string (string)
usage
# 给key设置value
set [key] [value]
# 根据key 获取 value
get [key]
# 根据key删除
del [key]
# 判断是否存在指定key
exists [key]
# 批量存取键值对
mset [key1] [value1] [key2] [value2]
# 根据key批量获取value
mget [key1] [key2]
# 给key设置对应的过期时间 单位：秒
expire [key] [time]
# 等价于 set + expire 命令组合
setex [key] [time] [value]
# 如果key不存在则set 创建，否则返回0
setnx [key] [value]
# 如果value为整数 可用 incr命令每次自增1
incr [key]
# 使用incrby命令对整数值 进行增加 number
incrby [key] [number]
scenes to be used
Store key-value key-value pairs, which can be used as a cache Use setnx to implement distributed locks Use the incr command as a counter The global serial number of a distributed system
list (list)
usage
# 将一个或多个值 插入到key列表的表头（最左边）
lpush [key] [value1] [value2]
# 将一个或多个值value插入到key列表的表尾(最右边)
rpush [key] [value1] [value2]
# 移除并返回key列表的头元素
lpop [key]
# 移除并返回key列表的尾元素
rpop [key]
# 返回列表key中指定区间内的元素，区间以偏移量start和stop指定
lrange [key] start stop
# 从key列表表尾弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待 timeout：秒，如果timeout=0,一直阻塞等待
brpop [key] timeout
# 从key列表表头弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待 timeout：秒，如果timeout=0,一直阻塞等待
blpop [key] timeout
scenes to be used
-
Simulated distributed system data structure Stack (stack) = LPUSH (left put) + LPOP (left take) Queue (queue) = LPUSH (left put) + RPOP (right take) Blocking MQ (blocking queue) = LPUSH (left put) + BRPOP (blocking fetch on the right: block if there is no data!)
-
The official account pulls articles, Weibo fans pull messages from followers. The sender uses lpush to place the message in the specified key, and the receiver uses lrang key 0 5 to get the latest five messages.
set (non-repeatable, out-of-order collection)
usage
# 在key 中插入多个元素
sadd [key] [value1] [value2]
# 指定key 删除对应value
srem [key] [value1] [value2]
# 查看指定key的集合
smembers [key]
# 查看指定key 的个数
scard [key]
# 判断member元素是否存在于集合key中
sismember [key] [value1]
# 从集合key中选出count个元素，元素不从key中删除
srandmember [key] [count]
# 从集合key中选出count个元素，元素从key中删除
spop [key] [count]
# 交集运算
sinter key [key ...]
# 将交集结果存入新集合destination中
sinterstore destination [key] [key ..]
# 并集运算
sunion key [key ..]
# 将并集结果存入新集合destination中
SUNIONSTORE destination key [key ...]
# 差集运算
SDIFF key [key ...]
# 将差集结果存入新集合destination中
SDIFFSTORE destination key [key ...]
scenes to be used
-
random draw
1) 5个人点击参与抽奖加入集合
SADD lottery 1001 1002 1003 1004 1005
2) 查看参与抽奖的所有用户ID
SMEMBERS lottery
3) 抽取3名获奖者
SRANDMEMBER lottery 3 //可重复获奖，用户ID不会从集合中删除，可以参与下次抽奖
SPOP lottery 3 //不可重复获奖，用户ID从集合中删除，无法参与下次抽奖
-
Like and favorite function of social software
1) 用户1001给你这条消息点了个赞
SADD thumbsUp:{消息ID} 1001
2) 用户1001取消点赞
SREM thumbsUp:{消息ID} 1001
3) 检查用户1001是否点过赞
SISMEMBER thumbsUp:{消息ID} 1001
4) 获取点赞的用户列表
SMEMBERS thumbsUp:{消息ID}
5) 获取点赞用户数
SCARD thumbsUp:{消息ID}
zset (relative to the set collection, the score attribute is added, and the score can be used for sorting)
usage
# 增
zadd key 2 "two" 3 "three" --添加两个分数分别是 2 和 3 的两个成员
