The Little Redis Book中文版 第二章 - 資料結構

現在開始將探究Redis的5種資料結構，我們會解釋每種資料結構都是什麼，包含了什麼有效方法（Method），以及你能用這些資料結構處理哪些類型的特性和資料。

目前為止，我們所知道的Redis構成僅包括命令、關鍵字和值，還沒有接觸到關於資料結構的具體概念。當我們使用set命令時，Redis是怎麼知道我們是在使用哪個資料結構。其解決方案是，每個命令都相對應於一種特定的資料結構。例如，當你使用set命令，你就是將值儲存到一個字串資料結構裡。而當你使用hset命令，你就是將值儲存到一個散列資料結構裡。考慮到Redis的關鍵字集很小，這樣的機制具有相當的可管理性。

Redis的網站裡有著非常優秀的參考文檔，沒有任何理由去重造輪子。但為了搞清楚這些資料結構的作用，我們將會覆蓋那些必須知道的重要命令。

沒有什麼事情比高興的玩和實驗有趣的東西來得更重要的了。在任何時候，你都能通過鍵入flushdb命令將你資料庫裡的所有值清除掉，因此，不要再那麼害羞了，去嘗試做些瘋狂的事情吧。 字串（Strings)

在Redis裡，字串是最基本的資料結構。當你在思索著關鍵字-值對時，你就是在思索著字串資料結構。不要被名字給搞混了，如之前說過的，你的值可以是任何東西。我更喜歡將他們稱作“標量”（Scalars），但也許只有我才這樣想。

我們已經看到了一個常見的字串使用案例，即通過關鍵字儲存物件的執行個體。有時候，你會頻繁地用到這類操作：

set users:leto "{name: leto, planet: dune, likes: [spice]}"

除了這些外，Redis還有一些常用的操作。例如，strlen能用來擷取一個關鍵字對應值的長度；getrange將返回指定範圍內的關鍵字對應值；append會將value附加到已存在的關鍵字對應值中（如果該關鍵字並不存在，則會建立一個新的關鍵字-值對）。不要猶豫，去試試看這些命令吧。下面是我得到的：

> strlen users:leto(integer) 42> getrange users:leto 27 40"likes: [spice]"> append users:leto " OVER 9000!!"(integer) 54

現在你可能會想，這很好，但似乎沒有什麼意義。你不能有效地提取出一段範圍內的JSON檔案，或者為其附加一些值。你是對的，這裡的經驗是，一些命令，尤其是關於字串資料結構的，只有在給定了明確的資料類型後，才會有實際意義。

之前我們知道了，Redis不會去關注你的值是什麼東西。通常情況下，這沒有錯。然而，一些字串命令是專門為一些類型或值的結構而設計的。作為一個有些含糊的用例，我們可以看到，對於一些自訂的空間效率很高的（space-efficient）序列化對象，append和getrange命令將會很有用。對於一個更為具體的用例，我們可以再看一下incr、incrby、decr和decrby命令。這些命令會增長或者縮減一個字串資料結構的值：

> incr stats:page:about(integer) 1> incr stats:page:about(integer) 2> incrby ratings:video:12333 5(integer) 5> incrby ratings:video:12333 3(integer) 8

由此你可以想象到，Redis的字串資料結構能很好地用於分析用途。你還可以去嘗試增長users:leto（一個不是整數的值），然後看看會發生什麼（應該會得到一個錯誤）。

更為進階的用例是setbit和getbit命令。“今天我們有多少個獨立使用者訪問”是個在Web應用裡常見的問題，有一篇精彩的博文，在裡面可以看到Spool是如何使用這兩個命令有效地解決此問題。對於1.28億個使用者，一部膝上型電腦在不到50毫秒的時間裡就給出了回覆，而且只用了16MB的儲存空間。

最重要的事情不是在於你是否明白位元影像（Bitmaps)的工作原理，或者Spool是如何去使用這些命令，而是應該要清楚Redis的字串資料結構比你當初所想的要有用許多。然而，最常見的應用案例還是上面我們給出的：儲存物件（簡單或複雜）和計數。同時，由於通過關鍵字來擷取一個值是如此之快，字串資料結構很常被用來快取資料。 散列（Hashes）

我們已經知道把Redis稱為一種關鍵字-值型儲存是不太準確的，散列資料結構是一個很好的例證。你會看到，在很多方面裡，散列資料結構很像字串資料結構。兩者顯著的區別在於，散列資料結構提供了一個額外的間接層：一個域（Field）。因此，散列資料結構中的set和get是：

hset users:goku powerlevel 9000hget users:goku powerlevel

相關的操作還包括在同一時間設定多個域、同一時間擷取多個域、擷取所有的域和值、列出所有的域或者刪除指定的一個域：

hmset users:goku race saiyan age 737hmget users:goku race powerlevelhgetall users:gokuhkeys users:gokuhdel users:goku age

