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redis:hash数据类型与操作

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转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/131.html1455808279一、概述: 字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型,它

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表.一个key可对应多个field,一个field对应一个value。将一个对象存储为hash类型,较于每个字段都存储成string类型更能节省内存。新建一个hash对象时开始是用zipmap(又称为small hash)来存储的。这个zipmap其实并不是hash table,但是zipmap相比正常的hash实现可以节省不少hash本身需要的一些元数据存储开销。尽管zipmap的添加,删除,查找都是O(n),但是由于一般对象的field数量都不太多。所以使用zipmap也是很快的,也就是说添加删除平均还是O(1)。如果field或者value的大小超出一定限制后,Redis会在内部自动将zipmap替换成正常的hash实现.。这个限制在redis.conf中配置如下:421 # Hashes are encoded in a special way (much more memory efficient) when they422 # have at max a given numer of elements, and the biggest element does not423 # exceed a given threshold. You can configure this limits with the following424 # configuration directives.425 hash-max-zipmap-entries 512426 hash-max-zipmap-value 64操作1. hsetHSET key field value将哈希表key中的域field的值设为value。如果key不存在,一个新的哈希表被创建并进行hset操作。如果域field已经存在于哈希表中,旧值将被覆盖。2. hgetHGET key field返回哈希表key中指定的field的值。3. hsetnxHSETNX 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。若域field已经存在,该操作无效。如果key不存在,一个新哈希表被创建并执行hsetnx命令。4. hmsetHMSET key field value [field value ...]同时将多个field - value(域-值)对设置到哈希表key中。此命令会覆盖哈希表中已存在的域。如果key不存在,一个空哈希表被创建并执行hmset操作。5. hmgetHMGET key field [field ...]返回哈希表key中,一个或多个给定域的值。如果给定的域不存在于哈希表,那么返回一个nil值。因为不存在的key被当作一个空哈希表来处理,所以对一个不存在的key进行hmget操作将返回一个只带有nil值的表。6. hgetallHGETALL key返回哈希表key中,所有的域和值。在返回值里,紧跟每个域名(field name)之后是域的值(value),所以返回值的长度是哈希表大小的两倍。7. hdelHDEL key field [field ...]删除哈希表key中的一个或多个指定域,不存在的域将被忽略。8. hlenHLEN key返回哈希表key对应的field的数量。9. hexistsHEXISTS key field查看哈希表key中,给定域field是否存在。10. hkeysHKEYS key获得哈希表中key对应的所有field。11. hvalsHVALS key获得哈希表中key对应的所有values。12. hincrby为哈希表key中的域field的值加上增量increment。增量也可以为负数,相当于对给定域进行减法操作。如果key不存在,一个新的哈希表被创建并执行hincrby命令。如果域field不存在,那么在执行命令前,域的值被初始化为0。对一个储存字符串值的域field执行hincrby命令将造成一个错误。本操作的值限制在64位(bit)有符号数字表示之内。更多详细信息请参照:http://redis.readthedocs.org/en/2.4/hash.html下面是利用redis c++客户端编写的测试程序:#include "redisclient.h"#include "tests/functions.h"#include <iostream>#include <boost/date_time.hpp>#define OUT(x) std::cout<<#x<<" = "<<x<<std::endl;boost::shared_ptr<redis::client> init_non_cluster_client();void test_hash(redis::client & c);int main(int argv, char* argc[]) { boost::shared_ptr<redis::client> shared_c; shared_c = init_non_cluster_client(); redis::client& c = *shared_c; test_hash(c); return 0

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Redis数据库,是nosql的一种。与传统关系型数据库(如mysql、sqlserver等)相比,他在处理大数据量上相当有优势,扩展性和可用性高,这是传统型数据库所达不

;}void test_hash(redis::client & c){ test("test hash type"); test("hset & hget & hsetnx"); {

// hset: key, field, value

OUT(c.hset("favorites", "taobao", "www.taobao.com"));

OUT(c.hset("favorites", "taobao", "www.taobao.com#"));

OUT(c.hget("favorites", "taobao"));

OUT(c.hsetnx("favorites", "taobao", "www.taobao.com"));

OUT(c.hget("favorites", "taobao")); } test("hmset & hmget & hgetall & hdel & hexists"); {

redis::client::string_vector fields, values, getvalues;

fields.push_back("tmall");

fields.push_back("alibaba");

values.push_back("www.tmall.com");

values.push_back("www.1688.com");

c.hmset("favorites", fields, values);

// 类型错误,报错

c.set("string_key", "string_value");

//c.hmset("string_key", fields, values);

fields.push_back("etao");

c.hmget("favorites", fields, getvalues);

OUT(getvalues.size());

for(int i=0; i<getvalues.size(); ++i) {

OUT(getvalues[i]);

}

redis::client::string_pair_vector pairs;

c.hgetall("favorites", pairs);

OUT(pairs.size());

for(int i=0; i<pairs.size(); ++i) {

OUT(pairs[i].first);

OUT(pairs[i].second);

}

OUT(c.hset("favorites", "etao", "www.etao.com"));

OUT(c.hlen("favorites"));

pairs.clear();

c.hdel("favorites", "etao");

c.hdel("favorites", "koubei");

c.hgetall("favorites", pairs);

OUT(pairs.size());

for(int i=0; i<pairs.size(); ++i) {

OUT(pairs[i].first);

OUT(pairs[i].second);

}

OUT(c.hexists("favorites", "taobao"));

OUT(c.hexists("favorites", "koubei")); } test("hincrby & hkeys & hvals"); {

OUT(c.hset("lists", "age", "20"));

OUT(c.hincrby("lists", "age", 5));

redis::client::string_vector keys;

c.hkeys("lists", keys);

for(size_t i=0; i<keys.size(); ++i) {

OUT(keys[i]);

}

redis::client::string_vector vals;

c.hvals("lists", vals);

for(size_t i=0; i<keys.size(); ++i) {

OUT(vals[i]);

} }}

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