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Redis中Hash(哈希)类型的基本操作

文章目录

  • 一、 哈希简介
  • 二、常用命令
    • hset
    • hget
    • hexists
    • hdel
    • hkeys
    • hvals
    • hgetall
    • hmget
    • hlen
    • hsetnx
    • hincrby
    • hincrbyfloat
    • hstrlen
  • 三、命令小结
  • 四、哈希内部编码方式
  • 五、典型应用场景
  • 六、 字符串,序列化,哈希对比


一、 哈希简介

几乎所有的主流编程语言都提供了哈希(hash)类型,它们的叫法可能是哈希、字典、关联数组、映射。在 Redis 中,哈希类型是指值本身又是一个键值对结构,形如 key = “key”,value = { { field1, value1 }, …, {fieldN, valueN } },Redis 键值对和哈希类型二者的关系可以用图 2-15 来表示。
在这里插入图片描述
哈希类型中的映射关系通常称为 field-value,用于区分 Redis 整体的键值对(key-value)注意这里的 value 是指 field 对应的值,不是键(key)对应的值,请注意 value 在不同上下文的作用。

二、常用命令

hset

HSET

  • 设置 hash 中指定的字段(field)的值(value)。
  • 语法:HSET key field value [field value ...]
  • 命令有效版本:2.0.0 之后
  • 时间复杂度:插入一组 field 为 O(1), 插入N组 field为 O(N)
  • 返回值:添加字段的个数。
  • 示例:
    在这里插入图片描述
    此处可以一次只插入一个,也可以一次插入N个。

hget

HGET

  • 获取 hash 中指定字段的值。
  • 语法: HGET key field
  • 命令有效版本:2.0.0 之后
  • 时间复杂度:0(1)
  • 返回值:字段对应的值或者 nil。
  • 示例:

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hexists

HEXISTS

  • 判断 hash 中是否有指定的字段。
  • 语法: HEXISTS key field
  • 命令有效版本:2.0.0 之后
  • 时间复杂度:O(1)
  • 返回值:1表示存在,0表示不存在。
  • 示例:

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hdel

HDEL

  • 删除 hash 中指定的字段。
  • 语法: HDEL key field [field ....]
  • 命令有效版本:2.0.0 之后
  • 时间复杂度:删除一个元素为 O(1),删除 N 个元素为 O(N).
  • 返回值:本次操作删除的字段个数。
  • 示例:

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hkeys

HKEYS

  • 获取 hash 中的所有字段(field)。
  • 语法: HKEYS key
  • 命令有效版本:2.0.0 之后
  • 时间复杂度:O(N),N为field 的个数:
  • 返回值:字段列表。
  • 示例:

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hvals

HVALS

  • 获取 hash 中的所有的值(value)。
  • 语法: HVALS key
  • 命令有效版本:2.0.0 之后
  • 时间复杂度:O(N),N为 field 的个数.
  • 返回值:所有的值。
  • 示例:

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hgetall

HGETALL

  • 获取 hash 中的所有字段(field)以及对应的值(value)。
  • 语法: HGETALL key
  • 命令有效版本:2.0.0之后
  • 时间复杂度:O(N),N为field 的个数,
  • 返回值:字段和对应的值。
  • 示例:
    在这里插入图片描述

hmget

HMGET

  • 一次获取 hash 中多个字段的值。
  • 语法: HMGET key field [field ...]
  • 命令有效版本:2.0.0 之后
  • 时间复杂度:只查询一个元素为 0(1),查询多个元素为 O(N),N 为查询元素个数.
  • 返回值:字段对应的值或者 nil。
  • 示例:

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在使用 HGETALL 时,如果哈希元素个数比较多,会存在阻塞 Redis 的可能。如果开发人员只需要获取部分 field,可以使用HMGET,如果一定要获取全部 field,可以尝试使用 HSCAN命令,该命令采用渐进式遍历哈希类型,HSCAN 会在后续介绍。

hlen

HLEN

  • 获取 hash 中的所有字段(field)的个数。
  • 语法: HLEN key
  • 命令有效版本:2.0.0 之后
  • 时间复杂度:O(1)
  • 返回值:字段个数。
  • 示例:

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hsetnx

HSETNX

  • 在字段不存在的情况下,设置 hash 中的字段和值,如果存在就不会设置。
  • 语法: HSETNX key field value
  • 命令有效版本:2.0.0之后
  • 时间复杂度:0(1)
  • 返回值:1表示设置成功,0 表示失败。
  • 示例:

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hincrby

HINCRBY

  • 将 hash 中字段对应的数值添加指定的值。
  • 语法: HINCRBY key field increment
  • 命令有效版本:2.0.0之后
  • 时间复杂度:O(1)
  • 返回值:该字段变化之后的值。
  • 示例:

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hincrbyfloat

HINCRBYFLOAT

  • HINCRBY的浮点数版本。
  • 语法: HINCRBYFLOAT key field increment
  • 命令有效版本:2.6.0之后
  • 时间复杂度:0(1)
  • 返回值:该字段变化之后的值。
  • 示例:

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hstrlen

HSTRLEN

  • 计算 value 的字符串长度
  • 语法:HSTRLEN key field
  • 返回值:字符串的长度
  • 示例:

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三、命令小结

命令执⾏效果时间复杂度
hset key field value设置值O(1)
hget key field获取值O(1)
hdel key field [field…]删除 fieldO(k), k 是 field 个数
hlen key计算 field 个数O(1)
hgetall key获取所有的 field-valueO(k), k 是 field 个数
hmget批量获取 field-valueO(k), k 是 field 个数
hmset批量设置 field-value(注意:Redis 3.0.6 后使用 hset 替代)O(k), k 是 field 个数
hexists key field判断 field 是否存在O(1)
hkeys key获取所有的 fieldO(k), k 是 field 个数
hvals key获取所有的 valueO(k), k 是 field 个数
hsetnx key field value设置值,但必须在 field 不存在时才能设置成功O(1)
hincrby key field n对应 field-value + n(n 为整数)O(1)
hincrbyfloat key field n对应 field-value + n(n 为浮点数)O(1)
hstrlen key field计算 value 的字符串长度O(1)

注意:hmset 命令在 Redis 3.0.6 版本后被废弃,推荐使用 hset 或 hmset 的变种(逐个设置)来替代批量设置的操作。表格中仍列出 hmset 以供参考。

四、哈希内部编码方式

哈希的内部编码有两种:

  • ziplist(压缩列表):当哈希类型元素个数小于 hash-max-ziplist-entries 配置(默认 512 个)同时所有值都小于 hash-max-ziplist-value配置(默认 64字节)时,Redis 会使用 ziplist 作为哈希的内部实现,ziplist 使用更加紧凑的结构实现多个元素的连续存储,所以在节省内存方面比hashtable 更加优秀。
  • hashtable(哈希表):当哈希类型无法满足 ziplist的条件时,Redis 会使用 hashtable 作为哈希的内部实现,因为此时 ziplist 的读写效率会下降,而 hashtable 的读写时间复杂度为 O(1)。下面的示例演示了哈希类型的内部编码,以及响应的变化。
  1. 当 field 个数比较少且没有大的 value 时,内部编码为 ziplist:

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listpack 是 Redis 5.0 引入的一个新的内部数据结构,用于替代和优化 ziplist,但在 Redis的官方文档和上下文中,哈希类型仍然使用 ziplist 或 hashtable 作为其内部编码的术语。如果你在使用 Redis 5.0或更高版本,那么哈希类型在内部可能会使用 listpack 来实现 ziplist 的功能,但这一细节通常对开发者是透明的。

  1. 当有 value 大于 64 字节时,内部编码会转换为 hashtable:

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3. 当 field 个数超过 512 时,内部编码也会转换为 hashtable:
由于field个数太多,博主也懒得敲了,感兴趣的自己试试吧。

五、典型应用场景

图 2-16 为关系型数据表记录的两条用户信息,用户的属性表现为表的列,每条用户信息表现为行。如果映射关系表示这两个用户信息,则如图 2-17 所示。
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相比于使用 JSON 格式的字符串缓存用户信息,哈希类型变得更加直观,并且在更新操作上变得更灵活。可以将每个用户的 id 定义为键后缀,多对 field-value 对应用户的各个属性,类似如下伪代码:

UserInfo getUserInfo(long uid) {
	// 根据 uid 得到 Redis 的键
	String key = "user:" + uid;
	// 尝试从 Redis 中获取对应的值
	userInfoMap = Redis 执行命令:hgetall key;
	// 如果缓存命中(hit)
	if (value != null) {
		// 将映射关系还原为对象形式
		UserInfo userInfo = 利用映射关系构建对象(userInfoMap);
		return userInfo;
	}
	// 如果缓存未命中(miss)
	// 从数据库中,根据 uid 获取用户信息
	UserInfo userInfo = MySQL 执行 SQL:select * from user_info where uid = <uid>
		// 如果表中没有 uid 对应的用户信息
		if (userInfo == null) {
			响应 404
				return null;
		}
	// 将缓存以哈希类型保存
	Redis 执行命令:hmset key name userInfo.name age userInfo.age city userInfo.city
		// 写入缓存,为了防止数据腐烂(rot),设置过期时间为 1 小时(3600 秒)
		Redis 执行命令:expire key 3600
		// 返回用户信息
		return userInfo;
}

但是需要注意的是哈希类型和关系型数据库有两点不同之处:

  1. 哈希类型是稀疏的,而关系型数据库是完全结构化的,例如哈希类型每个键可以有不同的field,而关系型数据库一旦添加新的列,所有行都要为其设置值,即使为 null,如图 2-18所示。
  2. 关系数据库可以做复杂的关系查询,而 Redis 去模拟关系型复杂查询,例如联表查询、聚合查询等
    基本不可能,维护成本高。

图 2-18 关系型数据库稀疏性

六、 字符串,序列化,哈希对比

截至目前为止,我们已经能够用三种方法缓存用户信息,下面给出三种方案的实现方法和优缺点分析。

  1. 原生字符串类型 —— 使用字符串类型,每个属性一个键。
set user:1:name James
set user:1:age 23
set user:1:city Beijing

优点:实现简单,针对个别属性变更也很灵活。
缺点:占用过多的键,内存占用量较大,同时用户信息在 Redis 中比较分散,缺少内聚性,所以这种方案基本没有实用性。

  1. 序列化字符串类型,例如 JSON 格式
set user:1 经过序列化后的用户对象字符串

优点:针对总是以整体作为操作的信息比较合适,编程也简单。同时,如果序列化方案选择合适,内存的使用效率很高。
缺点:本身序列化和反序列需要一定开销,同时如果总是操作个别属性则非常不灵活。

  1. 哈希类型
hmset user:1 name James age 23 city Beijing

优点:简单、直观、灵活。尤其是针对信息的局部变更或者获取操作。
缺点:需要控制哈希在 ziplist 和 hashtable 两种内部编码的转换,可能会造成内存的较大消耗。


http://www.kler.cn/a/313984.html

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