# 删
zrem key one two --删除多个成员变量,返回删除的数量
# 改
zincrby key 2 one --将成员 one 的分数增加 2，并返回该成员更新后的分数（分数改变后相应它的index也会改变）
# 查
# 返回所有成员和分数,不加WITHSCORES,只返回成员 加 WITHSCORES 多返回分数
zrange key 0 -1 WITHSCORES
# 按照元素的分值从小到大的顺序返回从start（0开始） 到stop之间的所有元素
zrange key start stop
# 倒序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
zrevrange key start stop [WITHSCORES]
# 获取成员 three 的分数
zscore key three
# 获取分数满足表达式 1 < score <= 2 的成员
zrangebyscore key 1 2
# 获取 key 键中成员的数量
zcard key
# 获取分数满足表达式 1 <= score <= 2 的成员的数量
zcount key 1 2
# 获取元素的排名，从小到大
zrank key member
# 获取元素的排名，从大到小
zrevrank key member
scenes to be used
-
leaderboard
zadd hotNews:20190819 1 '守护香港'
1） 点击一次”守护香港“这个新闻，那么此新闻的score属性+1
incrby hotNews:20190819 1 '守护香港'
2） 展示当前热搜新闻的前10名（最后的WITHSCORES代表查询出的结果包含具体的分数）
ZREVRANGE hotNews:20190819 0 10 WITHSCORES
hash (hash table)
usage
--增
hset key field1 "s" --若字段field1不存在,创建该键及与其关联的Hash, Hash中,key为field1 ,并设value为s ，若字段field1存在,则覆盖
hmset key field1 "hello" field2 "world" -- 一次性设置多个字段
--删
hdel key field1 --删除 key 键中字段名为 field1 的字段
del key -- 删除键
--改
hincrby key field 1 --给field的值加1
--查
hget key field1 --获取键值为 key,字段为 field1 的值
hlen key --获取key键的字段数量
hmget key field1 field2 field3 --一次性获取多个字段
hgetall key --返回 key 键的所有field值及value值
hkeys key --获取key 键中所有字段的field值
hvals key --获取 key 键中所有字段的value值
scenes to be used
-
shopping cart
hset cart:1001 10088 1 //给用户1001添加商品10088，数量为1
hincrby cart:1001 10088 1 //用户1001将商品10088购买数量+1
hlen cart:1001 //获得用户1001购物车商品总数
hdel cart:1001 10088 //用户1001将10088商品从购物车删除
hgetall cart:1001 //获得用户1001购物车的所有商品以及购买数量
redis statistics mode
aggregate statistics
Using the deduplication feature of the set set, take the intersection (sinter), union (sunion), and difference (sdiff) between multiple sets
Sort Statistics
You can use the order of list insertion to sort (lpush + lrange), or use the weight of sorted-set to sort (zadd + zrangebyscore)
Binary Status Statistics
Binary state statistics. The binary state here means that the values of the set elements are only 0 and 1. In the check-in scenario, we only record check-in (1) or non-check-in (0), so it is a very typical binary state;
Bitmap 本身是用 String 类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型。String 类型是会保存为二进制的字节数组，所以，Redis 就把字节数组的每个 bit 位利用起来，用来表示一个元素的二值状态。你可以把 Bitmap 看作是一个 bit 数组。
Bitmap 支持用 BITOP 命令对多个 Bitmap 按位做“与”“或”“异或”的操作
那么，具体该怎么用 Bitmap 进行签到统计呢？我还是借助一个具体的例子来说明。
假设我们要统计 ID 3000 的用户在 2020 年 8 月份的签到情况，就可以按照下面的步骤进行操作。
第一步，执行下面的命令，记录该用户 8 月 3 号已签到。
SETBIT uid:sign:3000:202008 2 1
第二步，检查该用户 8 月 3 日是否签到。
GETBIT uid:sign:3000:202008 2
第三步，统计该用户在 8 月份的签到次数。
BITCOUNT uid:sign:3000:202008
这样，我们就知道该用户在 8 月份的签到情况了
统计一亿个用户十天内又没有连续签到
基数统计
基数统计就是指统计一个集合中不重复的元素个数
在统计uv(页面访客个数)的场景，使用set集合，hash都能达到目的，缺点就是内存消耗高。
使用HyperLogLog 可以极大降低内存的使用，缺点就是准确率会下降,标准误算率是 0.81%
HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据集合类型，它的最大优势就在于，当集合元素数量非常多时，它计算基数所需的空间总是固定的，而且还很小。
引用
- END -本文由 mdnice 多平台发布