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string（字符串）
用法
# 给key设置value
set [key] [value]
# 依据key 获取 value
get [key]
# 依据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]
# 依据key批量获取value
mget [key1] [key2]
# 给key设置对应的过期工夫 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 创立，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]
# 应用incrby命令对整数值 进行减少 number
incrby [key] [number] 应用场景
存储key-value键值对，能够用做缓存
应用setnx 实现分布式锁
应用 incr 命令 用作计数器
分布式系统全局序列号
list（列表）
用法
# 将一个或多个值 插入到key列表的表头（最右边）
lpush [key] [value1] [value2]
# 将一个或多个值value插入到key列表的表尾(最左边)
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，阻塞期待 timeout：秒，如果timeout=0,始终阻塞期待
brpop [key] timeout
# 从key列表表头弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞期待 timeout：秒，如果timeout=0,始终阻塞期待
blpop [key] timeout
应用场景
- 模仿分布式系统数据结构
Stack(栈) = LPUSH（右边放） + LPOP（右边取）
Queue(队列）= LPUSH（右边放） + RPOP（左边取）
Blocking MQ(阻塞队列）= LPUSH（右边放） + BRPOP（左边阻塞取：没有数据就阻塞！） - 公众号拉取文章，微博粉丝拉取被关注人的音讯
发送者应用lpush 将音讯搁置指定key中，接受者应用lrang key 0 5 获取最新的五条音讯
set（不可反复，乱序的汇合）
用法
# 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的汇合
smembers [key]
# 查看指定key 的个数
scard [key]
# 判断member元素是否存在于汇合key中
sismember [key] [value1]
# 从汇合key中选出count个元素，元素不从key中删除
srandmember [key] [count]
# 从汇合key中选出count个元素，元素从key中删除
spop [key] [count]
# 交加运算
sinter key [key ...]
# 将交加后果存入新汇合destination中
sinterstore destination [key] [key ..]
# 并集运算
sunion key [key ..]
# 将并集后果存入新汇合destination中
SUNIONSTORE destination key [key ...]
# 差集运算
SDIFF key [key ...]
# 将差集后果存入新汇合destination中
SDIFFSTORE destination key [key ...]
应用场景
-
随机抽奖
1) 5集体点击参加抽奖退出汇合 SADD lottery 1001 1002 1003 1004 1005 2) 查看参加抽奖的所有用户ID SMEMBERS lottery 3) 抽取3名获奖者 SRANDMEMBER lottery 3 //可反复获奖，用户ID不会从汇合中删除，能够参加下次抽奖 SPOP lottery 3 //不可反复获奖，用户ID从汇合中删除，无奈参加下次抽奖 -
社交软件 点赞 珍藏性能
1) 用户1001给你这条音讯点了个赞 SADD thumbsUp:{音讯ID} 1001 2) 用户1001勾销点赞 SREM thumbsUp:{音讯ID} 1001 3) 检查用户1001是否点过赞 SISMEMBER thumbsUp:{音讯ID} 1001 4) 获取点赞的用户列表 SMEMBERS thumbsUp:{音讯ID} 5) 获取点赞用户数 SCARD thumbsUp:{音讯ID}
zset （绝对于set汇合 减少了score属性，score可用于排序）
用法
# 增
zadd key 2 "two" 3 "three" --增加两个分数别离是 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 的分数减少 2，并返回该成员更新后的分数（分数扭转后相应它的index也会扭转）
# 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
# 依照元素的分值从小到大的程序返回从start（0开始） 到stop之间的所有元素
zrange key start stop
# 倒序获取有序汇合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
应用场景
-
排行榜
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） 展现以后热搜新闻的前10名（最初的WITHSCORES代表查问出的后果蕴含具体的分数） ZREVRANGE hotNews:20190819 0 10 WITHSCORES
hash （哈希表）
用法
--增
hset key field1 "s" --若字段field1不存在,创立该键及与其关联的Hash, Hash中,key为field1 ,并设value为s ，若字段field1存在,则笼罩
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
应用场景
-
购物车
hset cart:1001 10088 1 //给用户1001增加商品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 //取得用户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 //取得用户1001购物车的所有商品以及购买数量
redis统计模式
redis命令
聚合统计
利用set汇合 去重的个性，多个汇合之间取交加（sinter），并集（sunion），差集（sdiff）
排序统计
能够利用list插入时程序来排序（lpush + lrange），或者利用sorted-set 的权重来排序 （zadd + zrangebyscore ）
二值状态统计
二值状态统计。这里的二值状态就是指汇合元素的取值就只有 0 和 1 两种。在签到打卡的场景中，咱们只用记录签到（1）或未签到（0），所以它就是十分典型的二值状态;
Bitmap 自身是用 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 类型是会保留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，用来示意一个元素的二值状态。你能够把 Bitmap 看作是一个 bit 数组。
Bitmap 反对用 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阐明。
假如咱们要统计 ID 3000 的用户在 2020 年 8 月份的签到状况，就能够依照上面的步骤进行操作。
第一步，执行上面的命令，记录该用户 8 月 3 号已签到。
SETBIT uid:sign:3000:202008 2 1 第二步，查看该用户 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，咱们就晓得该用户在 8 月份的签到状况了
统计一亿个用户十天内又没有间断签到
基数统计
基数统计就是指统计一个汇合中不反复的元素个数
在统计uv(页面访客个数)的场景，应用set汇合，hash都能达到目标，毛病就是内存耗费高。
应用HyperLogLog 能够极大升高内存的应用，毛病就是准确率会降落,规范误算率是 0.81%
HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据汇合类型，它的最大劣势就在于，当汇合元素数量十分多时，它计算基数所需的空间总是固定的，而且还很小。
援用
有一亿个keys要统计，应该用哪种汇合？
本文由mdnice多平台公布
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