一、基本认识
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 }, ..., {fieldN, valueN } },Redis 键值对和哈希类型⼆者的关系可以⽤图2-15来表⽰。
图2-15字符串和哈希类型对⽐
哈希类型中的映射关系通常称为field-value,⽤于区分Redis整体的键值对(key-value), 注意这⾥的value是指field对应的值,不是键(key)对应的值,请注意value在不同上下 ⽂的作⽤。
二、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 ...]
命令有效版本:2.0.0之后
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:
redis> HSET myhash field1 "Hello"(integer) 1redis> HGET myhash field1"Hello"
2.2、HGET
获取hash中指定字段的值。
语法:
HGET key field
命令有效版本:2.0.0之后
时间复杂度:O(1)
返回值:字段对应的值或者nil。
⽰例:
redis> HSET myhash field1 "foo"(integer) 1redis> HGET myhash field1"foo"redis> HGET myhash field2(nil)
2.3、HEXISTS
判断hash中是否有指定的字段。
语法:
HEXISTS key field
命令有效版本:2.0.0之后
时间复杂度:O(1)
返回值:1表⽰存在,0表⽰不存在。
⽰例:
redis> HSET myhash field1 "foo"(integer) 1redis> HEXISTS myhash field1(integer) 1redis> HEXISTS myhash field2(integer) 0
2.4、HDEL
删除hash中指定的字段。
语法:
HDEL key field [field ...]
命令有效版本:2.0.0之后
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:
redis> HSET myhash field1 "foo"(integer) 1redis> HDEL myhash field1(integer) 1redis> HDEL myhash field2(integer) 0
2.5、HKEYS
获取hash中的所有字段。
语法:
HKEYS key
命令有效版本:2.0.0之后
时间复杂度:O(N) , N为field的个数.
返回值:字段列表。
⽰例:
redis> HSET myhash field1 "Hello"(integer) 1redis> HSET myhash field2 "World"(integer) 1redis> HKEYS myhash1) "field1"2) "field2"
2.6、HVALS
获取hash中的所有的值。
语法:
HVALS key
命令有效版本:2.0.0之后
时间复杂度:O(N),N为field的个数.
返回值:所有的值。
⽰例:
redis> HSET myhash field1 "Hello"(integer) 1redis> HSET myhash field2 "World"(integer) 1redis> HVALS myhash1) "Hello"2) "World"
2.7、HGETALL
获取hash中的所有字段以及对应的值。
语法:
HGETALL key
命令有效版本:2.0.0之后
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:
redis> HSET myhash field1 "Hello"(integer) 1redis> HSET myhash field2 "World"(integer) 1redis> HGETALL myhash1) "field1"2) "Hello"3) "field2"4) "World"
2.8、HMGET
⼀次获取hash中多个字段的值。
语法:
HMGET key field [field ...]
命令有效版本:2.0.0之后
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:
redis> HSET myhash field1 "Hello"
(integer) 1redis> HSET myhash field2 "World"(integer) 1redis> HMGET myhash field1 field2 nofield1) "Hello"2) "World"3) (nil)
在使⽤HGETALL时,如果哈希元素个数⽐较多,会存在阻塞Redis的可能。如果开发⼈员只 需要获取部分field,可以使⽤HMGET,如果⼀定要获取全部field,可以尝试使⽤HSCAN 命令,该命令采⽤渐进式遍历哈希类型。
2.9、HLEN
获取hash中的所有字段的个数。
语法:
HLEN key
命令有效版本:2.0.0之后
时间复杂度:O(1)
返回值:字段个数。
⽰例:
redis> HSET myhash field1 "Hello"(integer) 1redis> HSET myhash field2 "World"(integer) 1redis> HLEN myhash(integer) 2
2.10、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
命令有效版本:2.0.0之后
时间复杂度:O(1)
返回值:1表⽰设置成功,0表⽰失败。
⽰例:
redis> HSETNX myhash field "Hello"(integer) 1redis> HSETNX myhash field "World"(integer) 0redis> HGET myhash field"Hello"
2.11、HINCRBY
将 hash 中字段对应的数值添加指定的值。
语法:
HINCRBY key field increment
命令有效版本:2.0.0之后
时间复杂度:O(1)
返回值:该字段变化之后的值。
⽰例:
