Redis数据结构 - Hash

Posted 2023-04-06 比嗨皮兔

使用场景

Redis 的 Hash 数据结构适用于需要存储和查询多个字段的场景，如用户信息、商品信息、文章信息等。具体应用包括：

用户信息：可以使用 Hash 存储用户的基本信息，如用户名、密码、邮箱地址、性别等字段。
商品信息：可以使用 Hash 存储商品的基本信息，如名称、价格、库存、描述等字段。
文章信息：可以使用 Hash 存储文章的基本信息，如标题、作者、发布时间、内容等字段。
词频统计：可以使用 Hash 存储单词出现的次数，将单词作为 Hash 中的 key，将出现次数作为 value，然后使用 hget 和 hincrby 等命令进行查询和更新操作。
缓存数据：可以使用 Hash 存储缓存数据，将缓存的键值对存储在 Hash 中，然后使用 hmset 和 hgetall 等命令进行批量设置和获取操作。
总之，Redis 的 Hash 数据结构适合于存储和查询多个字段的场景，可以提高系统的访问效率和可维护性。

注意事项

在使用 Redis 的 Hash 数据结构时，需要注意以下事项：

访问字段时应使用 hget 命令：在访问 Hash 数据结构中的某个字段时，应使用 hget 命令，而不是直接使用 hmget 命令获取所有字段的值。这可以避免不必要的网络传输和数据处理开销。

避免一次性获取大量字段：如果一次性从 Hash 数据结构中获取大量字段，可能会导致 Redis 服务器内存占用过高，从而影响系统性能。可以考虑分批获取字段，或者使用管道技术批量执行命令，以减少网络传输开销和降低内存使用。

注意字段名的选择：在选择 Hash 数据结构中的字段名时，应避免使用特殊字符和太长的名称，尽量使用简短、易于理解的名称，以减少内存占用和提高系统可维护性。

注意序列化和反序列化：在使用 Redis 的 Hash 数据结构时，需要注意数据的序列化和反序列化问题。如果使用二进制格式存储数据，则需要进行相应的编码和解码操作。

注意 Hash 内存使用情况：Hash 数据结构可能会占用较多的内存空间，特别是当 Hash 中包含大量的字段时。可以使用 hkeys 和 hlen 等命令查看 Hash 中的键值对数量和字段名称，从而进行内存使用情况分析和优化。

需要注意的是，在使用 Redis 的 Hash 数据结构时，应根据实际情况选择合适的命令和操作方法，并注意数据类型转换和内存管理等问题。同时，也要考虑到 Redis 中内存使用和性能等因素，并采取必要的优化措施，以提高系统的可靠性和性能。

常见问题

Redis 的 Hash 数据结构常见问题如下：

如何获取 Hash 中某个键的值？
可以使用 hget 命令获取 Hash 中指定键对应的值。需要注意的是，如果 Hash 中不存在该键，则返回 nil。

如何在 Hash 中插入和删除键值对？
可以使用 hset 和 hmset 命令向 Hash 中插入键值对，使用 hdel 命令删除 Hash 中的一个或多个键值对。需要注意的是，插入键值对时，如果键已经存在，则会覆盖原有的值。

如何获取 Hash 的长度？
可以使用 hlen 命令获取 Hash 中键值对的数量（即 Hash 的长度）。

Hash 是否支持嵌套？
Redis 的 Hash 数据结构本身不支持嵌套。但是，可以通过将 Hash 作为 value 存储在另一个 Hash 中来实现嵌套。

如何遍历 Hash 中所有的键值对？
可以使用 hkeys、hvals 和 hgetall 等命令遍历 Hash 中所有的键、值和键值对。其中，hgetall 命令可以一次性获取所有的键值对。

需要注意的是，在使用 Redis 的 Hash 数据结构时，应根据实际情况选择合适的命令和操作方法，并注意数据类型转换和内存管理等问题。同时，也要考虑到 Redis 中内存使用和性能等因素，并采取必要的优化措施，以提高系统的可靠性和性能。

