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【Redis】Hash哈希

news 来源：原创 2025/5/7 11:16:18

文章目录

注意个问题
hset命令（核心）
hget命令（核心）
hexists命令
hdel命令
hkeys和hvals命令
hgetall和hmget命令
hlen命令
hsetnx命令
hincrby命令
哈希命令小结
哈希编码方式
使用场景
- 1.关系型数据表保存用户的信息
- Redis三种缓存方式对比
- - 1.原生字符串类型
  - 2.JSON串
  - 3.哈希类型（经常用这种）
- 我理解的高内聚和低耦合

注意个问题

Hash中也有映射关系，Redis本身也有映射关系：key-value。为了区分，hash中的映射关系是：
field-value，也就是说，哈希表中相当于有两层映射关系：key {field-value}
在这里插入图片描述

hset命令（核心）

hset key field value [field value …]
返回值是设置成功的键值对(field-value)个数。
这里的value是一个string类型。

时间复杂度O(N),N是成功插入的键值对的个数。
注意：hmset命令也可以，就是一次插入多个键值对。

hget命令（核心）

hget key field
返回值是获取到的key对应的值field对应的value值。
如果不存在，返回nil
相当于进行了两次哈希。

时间复杂度O(1)
注意：hmget同理，可以一次获取多个field对应的value值。

hexists命令

判断key对应的field对应的value是否存在。

hexists key field
返回值：1表示存在，0表示不存在。

hdel命令

删除指定的key对应的field，可以一次删除多个field

hdel key field [field … ]

返回值是成功删除的field-value个数。

注意：hdel和del是有区别的，hdel删的是一个或者多个键值对，而del命令是一股脑直接把key对应的整个哈希表都删了

hkeys和hvals命令

这个命令相当于keys命令（获取的是key）。

hkeys key
返回值是返回key对应的整个哈希表中的field。

hvals命令是获取key对应的哈希表中每个field对应的所有values。

hvals key
返回值是返回key对应的整个哈希表中的field对应的整个values字段。

注意
1.这两个操作是存在风险的，类似于keys 星
2.h系列里面的命令，必须保证key对应的value是哈希类型的。

hgetall和hmget命令

hgetall命令是获取key对应的所有的filed-value。

hgetall key
返回值是key对应的整个哈希表的键值对。

hmget命令前面说过了，类似于mget命令。

hlen命令

获取key对应的哈希表的字段元素个数

hlen key
返回值就是哈希表的字段个数。
O(1)的时间复杂度，不需要遍历。

hsetnx命令

类似于setnx命令，不存在才能设置成功，存在则设置失败。

hsetnx key field value

hincrby命令

类似于incrby命令，hash这里的value也可以当做数字来处理（前面说value是string类型）
不过这里的hincrby可以用来加减整数。

hincrby key field increment

所以value必须是整数才行。

hincrbyfloat，类似于incrbyfloat命令。
用来加减浮点数。

hincrby key field increment

哈希命令小结

在这里插入图片描述

哈希编码方式

hashtable的编码方式有两种：

1.ziplist（压缩列表，这个之前的文章讲过什么是ziplist）：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。

压缩的本质，是对数据进行重新编码。结合不同数据的特点经过巧妙设计，重新编码后，就能够缩小体积。

所以ziplist同理，内部的数据结构也是精心设计的，目的就是为了节省空间。

2.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，这表示的是一个普通的哈希表，（hash首先是一个数组，数组上有些位置有元素，有些没有，所以可能会浪费一定空间）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)。

付出的代价：
ziplist：（本质上就是一个双向链表），所以读写操作的代价都比较大，最坏情况可能是O(n)。
hashtable：可能会浪费一些空间。

使用到ziplist也有一些条件：

1.如果哈希表中的元素较少，使用ziplist。否则使用hashtable。
2.如果哈希表中的field对应的value值的长度较短，使用ziplist。否则value的长度太大的话，会选择使用hashtable。

使用场景

1.关系型数据表保存用户的信息

在这里插入图片描述

使用哈希类型进行用户属性和用户id的映射伪代码：
在这里插入图片描述
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。
• 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。

关系型数据库和非关系型数据库的对比：
在这里插入图片描述
上面是关系型数据库，下面是非关系型数据库。

Redis三种缓存方式对比

1.原生字符串类型

在这里插入图片描述
这样就把同一个数据各个属性分散开了，且内存占用较大，实际上基本不使用。（低内聚）

2.JSON串

如果使用string（json）的类型来表示UserInfo（用户信息），万一只想获取某个用户的field，或者修改某个用户的field，就需要把用户整个json读出来，解析成对象，操作field，再把整个field重新写成json串的格式，再写回去。

优点：空间利用率高。

3.哈希类型（经常用这种）

如果使用hash的方式来表示UserInfo，就可以使用field表示对象的每个属性（数据表的列）此时就可以非常方便地修改/获取任何一个属性的值了。

缺点：上面讲过了，用哈希来表示UserInfo虽然读写上更直观高效，但是付出的是空间的代价。

我理解的高内聚和低耦合

我认为高内聚就是把所有关联的东西放到一起，最好能放到一个指定的地方。
这样做就是为了好找。

而低耦合就是两块代码之间的的关系不大，一个代码出bug了，另一个代码几乎没影响。