redis_day02笔记
文章目录
- **redis_day02笔记**
- **位图操作bitmap**
- **Hash散列数据类型**
- **集合数据类型（set）**
- **有序集合sortedset**
位图操作bitmap
定义
1、位图不是真正的数据类型，它是定义在字符串类型中
2、一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容，位上限：2^32
# 1MB = 1024KB
# 1KB = 1024Byte(字节)
# 1Byte = 8bit(位)
强势点
可以实时的进行统计，极其节省空间。官方在模拟1亿2千8百万用户的模拟环境下，在一台MacBookPro上，典型的统计如“日用户数”的时间消耗小于50ms, 占用16MB内存
设置某一位上的值（setbit）
# 设置某一位上的值（offset是偏移量，从0开始）
setbit key offset value
# 获取某一位上的值
GETBIT key offset
# 统计键所对应的值中有多少个 1
BITCOUNT key
示例
# 默认扩展位以0填充
127.0.0.1:6379> set mykey ab
OK
127.0.0.1:6379> get mykey
"ab"
127.0.0.1:6379> SETBIT mykey 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get mykey
"\xe1b"
127.0.0.1:6379>
获取某一位上的值
GETBIT key offset
127.0.0.1:6379> GETBIT mykey 3
(integer) 0
127.0.0.1:6379> GETBIT mykey 0
(integer) 1
127.0.0.1:6379>
bitcount
统计键所对应的值中有多少个 1
127.0.0.1:6379> SETBIT user001 1 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> SETBIT user001 30 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bitcount user001
(integer) 2
127.0.0.1:6379>
应用场景案例
# 网站用户的上线次数统计（寻找活跃用户）用户名为key，上线的天作为offset，上线设置为1
# 示例用户名为 user1:login 的用户，今年第1天上线，第30天上线SETBIT user1:login 0 1 SETBIT user1:login 29 1BITCOUNT user1:login
代码实现
Hash散列数据类型
- 定义
1、由field和关联的value组成的键值对
2、field和value是字符串类型
3、一个hash中最多包含2^32-1个键值对
- 优点
1、节约内存空间 - 特定条件下 【1，字段小于512个，2：value不能超过64字节】
2、可按需获取字段的值
- 缺点（不适合hash情况）
1，使用过期键功能：键过期功能只能对键进行过期操作，而不能对散列的字段进行过期操作
2，存储消耗大于字符串结构
- 基本命令操作
# 1、设置单个字段
HSET key field value
HSETNX key field value
# 2、设置多个字段
HMSET key field value field value
# 3、返回字段个数
HLEN key
# 4、判断字段是否存在（不存在返回0）
HEXISTS key field
# 5、返回字段值
HGET key field
# 6、返回多个字段值
HMGET key field filed
# 7、返回所有的键值对
HGETALL key
# 8、返回所有字段名
HKEYS key
# 9、返回所有值
HVALS key
# 10、删除指定字段
HDEL key field
# 11、在字段对应值上进行整数增量运算
HINCRBY key filed increment
# 12、在字段对应值上进行浮点数增量运算
HINCRBYFLOAT key field increment
Hash与python交互
# 1、更新一条数据的属性，没有则新建
hset(name, key, value)
# 2、读取这条数据的指定属性， 返回字符串类型
hget(name, key)
# 3、批量更新数据（没有则新建）属性,参数为字典
hmset(name, mapping)
# 4、批量读取数据（没有则新建）属性
hmget(name, keys)
# 5、获取这条数据的所有属性和对应的值，返回字典类型
hgetall(name)
# 6、获取这条数据的所有属性名，返回列表类型
hkeys(name)
# 7、删除这条数据的指定属性
hdel(name, *keys)
Python代码hash散列
应用场景：用户维度数据统计
用户维度统计统计数包括：关注数、粉丝数、喜欢商品数、发帖数用户为key，不同维度为field，value为统计数比如关注了5人HSET user:10000 fans 5HINCRBY user:10000 fans 1
应用场景: redis+mysql+hash组合使用
-
原理
用户想要查询个人信息 1、到redis缓存中查询个人信息 2、redis中查询不到，到mysql查询，并缓存到redis 3、再次查询个人信息 -
代码实现
集合数据类型（set）
- 特点
1、无序、去重
2、元素是字符串类型
