相比于memcache 作为缓存服务，redis 提供了更为丰富的数据结构：String， List，Set，SortedSet，Hash等。对于这五种数据结构，可以结合Java中的对应的类来进行理解，其中String数据结构对应Object类 （任意对象都会序列化成string来存储），List数据结构对应java.util.List接口的实现类java.util.LinkedList，Set数据结构对应java.util.Set接口，SortedSet数据结构对应java.util.SortedSet接口，Hash数据结构对应java.util.HashMap类。下面简单介绍下几种数据结构以及使用场景。
String
String类型是Redis中最为基础的数据存储类型，是二进制安全的字符串，该类型可以接受任何格式的数据，如JPEG图像数据或Json对象描述信息等。在Redis中String类型的Value最多可以容纳的数据长度是512M。相对于其他的几种数据结构，只有String类型的命令在写入key的时候可以带有默认的过期时间，对于其他的数据结构，key默认是不过期的，如果需要设置过期时间，必须显示调用expire函数设置过期时间。
使用场景：value较小、模型简单的 value可以使用String类型存储，对于一些特殊的数据结构，比如List、Set等，建议采用相应的下面介绍的List和Set数据结构进行存储，这样不仅可以节省存储空间还可以提高操作效率。
List
List类型是按照插入顺序排序的字符串链表。和数据结构中的普通链表一样，可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时，如果该键并不存在，Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反，如果链表中所有的元素均被移除，那么该键也将会被从数据库中删除。
从元素插入和删除的效率视角来看，如果是在链表的两头插入或删除元素，这将会是非常高效的操作，即使链表中已经存储了百万条记录，该操作也可以在常量时间内完成。然而需要说明的是，如果元素插入或删除操作是作用于链表中间，那将会是非常低效的。
使用场景：在评级系统中，比如社会化新闻网站，你可以把每个新提交的链接添加到一个list，用LRANGE可简单的对结果分页；在博客引擎实现中，你可为每篇日志设置一个list，在该list中推入进博客评论等等。
Set
Set类型是没有排序的字符串集合，和List类型一样，也可以在该类型的数据值上执行添加、删除或判断某一元素是否存在等操作。和List类型不同的是，Set集合中不允许出现重复的元素，如果多次添加相同元素，Set中将仅保留该元素的一份拷贝。
使用场景：可以使用Redis的Set数据类型跟踪一些唯一性数据，比如访问某一博客的唯一IP地址信息。对于此场景，仅需在每次访问该博客时将访问者的IP存入Redis中，Set数据类型会自动保证IP地址的唯一性。
SortedSet
SortedSet和Set类型极为相似，它们都是字符串的集合，都不允许重复的成员出现在一个Set中。它们之间的主要差别是SortedSet中的每一个成员都会有一个分数(score)与之关联，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。需要额外指出的是，尽管SortedSet中的成员必须是唯一的，但是分数(score)却是可以重复的。在SortedSet中添加、删除或更新一个成员都是非常快速的操作，其时间复杂度为O(logn)。由于SortedSet中的成员在集合中的位置是有序的，因此，即便是访问位于集合中部的成员也仍然是非常高效的。
使用场景：
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可以用于一个大型在线游戏的积分排行榜。每当玩家的分数发生变化时，可以执行ZADD命令更新玩家的分数，此后再通过ZRANGE命令获取积分TOP TEN的用户信息。当然也可以利用ZRANK命令通过username来获取玩家的排行信息。最后将组合使用ZRANGE和ZRANK命令快速的获取和某个玩家积分相近的其他用户的信息。
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SortedSet类型还可用于构建索引数据。
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建立一个SortedSet中元素个数不要超过 1 W。
Hash
Hash类型相当于Java中的HashMap。所以该类型非常适合于存储值对象的信息，比如User对象含有Username、Password和Age等属性，可以使用hash来存储User，每个field对应一个属性，好处是可以做到部分更新、获取。如果Hash中包含很少的字段，那么该类型的数据也将仅占用很少的磁盘空间。
使用场景：
1，对于海量数据的情况，可以自己对数据进行分桶，然后使用Hash结构来存储。对于很多value为简单的字符串，做过测试，采用hash存储更节省空间。
2，将对象存储为Hash结构而不是String，可以每次只更新、获取Hash中的一个field，这样可以提高效率。
HyperLogLog
HyperLogLog类型用来进行基数统计。利用HyperLogLog，用户可以使用少量固定大小的内存，来统计集合中唯一元素的数量（每个HyperLogLog占用12KB内存，可以计算接近264个不同元素的基数）。
利用HyperLogLog得到的基数统计结果，不是精确值，而是一个带有0.81%标准差（standard error）的近似值。所以，HyperLogLog适用于一些对于统计结果精确度要求不是特别高的场景。
使用场景：
1.可以用于统计一个网站的UV。利用HyperLogLog来统计访问一个网站的不同ip的个数。