db（库）

select 2	切换数据库
dbsize	查看当前数据库的key的数量
flushdb	清空当前库
flushall	清空全部库

key（键）

keys *	查看当前库所有key(匹配：keys *1)
exists key	判断某个key是否存在（存在：1，不存在：0）
type key	查看你的key是什么类型
del key	删除指定的key数据
unlink key	根据value选择非阻塞删除，仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。
expire key 10	为给定的key设置过期时间
ttl key	查看还有多少秒过期（永不过期：-1，已过期：-2）

1、string（字符串）

String是Redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。

String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。

String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis中字符串value最多可以是512M

1、基本命令

1、set<key><value> 添加键值对

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k2"
2) "k1"

*NX：当数据库中key不存在时，可以将key-value添加数据库
*XX：当数据库中key存在时，可以将key-value添加数据库，与NX参数互斥
*EX：key的超时秒数
*PX：key的超时毫秒数，与EX互斥

2、get<key>查询对应键的值

127.0.0.1:6379> get k2
"v2"

3、append<key><value>将给定的追加到原值的末尾

127.0.0.1:6379> append k1 manster
(integer) 9
127.0.0.1:6379> get k1
"v1manster"

4、strlen<key>获得值的长度

127.0.0.1:6379> strlen k1
(integer) 9

5、setnx<key><value>只有在 key 不存在时设置key 的值

127.0.0.1:6379> setnx k1 v1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setnx k2 v2
(integer) 1

6、getrange<key><起始位置><结束位置>获得值的范围，类似java中的substring，前包，后包

127.0.0.1:6379> getrange k1 2 4
"man"

7、setrange<key><起始位置><value>用覆写所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0开始)。

当起始位置为当前值长度时，起到了与append相同的效果

127.0.0.1:6379> setrange k2 2 manster
(integer) 9
127.0.0.1:6379> get k2
"v2manster"
127.0.0.1:6379> setrange k2 0 manster
(integer) 9
127.0.0.1:6379> get k2
"mansterer"

8、**setex<key><过期时间><value>**设置键值的同时，设置过期时间，单位秒。

127.0.0.1:6379> setex k3 10 num
OK
127.0.0.1:6379> ttl k3
(integer) 7
127.0.0.1:6379> ttl k3
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ttl k3
(integer) -2

9、getset <key><value>以新换旧，设置了新值同时获得旧值。

127.0.0.1:6379> getset k1 first
"v1manster"
127.0.0.1:6379> get k1
"first"

2、计数命令

原子性 所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何context switch （切换到另一个线程）。（1）在单线程中，能够在单条指令中完成的操作都可以认为是”原子操作”，因为中断只能发生于指令之间。（2）在多线程中，不能被其它进程（线程）打断的操作就叫原子操作。 Redis单命令的原子性主要得益于Redis的单线程。 案例： java中的i++是否是原子操作？不是原子性操作，分为三步，取值，+1，赋值 i=0;两个线程分别对i进行++100次,值是多少？ 2~200

1、incr<key>将 key 中储存的数字值增1,只能对数字值操作，如果为空，新增值为1

127.0.0.1:6379> set k1 0
OK
127.0.0.1:6379> incr k1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr k1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> get k1
"2"

2、decr<key>将 key 中储存的数字值减1,只能对数字值操作，如果为空，新增值为-1

127.0.0.1:6379> decr k1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get k1
"1"

3、incrby / decrby<key><步长>将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。

127.0.0.1:6379> decrby k1 3
(integer) -2
127.0.0.1:6379> incrby k1 4
(integer) 2

3、批量处理命令

1、mset<key1><value1><key2><value2>.....,同时设置一个或多个 key-value对

127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK

2、mget<key1><key2><key3> .....同时获取一个或多个 value

127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"

3、msetnx <key1><value1><key2><value2>.....同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定key 都不存在。原子性，有一个失败则都失败

127.0.0.1:6379> msetnx k4 v4 k1 v1 k5 v5
(integer) 0
127.0.0.1:6379> msetnx k4 v4 k6 v6 k5 v5
(integer) 1

4、数据结构

String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.