3、最多包含2^32-1个元素
- 基本命令
# 1、增加一个或者多个元素,自动去重；返回值为成功插入到集合的元素个数
SADD key member1 member2
# 2、查看集合中所有元素
SMEMBERS key
# 3、删除一个或者多个元素，元素不存在自动忽略
SREM key member1 member2
# 4、元素是否存在
SISMEMBER key member
# 5、随机返回集合中指定个数的元素，默认为1个
SRANDMEMBER key [count]
# 6、弹出成员
SPOP key [count]
# 7、返回集合中元素的个数，不会遍历整个集合，只是存储在键当中了
SCARD key
# 8、把元素从源集合移动到目标集合
SMOVE source destination member# 9、差集(number1 1 2 3 number2 1 2 4 结果为3)
SDIFF key1 key2
# 10、差集保存到另一个集合中
SDIFFSTORE destination key1 key2# 11、交集
SINTER key1 key2
SINTERSTORE destination key1 key2# 11、并集
SUNION key1 key2
SUNIONSTORE destination key1 key2
案例: 新浪微博的共同关注
# 需求: 当用户访问另一个用户的时候，会显示出两个用户共同关注过哪些相同的用户
# 设计: 将每个用户关注的用户放在集合中，求交集即可
# 实现:user001 = {'peiqi','qiaozhi','danni'}user002 = {'peiqi','qiaozhi','lingyang'}user001和user002的共同关注为:SINTER user001 user002结果为: {'peiqi','qiaozhi'}
python操作set
有序集合sortedset
- 特点
1、有序、去重
2、元素是字符串类型
3、每个元素都关联着一个浮点数分值(score)，并按照分值从小到大的顺序排列集合中的元素（分值可以相同）
4、最多包含2^32-1元素
-
示例
一个保存了水果价格的有序集合
| 分值 | 2.0 | 4.0 | 6.0 | 8.0 | 10.0 |
|---|---|---|---|---|---|
| 元素 | 西瓜 | 葡萄 | 芒果 | 香蕉 | 苹果 |
一个保存了员工薪水的有序集合
| 分值 | 6000 | 8000 | 10000 | 12000 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 元素 | lucy | tom | jim | jack |
一个保存了正在阅读某些技术书的人数
| 分值 | 300 | 400 | 555 | 666 | 777 |
|---|---|---|---|---|---|
| 元素 | 核心编程 | 阿凡提 | 本拉登 | 阿姆斯特朗 | 比尔盖茨 |
- 有序集合常用命令
# 在有序集合中添加一个成员 返回值为 成功插入到集合中的元素个数
zadd key score member
# 查看指定区间元素（升序)
zrange key start stop [withscores]
# 查看指定区间元素（降序）
ZREVRANGE key start stop [withscores]
# 查看指定元素的分值
ZSCORE key member# 返回指定区间元素
# offset : 跳过多少个元素
# count : 返回几个
# 小括号 : 开区间 zrangebyscore fruits (2.0 8.0
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]
# 每页显示10个成员,显示第5页的成员信息:
# limit 40 10
# MySQL: 每页显示10条记录,显示第5页的记录
# limit 40,10
# limit 2,3 显示: 第3 4 5条记录# 删除成员
zrem key member
# 增加或者减少分值
zincrby key increment member
# 返回元素排名
zrank key member
# 返回元素逆序排名
zrevrank key member
# 删除指定区间内的元素
zremrangebyscore key min max
# 返回集合中元素个数
zcard key
# 返回指定范围中元素的个数
zcount key min max
zcount salary 6000 8000
zcount salary (6000 8000# 6000<salary<=8000
zcount salary (6000 (8000#6000<salary<8000
# 并集
zunionstore destination numkeys key [weights 权重值] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]
# zunionstore salary3 2 salary salary2 weights 1 0.5 AGGREGATE MAX
# 2代表集合数量,weights之后 权重1给salary,权重0.5给salary2集合,算完权重之后执行聚合AGGREGATE# 交集：和并集类似，只取相同的元素
ZINTERSTORE destination numkeys key1 key2 WEIGHTS weight AGGREGATE SUM(默认)|MIN|MAX
python操作sorted set
