上海市企业网站建设聚划算网站建设分析

上海市企业网站建设,聚划算网站建设分析,外贸网站 源码,网站建设评审表文章目录StringHashListSetSorted Set四种高级数据类型BitMapHyperLogLogGEOStreamRedis 9 种常见的基本数据类型应用场景汇总Redis 常见的数据结构主要有五种#xff0c;这五种类型分别为#xff1a;String(字符串)、List(列表)、Hash、Set(集合)、Zset(有序集合#xff0c…文章目录StringHashListSetSorted Set四种高级数据类型BitMapHyperLogLogGEOStreamRedis 9 种常见的基本数据类型应用场景汇总Redis 常见的数据结构主要有五种这五种类型分别为String(字符串)、List(列表)、Hash、Set(集合)、Zset(有序集合也叫sorted set)。String字符串是Redis中最基本的数据类型可以存储任何类型的数据包括文本、数字和二进制数据。它的最大长度为512MB。使用场景缓存存储临时数据如用户会话、页面缓存。计数器用于统计访问量、点赞数等通过原子操作增加或减少。Hash哈希是一个键值对集合适合存储对象的属性。Redis内部使用哈希表实现适合小规模数据。使用场景商品详情存储商品的各个属性方便快速检索。List列表是有序的字符串集合支持从两端推入和弹出元素底层实现为双向链表。使用场景消息队列用于简单任务调度、消息传递等场景通过LPUSH和RPOP操作实现生产者消费者模式。历史记录存储用户操作的历史记录便于快速访问。Set集合是无序且不重复的字符串集合使用哈希表实现支持快速查找和去重操作。使用场景标签系统存储用户的兴趣标签避免重复。唯一用户集合记录访问过某个页面的唯一用户方便进行分析。Sorted Set有序集合类似于集合但每个元素都有一个分数score用于排序。底层使用跳表实现支持快速的范围查询。使用场景排行榜存储用户分数实现实时排行榜。任务调度根据任务的优先级进行排序方便调度执行。四种高级数据类型随着 Redis 版本的更新后面又增加 BitMap2.2 版新增、HyperLogLog2.8 版新增、GEO3.2 版新增、Stream5.0 版新增。BitMapBitMap 是一种以位为单位存储数据的高效方式适合用来表示布尔值如存在性、状态等。每个 bit 可以表示一个状态0 或 1使用空间少且操作快速。使用示例假设要统计每天用户的在线状态可以用 Bitmap 记录每个用户是否在线SETBIT user:online:2024-09-27 12345 1 # 用户 ID 12345 在 2024-09-27 在线 GETBIT user:online:2024-09-27 12345 # 获取用户 ID 12345 在该日期的在线状态HyperLogLogHyperLogLog 是一种概率性数据结构主要用于估算基数不同元素的数量内存占用固定适合处理大规模数据的去重和计数。使用示例假设要估算访问网站的独立用户数量PFADD unique:visitors user1 user2 user3 # 添加用户 ID PFCOUNT unique:visitors # 估算独立用户数量GEOGEO 是 Redis 提供的一种用于存储地理位置信息的数据结构可以存储经纬度信息并支持空间查询例如计算距离和获取范围内的坐标。使用示例假设要存储城市的位置并查找距离某个城市在一定范围内的其他城市GEOADD cities 13.361389 38.115556 Palermo # 添加城市 GEOADD cities 15.087269 37.502669 Catania # 添加城市 GEODIST cities Palermo Catania km # 计算两个城市之间的距离 GEORADIUS cities 15.0 37.5 100 km # 查找指定范围内的城市StreamStream 是 Redis 提供的一种日志数据结构适合于存储时间序列数据或消息流。支持高效的消息生产和消费模式具有持久性和序列化特性。使用示例假设要存储传感器数据流可以使用 Stream 进行数据插入和消费XADD sensor:data * temperature 22.5 humidity 60 # 向 Stream 添加传感器数据 XRANGE sensor:data - # 获取 Stream 中的所有数据 XREAD COUNT 10 STREAMS sensor:data $ # 读取新的传感器数据Redis 9 种常见的基本数据类型应用场景汇总String 缓存对象、计数器、分布式锁、分布式 session 等List阻塞队列、消息队列但是有两个问题1. 生产者需要自行实现全局唯一 ID2. 不能以消费组形式消费数据等Hash缓存对象、购物车等Set集合聚合计算并集、交集、差集的场景如点赞、共同关注、收藏等Zset最典型的就是排行榜这个也是面试中经常问到的点BitMap2.2 版新增主要有 0 和 1 两种状态可以用于签到统计、用户登录态判断等HyperLogLog2.8 版新增海量数据基数统计的场景有一定的误差可以根据场景选择使用常用于网页 PV、UV 的统计GEO3.2 版新增存储地理位置信息的场景比如说百度地图、高德地图、附近的人等Stream5.0 版新增这个主要就是消息队列了可以实现一个简单的消息其相比 list 多了两个特性分别是自动生成全局唯一消息ID以及支持以消费组形式消费数据同一个消息可被分发给多个单消费者和消费者组相比 pub/sub 它是可以被持久化。