如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。

2、list（列表）

单键多值

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

1、基本命令

lpush/rpush<key><value1><value2><value3> .... 从左边/右边插入一个或多个值。

127.0.0.1:6379> lpush list1 v1 v2 v3 v3
(integer) 4

lrange list1 0 -1 0左边第一个，-1右边第一个，（0-1表示获取所有）

127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "v3"
2) "v3"
3) "v2"
4) "v1"

lpop/rpop<key>从左边/右边弹出一个值。值在键在，值光键亡。

127.0.0.1:6379> lpop list1 2
1) "v3"
2) "v3"

rpoplpush<key1><key2>从列表右边弹出一个值，插到列表左边。

127.0.0.1:6379> lpush list2 v4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpoplpush list1 list2
"v1"
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "v2"
127.0.0.1:6379> lrange list2 0 -1
1) "v1"
2) "v4"

lrange <key><start><stop>按照索引下标获得元素(从左到右)

127.0.0.1:6379> lpush list3 v1 v2 v3 v4
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange list3 1 2
1) "v3"
2) "v2"

lindex <key><index>按照索引下标获得元素(从左到右)

127.0.0.1:6379> lindex list3 2
"v2"

llen <key>获得列表长度

127.0.0.1:6379> llen list3
(integer) 4

linsert <key>before <value><newvalue>在的后面插入插入值

127.0.0.1:6379> linsert list3 before v2 v5
(integer) 5
127.0.0.1:6379> linsert list3 after v2 v6
(integer) 6
127.0.0.1:6379> lrange list3 0 -1
1) "v4"
2) "v3"
3) "v5"
4) "v2"
5) "v6"
6) "v1"

lrem <key><n><value>从左边删除n个value(从左到右)

127.0.0.1:6379> lpush list5 v1 v2 v1 v2 v1 v2
(integer) 6
127.0.0.1:6379> lrem list5 2 v1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lrange list5 0 -1
1) "v2"
2) "v2"
3) "v2"
4) "v1"

lset<key><index><value>将列表key下标为index的值替换成value

127.0.0.1:6379> lset list3 2 v7
OK
127.0.0.1:6379> lrange list3 0 -1
1) "v4"
2) "v3"
3) "v7"
4) "v2"
5) "v6"
6) "v1"

2、数据结构

List的数据结构为快速链表quickList。

127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING list5
"quicklist"

首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。

它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。

当数据量比较多的时候才会改成quicklist。

因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。

Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。

3、set（集合）

Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。

Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变

1、基本命令

sadd <key><value1><value2> ..... 将一个或多个 member 元素加入到集合key 中，已经存在的member 元素将被忽略

127.0.0.1:6379> sadd set1 v1 v2 v1 v3
(integer) 3

smembers <key>取出该集合的所有值。

127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "v3"
2) "v2"
3) "v1"

sismember <key><value>判断集合是否为含有该值，有1，没有0

127.0.0.1:6379> sismember set1 v1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember set1 v4
(integer) 0

scard<key>返回该集合的元素个数。

127.0.0.1:6379> scard set1
(integer) 3

srem <key><value1><value2> .... 删除集合中的某个元素。

127.0.0.1:6379> sadd set1 v1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd set1 v4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> srem set1 v1 v2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "v4"
2) "v3"

spop <key>随机从该集合中吐出一个值。

127.0.0.1:6379> spop set1
"v3"
127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "v4"

srandmember <key><n>随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除。

127.0.0.1:6379> sadd set2 v1 v2 v3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> srandmember set2
"v3"
127.0.0.1:6379> smembers set2
1) "v3"
2) "v2"
3) "v1"

smove <source><destination>value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合

