Redis数据结构-Hash哈希
1.Hash哈希
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},{field2,value2},...,{fieldN,valueN}}；
Redis键值对和哈希类型两者的关系可以用下图表示
哈希中映射关系通常称为field-value，用于区分Redis整体的键值对(key-value)
2.常见命令
2.1 HSET
设置Hash中指定的字段(field)的值(value)
语法：HSET key field value [field value ...]
时间复杂度：插入一组field为O(1)，插入N组field为O(N)
返回值：添加的字段的个数
示例：
2.2 HGET
获取hash中指定的字段的值
语法：HGET key field
时间复杂度:O(1)
返回值：字段定影的值或nil
示例：
2.3 HEXISTS
判断hash中是否有指定的字段
语法：HEXISTS key field
时间复杂度：O(1)
返回值：1表示存在，0表示不存在
示例：
2.4 HDEL
删除hash中指定的字段
语法：HDEL key field [field ...]
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：
2.5 HKEYS
获取hash中的所有字段
语法：HKEYS key
时间复杂度：O(N)，N为field的个数
返回值：字段列表
示例：
方法存在风险，类似与keys *，找到对应的hash O(1)，但是需要遍历hash O(n)
2.6 HVALS
获取hash中所有的值
语法：HVALS key
时间复杂度：O(N)，N为field的个数
返回值：所有值
示例：
2.7 HGETALL
获取hash中所有字段以及对应的值
语法：HGETALL key
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：
上述hkeys，hvals，hgetall都是一条指令都完成所有遍历，都存在一定风险的，hash元素个数太多，执行的时间比较长，从而阻塞redis； hscan遍历redis的hash，但是hscan属于渐进式遍历，一次命令，遍历一小部分，再敲一次，再遍历一小部分（时间可控），连续多次，完成整个遍历，这个过程和Java中的ConcurrentHashMap扩容时相似，一批一批搬运元素。
2.7 HMGET
一次获取hash中多个字段的值
语法：HMGET key field [field ...]
时间复杂度：只查询一个元素为O(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：
2.8 HLEN
获取hash中所有字段的个数
语法：HLEN key
时间复杂度：O(1)
返回值：字段个数
示例：
2.9 HSETNX
在字段不存在的情况下，设置hash中的字段和值
语法：HSETNX key field value
时间复杂度：O(1)
返回值：1表示设置成功，0表示失败
示例：
2.10 HINCRBY
将hash中字段对应的数值添加指定的值
语法：HINCRBY key field increment
时间复杂度：O(1)
返回值：该字段变化之后的值
示例：
2.11 HINCRBYFLOAT
HINCRBY的浮点数版本
语法：HINCRBYFLOAT key field increment
时间复杂度：O(1)
返回值：该字段变化之后的值
示例：
2.12 HSTRLEN
获取field对应value的长度
语法：HSTRLEN key field
时间复杂度：O(1)
返回值：返回字段对应值的长度，如果字段不存在返回0
示例：
3.Hash的内部编码
哈希的内部编码有两种：
3.1 ziplist
ziplist（压缩列表）：当哈希类型元素个数小于hash-max-ziplist-entries配置（默认为512个），同时所有值小于hash-max-ziplist-value配置（默认为64个字节）时，Redis会使用ziplist作为哈希的内部实现，ziplist使用更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，但是读写元素比较慢
3.2 hashtable
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)
4.Hash的典型场景
4.1 映射关系表示用户信息
相比于使用JSON格式的字符串存储用户信息，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。
哈希类型和关系型数据库的不同：
1.哈希表是稀疏的，而关系型数据库时完全结构化的，列入哈希类型每个键可以有不同的field，而关系类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
2.关系类型数据库可以使用复杂的关系查询，而Redis去模拟关系类型复杂查询，例如联表查询，聚合查询等基本不可能，维护成本高
5.缓存方式对比
1.原生字符串---使用字符串类型，每个属性一个键
set user:1:name hajimi
set user:1:age 21
set user:1:city Luoyang优点：实现简单，针对个别属性变更也会很灵活
缺点：占用过多的键，内存占用量比较大，同时用户信息在Redis这种比较分散，缺少内聚性，所以这会方案基本没有实用性
2.序列化字符串类型，如JSON格式
set user:1 经过序列化的用户对象字符串优点：针对总是以整体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化需要一定开销，同时如果总是操作个别属性则非常不灵活
3.哈希类型
hmset user:1 name hajimi age 21 city Luoyang优点：简单，直观，灵活。尤其是针对信息的局部变量变更或者获取操作
缺点：需要控制哈希在ziplist和hashtable两种内部编码方式的转换，可能会造成内存的较大消耗