【Redis学习笔记】第二章【2.2】Redis数据类型--hash

╰半橙微兮° 2023-10-08 16:28 71阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  1、引入
 *  2、hash类型
 *  3、hash 类型数据的基本操作
 *  4、hash 类型数据扩展操作
 *  5、hash类型的应用场景

![在这里插入图片描述][daa49596ca7e4298a5912fab89989ea2.png]

## 1、引入 ##

参考上一节string中的存储，若将信息以json格式存储，以后频繁更新数据将会显得很笨重，将其拆分成多条数据后，又很冗余，如下图示意。

![在这里插入图片描述][6d5cc2d02e10459bbd1a2f039a7ea9d6.png]  
  
  
由此，考虑将右边的主键合一，右边将每个属性对上它的值。这样一个key不再对应一个单独数据，而是一堆数据。其中：属性name、fans、blogs称为field，右边这个结构就成为哈希。简言之一个redis中还有多个redis。

![在这里插入图片描述][823a41eba19143ef87a7b05539955a1f.png]

## 2、hash类型 ##

*  一个存储空间保存多个键值对数据，典型应用于存储对象信息。
 *  hash类型底层使用哈希表结构来存储数据

![在这里插入图片描述][9ba5adce204f422589d4cd425ed37365.png]

此外，hash存储结构优化：
    如果field数量较少，存储结构优化为类数组结构。
    如果field数量较多，存储结构使用HashMap结构。

## 3、hash 类型数据的基本操作 ##

>  *  添加/修改数据  
>     hset key field value  
>       
>     
>  *  只有在字段 field 不存在时，设置哈希表字段的值  
>     hsetnx key field value  
>       
>     
>  *  获取数据  
>     hget key field  
>     hgetall key  
>       
>     
>  *  删除数据  
>     hdel key field1 \[field2\]

类比string，hash类型可批量操作：

>  *  添加/修改多个数据  
>     hmset key field1 value1 field2 value2 ……  
>       
>     
>  *  获取多个数据  
>     hmget key field1 field2 ……  
>       
>     
>  *  获取哈希表中字段的数量，即field的数量  
>     hlen key  
>       
>     
>  *  获取哈希表中是否存在指定的字段  
>     hexists key field

举例：

127.0.0.1:6379> hset user name llg
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> hset user age 22
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> hset user sex man
    (integer) 1
    
    127.0.0.1:6379> hlen user
    (integer) 3
    
    127.0.0.1:6379> hexists user name
    (integer) 1

## 4、hash 类型数据扩展操作 ##

>  *  获取哈希表中所有的字段名或字段值  
>     hkeys key  
>     hvals key  
>       
>     
>  *  设置values增加指定大小  
>     hincrby key field increment  
>     hincrby key field increment

举例：

127.0.0.1:6379> hkeys user
    1) "name"
    2) "sex"
    3) "age"
    
    127.0.0.1:6379> hincrby user age 1
    (integer) 23

注\*\*\*

*  hash类型下的values只能存储字符串，不存在嵌套现象或者其他数据类型。
 *  每个hash最多存储 2^23 -1个键值对。
 *  hgetall可以获取全部属性，但当field过多时，遍历整体数据效率就很会低，反而与redis的初衷相悖。

## 5、hash类型的应用场景 ##

**`场景一：电商购物车设计：`**  
![在这里插入图片描述][021c76ad794a4907b49c4281323fd050.png]

如上图，以用户id为key，每位客户创建一个hash存储其购物车信息，各商品id为field，数量为value。但这样其余商品信息（文字描述、图片、商家等等）需要二次查询数据库，所以将商品保存成两条field，field1保存数量，value存数字，field2存其余商品信息，value为一个json

127.0.0.1:6379> hmset User01 product1:num 4 product1:info {
        server:JingDong,desc:book,price:99$}
    OK
    
    127.0.0.1:6379> hgetall User01
    1) "product1:num"
    2) "4"
    3) "product1:info"
    4) "{server:JingDong,desc:book,price:99$}"
    
    当User02也将product1加入购物车以后，关于产品信息的filed则是大量的重复数据
    将商品信息抽离成一个独立的hash。

**`场景二：商品抢购`**

以商家id为key，参与抢购的商品id为field，抢购的商品数量做为value，使用hincrby和-1控制剩余产品数量

127.0.0.1:6379> hmset PDD proudcut01 1000 product02 2000 product03 1500
    OK
    
    127.0.0.1:6379> hincrby PDD product02 -100
    (integer) 1900

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至此：  
相比string存储对象和hash存储对象，string读更便利，频繁该数据则不便；hash因为引入了属性field，改数据则更加方便。

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