" 7) "b"

sorted sets

sorted sets与sets类似，可以保证item不重复，区别在于sorted sets中每个item对应一个float类型的score

127.0.0.1:6379> zadd sort_set 2.2 a (integer) 1 127.0.0.1:6379> zadd sort_set 2 bb (integer) 1 127.0.0.1:6379> zadd sort_set 10 x (integer) 1 # 获取index 从0 到-1的(即所有) items 127.0.0.1:6379> zrange sort_set 0 -1 1) "bb" 2) "a" 3) "x" # 获取item bb对应的index 127.0.0.1:6379> zrank sort_set bb (integer) 0 127.0.0.1:6379> zrank sort_set x (integer) 2 127.0.0.1:6379> zscore sort_set x "10" # 用于获取对应score set中item的数量 127.0.0.1:6379> zcard sort_set (integer) 3

bit arrays

用于针对指定的key设置位数据为0 或 1。当我们对存储有较高要求，且对于统计为1的item的数量时，使用bit array是一个好的办法。

# 针对bit 7进行设置，设置为1，返回该位之前存储的值
127.0.0.1:6379> setbit bit_test 7 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit bit_test 7 0 (integer) 1 127.0.0.1:6379> get bit_test "\x00" 127.0.0.1:6379> setbit bit_test 8 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit bit_test 9 1 (integer) 0 # 统计有多少位为1 127.0.0.1:6379> bitcount bit_test (integer) 2

HyperLogLogs

redis实现了相应算法可以估计hyperloglog中存储的所有item中非重复的item的数量

127.0.0.1:6379> pfadd loglog 1 3 5 7 1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfcount loglog (integer) 4

通用的命令

keys pattern: pattern可以为glob风格的通配符格式，最常用的是keys *查询所有的keys
exists key: 查询该key是否存在
del key: 删除该key对应的数据
type key: 查询该key对应的value的数据类型
expire key: 定义多长时间后key对应的数据过期，过期后数据会被自动删除
ttl key: 查询该key对应的剩余存活时间
flushdb/flushall: flushdb用于清除当前db的所有数据，flushall清除所有数据库的数据

References

作者：geekpy
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來源：简书
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