NOSQL & SQL
区别：
1.
2.
String 的应用场景
重点：
- 热点数据的缓存
- 分布式session：在跨域名 跨服务时候 需要一个中间的服务实现session的共享
<!--spring session 与redis应用基本环境配置,需要开启redis后才可以使用，不然启动Spring boot会报错 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.session</groupId>
<artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
</dependency>
- set NX EX 分布式锁：SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
NX ：只在键不存在时，才对键进行设置操作。 SET key value NX 效果等同于 SETNX key value
XX ：只在键已经存在时，才对键进行设置操作
使用分布式锁：SETNX key value EX max-lock-time 设置过期时间 防止死锁
另外：
a.不使用固定的字符串作为键的值，而是设置一个不可猜测（non-guessable）的长随机字符串，作为口令串（token）
b.不使用 DEL 命令来释放锁，而是发送一个 Lua 脚本，这个脚本只在客户端传入的值和键的口令串相匹配时，才对键进行删除
SET-REDIS命令参考- incr 全局ID：原子性操作
- incr 计数器：页面的访问次数
- incr 限流：高并发时候限制某个IP在一分钟内只能访问N次，IP 1min 6 times
- 位操作 统计：非常节省空间的一种存储方式 存储用户最后的活跃时间，另外的逻辑与非等操作
存表？HASH
思考: 怎么去存储？
首先很容易想到的是 序列化变成json字符串存储 但是这样增加序列化和反序列化的成本
比如：我们需要对某个字段进行修改 只能从Redis里面取出来 然后反序列化 进行修改 很麻烦 有没有其他的方式呢？
在Redis里面可以使用冒号：对key进行分层 例如：
MSET food:fruit:apple 苹果 food:fruit:banana 香蕉 food:meat:beef 牛肉 food:meat:pork 猪肉
可以使用通配符的方式 查keyicityRedis:14>keys food:meat:*
“food:meat:pork”
“food:meat:beef”
存表的话：mset table_name: id:column1_name value table_name: id:column2_name value…
不推荐这样存储方式 有没有另外一种方式？
HASH 哈希
思考：同样是存储字符串 hash和String直接存储有啥区别？
- 节省空间：把一行的所有字段 聚集到一个key里面
- 减少KEY的冲突：减少key命名冲突？
- 减少资源消耗：只需一个key取出一整行的数据
都是取决于 HASH散列的结构 一个key 对应 多个字段的value那说了这么多 HASH散列 有什么缺点吗？
- String里面 每个key可以设置过期时间 但是hash里面只能对整个进行过期时间设置
- hash里面没有对位的操作
- 如果每个column的value很大 使用不了Redis的cluster
总结就是 hash是一整行 一坨 不利于对每个字段key进行操作hash的基本命令
icityRedis:14>hmset icity.mamba.key name songlijun age 23 sex 0
“OK”
icityRedis:14>hmget icity.mamba.key name age sex
“shihuiying”
“23”
“0”
String能干的HASH也能干 有哪些应用场景呢？
String单个 HASH是一坨；购物车？key：用户id field：商品id value：商品数量 name：商品名称…
List
有序，左边是列表头，右边是列表尾，顺序从左到右
可以用来做队列queue 实现一个简单的消息队列FIFO
rpush and lpop命令实现
Set
基本操作命令：
sadd myset a d c d e f
smembers myset: 列出所有value
scard myset : value的数量
sismember myset c:返回0/1 是否存在
srem myset c:删除value
集合之间的操作：
差集：adiff set1 set2
交集：sinter
并集：sunion
Zset 有序set
zadd setName 10 Java 20 Python …
zrange setName 0 -1 withscores
实际应用：排行榜 搜索热点
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Geo Spatial
存储地理信息
geoadd myCity 121.48 31.22 shanghai 114.30 30.59 wuhan
geopos myCity wuhan: “114.30000096559524536” “30.58999969007286523”
geodist myCity shanghai wuhan km: 距离"688.6677"
georadius myCity Longitude latitude 5 km：基于某个经纬度从myCity里面找出范围内的地点
georadiusbymember myCity wuhan 10 km: 找出wuhan10km以内的所有的元素
Hyperloglogs
基于基数 计数的：可以用很少的内存计算很大基数元素
可以用来统计UV user view 在数据量很大 但是不需要很精确的时候