127.0.0.1:6379> sadd set3 v4 v5 v6
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smove set2 set3 v2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers set2
1) "v3"
2) "v1"
127.0.0.1:6379> smembers set3
1) "v6"
2) "v5"
3) "v4"
4) "v2"

sinter <key1><key2>返回两个集合的交集元素。

127.0.0.1:6379> sadd set1 v1 v2 v3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sadd set2 v2 v3 v4 v5
(integer) 4
127.0.0.1:6379> sinter set1 set2
1) "v3"
2) "v2"

sunion <key1><key2>返回两个集合的并集元素。

127.0.0.1:6379> sunion set1 set2
1) "v1"
2) "v5"
3) "v4"
4) "v3"
5) "v2"

sdiff <key1><key2>返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)

127.0.0.1:6379> sdiff set1 set2
1) "v1"
127.0.0.1:6379> sdiff set2 set1
1) "v4"
2) "v5"

2、数据结构

Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。

Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap，只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样，它的内部也使用hash结构，所有的value都指向同一个内部值。

4、hash（哈希表）

Redis hash 是一个键值对集合。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

类似Java里面的Map

用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储
主要有以下3种存储方式：

存储结构	说明
key 序列化value对象 user:1001：{id=1,name=manster,age=18}	每次修改用户的某个属性需要，先反序列化改好后再序列化回去。开销较大。
key value user:1001：id 1 user:1001：name manster user:1001：age 18	用户ID数据冗余
key hash field value user:1001 id 1 user:1001 name manster user:1001 age 18	通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题

1、基本命令

hset <key><field><value>给集合中的键赋值

127.0.0.1:6379> hset user id 1 name manster age 20
(integer) 3

hget <key1><field>从集合取出 value

127.0.0.1:6379> hget user name
"manster"

hmset <key1><field1><value1><field2><value2>... 批量设置hash的值

As per Redis 4.0.0, HMSET is considered deprecated. Please use HSET in new code. 根据Redis 4.0.0，HMSET被视为已弃用。请在新代码中使用HSET。

hexists<key1><field>查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。

127.0.0.1:6379> hexists user age
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists user gender
(integer) 0

hkeys <key>列出该hash集合的所有field

127.0.0.1:6379> hkeys user
1) "id"
2) "name"
3) "age"

hvals <key>列出该hash集合的所有value

127.0.0.1:6379> hvals user
1) "1"
2) "manster"
3) "20"

hincrby <key><field><increment>为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1、-1

127.0.0.1:6379> hincrby user age 1
(integer) 21
127.0.0.1:6379> hincrby user age -1
(integer) 20

hsetnx <key><field><value>将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在 .

127.0.0.1:6379> hsetnx user age 18
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hsetnx user codingAge 3
(integer) 1

2、数据结构

Hash类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。当field-value长度较短且个数较少时，使用ziplist，否则使用hashtable。

5、zset(sorted set)（有序集合）

Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。

不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了。

因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。

访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。

1、基本命令

zadd<key><score1><value1><score2><value2>…将一个或多个 member 元素及其score 值加入到有序集key 当中。

127.0.0.1:6379> zadd z1 95 math 80 chinese 90 english
(integer) 3

**zrange <key><start><stop>[WITHSCORES]**返回有序集 key 中，下标在之间的元素,带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。

127.0.0.1:6379> zrange z1 0 2
1) "chinese"
2) "english"
3) "math"
127.0.0.1:6379> zrange z1 0 2 withscores
1) "chinese"
2) "80"
3) "english"
4) "90"
5) "math"
6) "95"

zrangebyscore key **min max** [withscores] [limit offset count]返回有序集 key 中，所有score 值介于min 和max 之间(包括等于min 或max )的成员。有序集成员按score 值递增(从小到大)次序排列。

zrange的第一个数据是索引为0的数据，而zrangebyscore的第一个数据，是score值最小的那个数据
zrange传入的参数是“索引”的含义，而zrangebyscore就是单纯的一个数值的含义
zrange查询的结果个数<= 查询区间长度，也就是说，区间多长，就查询出多少个结果出来（数据不少于区间长度，足够多的情况下），而zrangebyscore的查询结果个数视实际数据而定，也就是凡是符合区间的数据，全部查询出来.
所以在分页查询的需求下，zrange可以保证每页的数据量，而zrangebyscore不能保证。如果有数据更新，zrange就会出现数据查询重复和遗漏的情况。而zrangebyscore却由于符合条件则全部查询出来的特性，而不会出现重复和遗漏。

