【redis】数据类型之hash
Redis中的Hash数据类型是一种用于存储键值对集合的数据结构。与Redis的String类型不同，Hash类型允许你将多个字段（field）和值（value）存储在一个单独的key下，从而避免了将多个相关数据存储为多个独立的key。这样做的好处是减少了key的数量，使得数据的管理和操作更加高效。
hash这个数据类型类似java中的HashMap，都由key-value键值对组成。
有关hash类型的命令可以通过help @hash命令来查看。有关命令的使用可以通过help 命令来查看，例如help hset。
HSET
hset：设置hash指定字段的值。
语法：
HSET key field value [field value ...]
使用：
127.0.0.1:6379> hset h1 name morris age 18
(integer) 2
HGET
hget：获取hash指定字段的值。
语法：
HGET key field
使用：
127.0.0.1:6379> hget h1 name
"morris"
HKEYS
hkeys：获取hash所有的字段。
语法：
HKEYS key
使用：
127.0.0.1:6379> hkeys h1
1) "name"
2) "age"
HVALS
hvals：获取hash所有的值。
语法：
HVALS key
使用：
127.0.0.1:6379> hvals h1
1) "morris"
2) "18"
HGETALL
hgetall：获取hash所有的字段和值。
语法：
HGETALL key
使用：
127.0.0.1:6379> hgetall h1
1) "name"
2) "morris"
3) "age"
4) "18"
HEXISTS
hexists：判断hash中某个字段是否存在。
语法：
HEXISTS key field
使用：
127.0.0.1:6379> hexists h1 name
(integer) 1
HLEN
hlen：返回hash中键值对的个数。
语法：
HLEN key
使用：
127.0.0.1:6379> hlen h1
(integer) 2
HINCRBY
hincrby：给hash中指定字段的值增加一个整型。
语法：
INCRBY key increment
使用：
127.0.0.1:6379> hincrby h1 age 1
(integer) 19
HINCRBYFLOAT
hincrbyfloat：给hash中指定字段的值增加一个浮点型。
语法：
INCRBYFLOAT key increment
使用：
127.0.0.1:6379> hincrbyfloat h1 age 0.5
"19.5"
HSTRLEN
hstrlen：获取hash指定字段的值的长度。
语法：
HSTRLEN key field
使用：
127.0.0.1:6379> hstrlen h1 name
(integer) 6
HMSET
hmset：批量设置hash，这个跟hset命令一样了，只是hset只支持设置一个，能保证原子性。
语法：
HMSET key field value [field value ...]
使用：
127.0.0.1:6379> hmset k k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK127.0.0.1:6379> hgetall k
1) "k1"
2) "v1"
3) "k2"
4) "v2"
5) "k3"
6) "v3"
HMGET
hmget：批量获取hash的字段对应的值。
语法：
HMGET key field [field ...]
使用：
127.0.0.1:6379> hmget k k1 k2 k3
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
HSETNX
hsetnx：字段不存在则设置成功，类似setnx命令，只能设置一个字段。
语法：
HSETNX key field value
使用：
127.0.0.1:6379> hsetnx kk name bob
(integer) 1
HDEL
hdel：删除字段。
语法：
HDEL key field [field ...]
使用：
127.0.0.1:6379> hdel k k1
(integer) 1127.0.0.1:6379> hkeys k
1) "k2"
2) "k3"
HRANDFIELD
hrandfield：用于随机返回一个或多个存储在指定key中的哈希表（hash）里字段的值。
语法：
HRANDFIELD key [count [WITHVALUES]]
使用：
127.0.0.1:6379> hrandfield h1 1 withvalues
1) "age"
2) "18"
HSCAN
hscan：用于迭代哈希表（Hashes）中键值对的命令，有点类似于SCAN。
语法：
HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
使用：
127.0.0.1:6379> hscan h1 0 MATCH a* COUNT 1
1) "0"
2) 1) "age"2) "18"
内部编码
哈希类型的内部编码有两种：
-
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）。
127.0.0.1:6379> object encoding h1
"ziplist"127.0.0.1:6379> hset y str "one string is bigger than 64 byte...............one string is bigger than 64 byte..............."
(integer) 1127.0.0.1:6379> object encoding y
"hashtable"
使用场景
hash常用来存储关系型数据库中的记录。
假设现在数据库有一张user表，如下：
下面给出三种方案来缓存用户信息。
- 使用原生字符串类型存储，每个属性一个键。
127.0.0.1:6379> mset user:1:name morris user:1:age 18 user:1:city beijing
OK127.0.0.1:6379> mset user:2:name bob user:1:age 20 user:1:city hongkong
OK127.0.0.1:6379> keys user:1:*
1) "user:1:age"
2) "user:1:name"
3) "user:1:city"127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age user:1:city
1) "morris"
2) "20"
3) "hongkong"
优点：简单直观，每个属性都支持更新操作。
缺点：占用过多的键，内存占用量较大，同时用户信息内聚性比较差。
- 将数据库中的一行记录序列化为json，用一个key保存。
127.0.0.1:6379> set user:1 '{"id":1,"name":"morris","age":18,"city":"beijing"}'
OK127.0.0.1:6379> get user:1
"{"id":1,"name":"morris","age":18,"city":"beijing"}"127.0.0.1:6379> set user:2 '{"id":2,"name":"bob","age":20,"city":"hongkong"}'
OK127.0.0.1:6379> get user:2
"{"id":2,"name":"bob","age":20,"city":"hongkong"}"
优点：简化编程，如果合理的使用序列化可以提高内存的使用效率。
缺点：序列化和反序列化有一定的开销，同时每次更新属性都需要把全部数据取出进行反序列化，更新后再序列化到Redis中。
- 使用hash存储，每行记录的一列对应一个field-value。
127.0.0.1:6379> hset user:1 name morris age 18 city beijing
(integer) 3127.0.0.1:6379> hset user:2 name bob age 20 city hongkong
(integer) 3127.0.0.1:6379> hgetall user:1
1) "name"
2) "morris"
3) "age"
4) "18"
5) "city"
6) "beijing"127.0.0.1:6379> hgetall user:2
1) "name"
2) "bob"
3) "age"
4) "20"
5) "city"
6) "hongkong"
优点：简单直观，如果使用合理可以减少内存空间的使用。
缺点：要控制哈希在ziplist和hashtable两种内部编码的转换，hashtable会消耗更多内存。
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