Redis数据结构之哈希表

这里的哈希表说的是value的类型是哈希表

一.相关命令

1.hset key field value

一次可以设置多个

返回值是设置成功的个数

注意，哈希表中的键值对，键是唯一的而值可以重复

所以有下面的结果：

key中原来已经有了f1，所以再使用hset时，返回值是0，表示没有设置新的字段，但是根据hget的结果可以知道，f1的value已经修改了

2.hget key field获取指定的字段的值

这里的字段指的是field，而不是key

时间复杂度：O(1)

3.hexists key field 判官是否有指定的字段

这里的字段指的是field

一次只能判断一个字段

返回值：1表示存在，0表示不存在

时间复杂度:O(1)

4.hdel key field

一次可以删除多个

返回值是成功删除掉的个数

时间复杂度:O(1)

5.hkeys key获取hash中的所有列表

时间复杂度：O(N)，N表示key中field的个数，所以当field很少时，就可以看成O(1)

与keys一样有一定的风险，如果field很多，就可能造成其他命令无法及时接收，导致请求偏向mySql，造成mySql崩溃

6.hvals获取hash中所有的值

时间复杂度：O(N)

7.hgetall key 获取hash中所有的字段以及值

时间复杂度：O(N)，N表示字段的个数

8.hmget key field [field]一次获取多个字段的值

9.hlen key 获取hash中所有字段的个数

10.hsetnx 在字段不存在的情况下才设置

注意，不存在hsetex

11.hincrby key field increment

返回值是增加后的结果

12.hincrbyfloat key field increment

可以对整数进行加浮点数的操作，也可以对浮点数进行加整数的操作

二.内部编码

redis中hash表的内部编码有两种：ziplist和hashtable

ziplist：压缩列表。

我们常说的rar、zip、gzip、7z……都是一些常见的压缩算法。

压缩的本质：针对数据进行重新编码。不同的数据有不同的特点。结合这些特点，进行精妙的设计，重新编码后就能缩小体积。

例如：abbcccdee,重新编码为1a2b3c1d2e

事实上，上述压缩算法都是精妙设计的，ziplist也同理，内部的数据结构也是精心设计的，节省内存空间。

但是ziplist进行压缩会有代价：读取速度慢。如果元素个数少，则慢的不明显，多了则雪上加霜。

而hashtable的读写时间复杂度是O(1)。

所以只有当hash表中字段个数较少并且每个字段的值也很短时才会使用ziplist，如果元素个数多或者某些字段的值很长就会使用hashtable

三.使用场景

当作缓存，存储结构化数据

前面说过，String也可以作为缓存使用，但是针对于存储结构化数据，使用哈希表类型会更合适

如下是一张关系型数据表保存用户信息：

将它映射到redis中存储，其中value是hash类型，如下：

这里的user1和user2就是键，后面的哈希表就是值。

但是要是使用string字符串存储，就需要用到json这样的数据格式。

就比如某个场景下只需要获取其中的一个field或者修改其中的一个field，那就得把整个json格式的数据全部读取出来，然后解析成对象，再去操作field。操作完毕后再将对象转化成json格式字符串再重新存储。这样真的很麻烦。但要是使用hash来表示userinfo，就可以使用field表示对象的每一个属性，获取时也可以单个field获取，这样的话，读取field更高效。