127.0.0.1:6379> zrangebyscore z1 80 95 withscores
1) "chinese"
2) "80"
3) "english"
4) "90"
5) "math"
6) "95"

z**rev**rangebyscore key **max min** [withscores] [limit offset count]同上，改为从大到小排列。

127.0.0.1:6379> zrevrangebyscore z1 95 80 withscores
1) "math"
2) "95"
3) "english"
4) "90"
5) "chinese"
6) "80"

zincrby <key><increment><value>为元素的score加上增量

127.0.0.1:6379> zincrby z1 1 math
"96"
127.0.0.1:6379> zrevrangebyscore z1 100 80 withscores
1) "math"
2) "96"
3) "english"
4) "90"
5) "chinese"
6) "80"

zrem<key><value>删除该集合下，指定值的元素

127.0.0.1:6379> zrem z1 math
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrevrangebyscore z1 100 80 withscores
1) "english"
2) "90"
3) "chinese"
4) "80"

zcount <key><min><max>统计该集合，分数区间内的元素个数(全闭区间)

127.0.0.1:6379> zcount z1 80 90
(integer) 2

zrank <key><value>返回该值在集合中的排名，从0开始。

127.0.0.1:6379> zrank z1 english
(integer) 1

2、数据结构

SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。

zset底层使用了两个数据结构

（1）hash，hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元素value的唯一性，可以通过元素value找到相应的score值。

（2）跳跃表，跳跃表的目的在于给元素value排序，根据score的范围获取元素列表。

3、跳跃表

跳跃表性质 (1) 由很多层结构组成，level是通过一定的概率随机产生的； (2) 每一层都是一个有序的链表，默认是升序； (3) 最底层(Level 1)的链表包含所有元素； (4) 如果一个元素出现在Level i 的链表中，则它在Level i 之下的链表也都会出现； (5) 每个节点包含两个指针，一个指向同一链表中的下一个元素，一个指向下面一层的元素。

学过数据结构的都知道，在单链表中查询一个元素的时间复杂度为O(n)，即使该单链表是有序的，我们也不能通过二分的方式缩减时间复杂度。
03.常用五大数据类型 - 图4
如上图，我们要查询元素为55的结点，必须从头结点，循环遍历到最后一个节点，不算-INF(负无穷)一共查询8次。那么用什么办法能够用更少的次数访问55呢？最直观的，当然是新开辟一条捷径去访问55。
03.常用五大数据类型 - 图5
如上图，我们要查询元素为55的结点，只需要在L2层查找4次即可。在这个结构中，查询结点为46的元素将耗费最多的查询次数5次。即先在L2查询46，查询4次后找到元素55，因为链表是有序的，46一定在55的左边，所以L2层没有元素46。然后我们退回到元素37，到它的下一层即L1层继续搜索46。非常幸运，我们只需要再查询1次就能找到46。这样一共耗费5次查询。
那么，如何才能更快的搜寻55呢？有了上面的经验，我们就很容易想到，再开辟一条捷径。
03.常用五大数据类型 - 图6
如上图，我们搜索55只需要2次查找即可。这个结构中，查询元素46仍然是最耗时的，需要查询5次。即首先在L3层查找2次，然后在L2层查找2次，最后在L1层查找1次，共5次。很显然，这种思想和2分非常相似，那么我们最后的结构图就应该如下图。

03.常用五大数据类型 - 图7

我们可以看到，最耗时的访问46需要6次查询。即L4访问55，L3访问21、55，L2访问37、55，L1访问46。