【redis】数据类型之hash

Redis中的Hash数据类型是一种用于存储键值对集合的数据结构。与Redis的String类型不同，Hash类型允许你将多个字段（field）和值（value）存储在一个单独的key下，从而避免了将多个相关数据存储为多个独立的key。这样做的好处是减少了key的数量，使得数据的管理和操作更加高效。

hash这个数据类型类似java中的HashMap，都由key-value键值对组成。

有关hash类型的命令可以通过help @hash命令来查看。有关命令的使用可以通过help 命令来查看，例如help hset。

HSET

hset：设置hash指定字段的值。

语法：

HSET key field value [field value ...]

使用：

127.0.0.1:6379> hset h1 name morris age 18
(integer) 2

HGET

hget：获取hash指定字段的值。

语法：

HGET key field

使用：

127.0.0.1:6379> hget h1 name
"morris"

HKEYS

hkeys：获取hash所有的字段。

语法：

HKEYS key

使用：

127.0.0.1:6379> hkeys h1
1) "name"
2) "age"

HVALS

hvals：获取hash所有的值。

语法：

HVALS key

使用：

127.0.0.1:6379> hvals h1
1) "morris"
2) "18"

HGETALL

hgetall：获取hash所有的字段和值。

语法：

HGETALL key

使用：

127.0.0.1:6379> hgetall h1
1) "name"
2) "morris"
3) "age"
4) "18"

HEXISTS

hexists：判断hash中某个字段是否存在。

语法：

HEXISTS key field

使用：

127.0.0.1:6379> hexists h1 name
(integer) 1

HLEN

hlen：返回hash中键值对的个数。

语法：

HLEN key

使用：

127.0.0.1:6379> hlen h1
(integer) 2

HINCRBY

hincrby：给hash中指定字段的值增加一个整型。

语法：

INCRBY key increment

使用：

127.0.0.1:6379> hincrby h1 age 1
(integer) 19

HINCRBYFLOAT

hincrbyfloat：给hash中指定字段的值增加一个浮点型。

语法：

INCRBYFLOAT key increment

使用：

127.0.0.1:6379> hincrbyfloat h1 age 0.5
"19.5"

HSTRLEN

hstrlen：获取hash指定字段的值的长度。

语法：

HSTRLEN key field

使用：

127.0.0.1:6379> hstrlen h1 name
(integer) 6

HMSET

hmset：批量设置hash，这个跟hset命令一样了，只是hset只支持设置一个，能保证原子性。

语法：

HMSET key field value [field value ...]

使用：

127.0.0.1:6379> hmset k k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK127.0.0.1:6379> hgetall k
1) "k1"
2) "v1"
3) "k2"
4) "v2"
5) "k3"
6) "v3"

HMGET

hmget：批量获取hash的字段对应的值。

语法：

HMGET key field [field ...]

使用：

127.0.0.1:6379> hmget k k1 k2 k3
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"

HSETNX

hsetnx：字段不存在则设置成功，类似setnx命令，只能设置一个字段。

语法：

HSETNX key field value

使用：

127.0.0.1:6379> hsetnx kk name bob
(integer) 1

HDEL

hdel：删除字段。

语法：

HDEL key field [field ...]

使用：

127.0.0.1:6379> hdel k k1
(integer) 1127.0.0.1:6379> hkeys k
1) "k2"
2) "k3"

HRANDFIELD

hrandfield：用于随机返回一个或多个存储在指定key中的哈希表（hash）里字段的值。

语法：

HRANDFIELD key [count [WITHVALUES]]

使用：

127.0.0.1:6379> hrandfield h1 1 withvalues
1) "age"
2) "18"

HSCAN

hscan：用于迭代哈希表（Hashes）中键值对的命令，有点类似于SCAN。

语法：

HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]

使用：

127.0.0.1:6379> hscan h1 0 MATCH a* COUNT 1
1) "0"
2) 1) "age"2) "18"

内部编码

哈希类型的内部编码有两种：

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）。

127.0.0.1:6379> object encoding h1
"ziplist"127.0.0.1:6379> hset y str "one string is bigger than 64 byte...............one string is bigger than 64 byte..............."
(integer) 1127.0.0.1:6379> object encoding y
"hashtable"

使用场景

hash常用来存储关系型数据库中的记录。

假设现在数据库有一张user表，如下：

下面给出三种方案来缓存用户信息。

使用原生字符串类型存储，每个属性一个键。

127.0.0.1:6379> mset user:1:name morris user:1:age 18 user:1:city beijing
OK127.0.0.1:6379> mset user:2:name bob user:1:age 20 user:1:city hongkong
OK127.0.0.1:6379> keys user:1:*
1) "user:1:age"
2) "user:1:name"
3) "user:1:city"127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age user:1:city
1) "morris"
2) "20"
3) "hongkong"

优点：简单直观，每个属性都支持更新操作。

缺点：占用过多的键，内存占用量较大，同时用户信息内聚性比较差。

将数据库中的一行记录序列化为json，用一个key保存。

127.0.0.1:6379> set user:1 '{"id":1,"name":"morris","age":18,"city":"beijing"}'
OK127.0.0.1:6379> get user:1
"{"id":1,"name":"morris","age":18,"city":"beijing"}"127.0.0.1:6379> set user:2 '{"id":2,"name":"bob","age":20,"city":"hongkong"}'
OK127.0.0.1:6379> get user:2
"{"id":2,"name":"bob","age":20,"city":"hongkong"}"

优点：简化编程，如果合理的使用序列化可以提高内存的使用效率。

缺点：序列化和反序列化有一定的开销，同时每次更新属性都需要把全部数据取出进行反序列化，更新后再序列化到Redis中。

使用hash存储，每行记录的一列对应一个field-value。

127.0.0.1:6379> hset user:1 name morris age 18 city beijing
(integer) 3127.0.0.1:6379> hset user:2 name bob age 20 city hongkong
(integer) 3127.0.0.1:6379> hgetall user:1
1) "name"
2) "morris"
3) "age"
4) "18"
5) "city"
6) "beijing"127.0.0.1:6379> hgetall user:2
1) "name"
2) "bob"
3) "age"
4) "20"
5) "city"
6) "hongkong"