redis> HSET myhash field 5(integer) 1redis> HINCRBY myhash field 1(integer) 6redis> HINCRBY myhash field -1(integer) 5redis> HINCRBY myhash field -10(integer) -5
2.12、HINCRBYFLOAT
HINCRBY的浮点数版本。
语法:
HINCRBYFLOAT key field increment
命令有效版本:2.6.0之后
时间复杂度:O(1)
返回值:该字段变化之后的值。
⽰例:
redis> HSET mykey field 10.50(integer) 1redis> HINCRBYFLOAT mykey field 0.1"10.6"redis> HINCRBYFLOAT mykey field -5"5.6"redis> HSET mykey field 5.0e3(integer) 0redis> HINCRBYFLOAT mykey field 2.0e2"5200"
2.13、命令⼩结
表 2-4 是哈希类型命令的效果、时间复杂度,开发⼈员可以参考此表,结合⾃⾝业务需求和数据 ⼤⼩选择合适的命令。
表 2-4 哈希类型命令⼩结
命令 | 执⾏效果 | 时间复杂度 |
---|---|---|
hset key field value | 设置值 | O(1) |
hget key field | 获取值 | O(1) |
hdel key field [field ...] | 删除 field | O(k), k 是 field 个数 |
hlen key | 计算 field 个数 | O(1) |
hgetall key | 获取所有的 field-value | O(k), k 是 field 个数 |
hmget field [field ...] | 批量获取 field-value | O(k), k是 field 个数 |
hmset field value[field value...] | 批量获取 field-value | O(k), k是 field 个数 |
hexists key field | 判断 field 是否存在 | O(1) |
hkeys key | 获取所有的 field | O(k), k 是 field 个数 |
hvals key | 获取所有的 value | O(k), k是 field 个数 |
hsetnx key field value | 设置值,但必须在 field 不存在时才能设置成功 | O(1) |
hincrby key field n | 对应 field-value+n | O(1) |
hincrbyfloatkey field n | 对应 field-value+n | O(1) |
hstrlen key field | 计算 value 的字符串⻓度 | O(1) |
三、内部编码
哈希的内部编码有两种:
- 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)。
下⾯的⽰例演⽰了哈希类型的内部编码,以及响应的变化。
1)当field个数⽐较少且没有⼤的value时,内部编码为ziplist:
127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 f2 v2OK127.0.0.1:6379> object encoding hashkey"ziplist"
2)当有value⼤于64字节时,内部编码会转换为hashtable:
127.0.0.1:6379> hset hashkey f3 "one string is bigger than 64 bytes ... 省略..."OK127.0.0.1:6379> object encoding hashkey"hashtable"
3)当field个数超过512时,内部编码也会转换为hashtable:
127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 h2 v2 f3 v3 ... 省略 ... f513 v513OK127.0.0.1:6379> object encoding hashkey"hashtable"
四、使用场景
图2-16为关系型数据表记录的两条⽤⼾信息,⽤⼾的属性表现为表的列,每条⽤⼾信息表现为⾏。如果映射关系表⽰这两个⽤⼾信息,则如图2-17所⽰。
图2-16关系型数据表保存⽤⼾信息
uid | name | age | city |
---|---|---|---|
1 | James | 28 | Beijing |
2 | Johnathan | 30 | Xian |
图2-17映射关系表⽰⽤⼾信息
相⽐于使⽤JSON格式的字符串缓存⽤⼾信息,哈希类型变得更加直观,并且在更新操作上变得 更灵活。可以将每个⽤⼾的id定义为键后缀,多对field-value对应⽤⼾的各个属性。
但是需要注意的是哈希类型和关系型数据库有两点不同之处:
- 哈希类型是稀疏的,⽽关系型数据库是完全结构化的,例如哈希类型每个键可以有不同的field,⽽ 关系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,如图2-18所⽰。
- 关系数据库可以做复杂的关系查询,⽽Redis去模拟关系型复杂查询,例如联表查询、聚合查询等 基本不可能,维护成本⾼。
图2-18关系型数据库稀疏性
五、缓存⽅式对⽐
截⾄⽬前为⽌,已经能够⽤三种⽅法缓存⽤⼾信息,下⾯给出三种⽅案的实现⽅法和优缺点 分析。
1. 原⽣字符串类型⸺使⽤字符串类型,每个属性⼀个键。
set user:1:name Jamesset user:1:age 23set user:1:city Beijing
优点:实现简单,针对个别属性变更也很灵活。
缺点:占⽤过多的键,内存占⽤量较⼤,同时⽤⼾信息在Redis中⽐较分散,缺少内聚性,所以这种 ⽅案基本没有实⽤性。
2. 序列化字符串类型,例如JSON格式
set user:1 经过序列化后的⽤⼾对象字符串
优点:针对总是以整体作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 James age 23 city Beijing
优点:简单、直观、灵活。尤其是针对信息的局部变更或者获取操作。
缺点:需要控制哈希在ziplist和hashtable两种内部编码的转换,可能会造成内存的较⼤消耗。