底层结构

Redis 的 Hash 数据结构底层使用了哈希表（Hash Table）和压缩列表（Ziplist）两种数据结构实现。

在 Redis 中，当 Hash 数据结构的键值对数量较大或值较大时，Redis 会使用哈希表作为 Hash 的底层数据结构。哈希表是一种高效的数据结构，可以快速地根据 key 查找相应的 value，从而提高系统的访问效率。在使用哈希表作为底层数据结构时，Redis 还提供了一些优化技术，如扩容、渐进式 rehash 等，以提高性能和节省内存开销。

当 Hash 数据结构的键值对数量较小且值较小时，Redis 会使用压缩列表作为 Hash 的底层数据结构。压缩列表是一种紧凑的数据结构，可以将多个小的元素压缩成一个连续的内存块，从而节省内存开销。压缩列表中的元素按照键值对的顺序进行排列，在查找某个 key 对应的 value 时，需要一次性遍历整个压缩列表，直到找到对应的 key。

需要注意的是，在使用 Redis 的 Hash 数据结构时，应根据实际情况选择合适的命令和操作方法，并注意数据类型转换和内存管理等问题。同时，也要考虑到 Redis 中内存使用和性能等因素，并采取必要的优化措施，以提高系统的可靠性和性能。

redis常用数据类型之hash

redis数据类型之hash

解决问题：存储的困惑

前面了解的对象类数据存储，如果具有比较频繁的更新操作会显得很笨重

hash类型

• 新点存储需求：对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息

• 需要的存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据

• hash存储结构优化

  • 如果field数量比较少，保存结构优化为类数组结构

  • 如果field数量比较多，存储结构使用hashMap结构

• hash类型数据操作的注意事项

  • hash类型下的value只能存储字符串，不允许存储其他数据类型，不存在嵌套现象

  • 每个hash可以存储2的32次方-1个键值对

  • hash类型十分贴近对象 数据存储形式，并且乐意灵活添加删除对象属性

  • hgetall操作可以获取全部属性，如果内部field过多，遍历整体的效率会很低，有可能成为数据访问瓶颈

• hash类型数据的基本操作

  • 添加 hset field value

  • 获取数据 hget key field/hgetall key

  • 删除数据 hdel key field1 [field2]

  • 添加/修改多个数据 hmset key field1 value1 field2 value2

  • 获取多个数据 hmget key field1 field2-----

  • 获取哈希表中字段的数量hlen key

  • 获取哈希表中是否存在指定的字段hexists key field

  • 获取哈希表中所有的字段名或字段值hkeys key/hvals key

  • 设定指定字段的数值数据增加指定范围的值hincrby key field increment hincrbyfloat key field increment

  • hsetnx判断字段是否有值，如果没有就加进去，否则原始值不变

• hash使用场景

  • 电商网站购物车设计与实现

    • 业务分析

      • 仅分析购物车的redis存储模型

        • 添加、浏览、更改数量、删除、清空

    • 解决方案

      • 以客户id作为key,每位客户创建一个hasn存储结构存储对应的购物出信息

      • 将商品编号作为field,购买数量作为value进行存储

      • 添加商品：追加全新的field和value

      • 浏览：遍历hash

      • 更改数量：自增自减，设置value值

      • 删除商品：删除field

      • 清空：删除key

    • 注意以上方案并没有加速购物车的呈现，仅仅是将数据存储到了redis中，并没有起到加速的作用，商品信息还需要二次查询数据库

      • 解决办法

        • 每条购物车中的商品记录保存成两条field

        • field1专门用于保存购买数量

          • 命名格式：商品id:nums

          • 保存数据：数值

        • field2专门用于保存购物车中显示的信息，包含文字、图片地址、所属商家信息等

          • 命名格式：商品格式：商品id：info

          • 保存数据：json

  • 双11抢购，销售手机充值卡的商家对移动、联通、电信的30、50、100元商品推出抢购活动，每种商品抢购上限1000张

    • 解决方案

      • 以商家id作为key

      • 将参与抢购的商品id作为field

      • 将参与抢购的商品数量作为对应的value

      • 抢购时使用将值的方式控制产品数量

    • 总结：redis应用于抢购、限购类、限量发放优惠券、激活码等业务的数据存储设计 

  以上就是hash入门的东西，包括基本命令，使用场景，具体案例，如果想要实现就在客户端进行验证就可以，步骤还是相对比较全的