如你所見，散列資料結構比普通的字串資料結構具有更多的可操作性。我們可以使用一個散列資料結構去獲得更精確的描述，是儲存一個使用者，而不是一個序列化對象。從而得到的好處是能夠提取、更新和刪除具體的資料片段，而不必去擷取或寫入整個值。

對於散列資料結構，可以從一個經過明確定義的對象的角度來考慮，例如一個使用者，關鍵之處在於要理解他們是如何工作的。從效能上的原因來看，這是正確的，更具粒度化的控制可能會相當有用。在下一章我們將會看到，如何用散列資料結構去組織你的資料，使查詢變得更為實效。在我看來，這是散列真正耀眼的地方。 列表（Lists）

對於一個給定的關鍵字，列表資料結構讓你可以儲存和處理一組值。你可以添加一個值到列表裡、擷取列表的第一個值或最後一個值以及用給定的索引來處理值。列表資料結構維護了值的順序，提供了基於索引的高效操作。為了跟蹤在網站裡註冊的最新使用者，我們可以維護一個newusers的列表：

lpush newusers gokultrim newusers 0 50

（譯註：ltrim命令的具體構成是LTRIM Key start stop。要理解ltrim命令，首先要明白Key所儲存的值是一個列表，理論上列表可以存放任意個值。對於指定的列表，根據所提供的兩個範圍參數start和stop，ltrim命令會將指定範圍外的值都刪除掉，只留下範圍內的值。）

首先，我們將一個新使用者推入到列表的前端，然後對列表進行調整，使得該列表只包含50個最近被推入的使用者。這是一種常見的模式。ltrim是一個具有O(N)時間複雜度的操作，N是被刪除的值的數量。從上面的例子來看，我們總是在插入了一個使用者後再進行列表調整，實際上，其將具有O(1)的時間複雜度（因為N將永遠等於1）的常數效能。

這是我們第一次看到一個關鍵字的對應值索引另一個值。如果我們想要擷取最近的10個使用者的詳細資料，我們可以運行下面的組合操作：

keys = redis.lrange('newusers', 0, 10)redis.mget(*keys.map {|u| "users:#{u}"})

我們之前談論過關於多次往返資料的模式，上面的兩行Ruby代碼為我們進行了很好的示範。

當然，對於儲存和索引關鍵字的功能，並不是只有列表資料結構這種方式。值可以是任意的東西，你可以使用列表資料結構去儲存日誌，也可以用來跟蹤使用者瀏覽網站時的路徑。如果你過往曾構建過遊戲，你可能會使用列表資料結構去跟蹤使用者的排隊活動。 集合（Sets）

集合資料結構常常被用來儲存只能唯一存在的值，並提供了許多的基於集合的操作，例如並集。集合資料結構沒有對值進行排序，但是其提供了高效的基於值的操作。使用集合資料結構的典型用例是朋友名單的實現：

sadd friends:leto ghanima paul chani jessicasadd friends:duncan paul jessica alia

不管一個使用者有多少個朋友，我們都能高效地（O(1)時間複雜度）識別出使用者X是不是使用者Y的朋友：

sismember friends:leto jessicasismember friends:leto vladimir

而且，我們可以查看兩個或更多的人是不是有共同的朋友：

sinter friends:leto friends:duncan

甚至可以在一個新的關鍵字裡儲存結果：

sinterstore friends:leto_duncan friends:leto friends:duncan

有時候需要對值的屬性進行標記和跟蹤處理，但不能通過簡單的複製操作完成，集合資料結構是解決此類問題的最好方法之一。當然，對於那些需要運用集合操作的地方（例如交集和並集），集合資料結構就是最好的選擇。 分類集合（Sorted Sets）

最後也是最強大的資料結構是分類集合資料結構。如果說散列資料結構類似於字串資料結構，主要區分是域（field）的概念；那麼分類集合資料結構就類似於集合資料結構，主要區分是標記（score）的概念。標記提供了排序（sorting）和秩劃分（ranking）的功能。如果我們想要一個秩分類的朋友名單，可以這樣做：

zadd friends:duncan 70 ghanima 95 paul 95 chani 75 jessica 1 vladimir

對於duncan的朋友，要怎樣計算出標記（score）為90或更高的人數。

zcount friends:duncan 90 100

如何擷取chani在名單裡的秩（rank）。

zrevrank friends:duncan chani

（譯註：zrank命令的具體構成是ZRANK Key menber，要知道Key儲存的Sorted Set預設是根據Score對各個menber進行升序的排列，該命令就是用來擷取menber在該排列裡的次序，這就是所謂的秩。）

我們使用了zrevrank命令而不是zrank命令，這是因為Redis的預設排序是從低到高，但是在這個例子裡我們的秩劃分是從高到低。對於分類集合資料結構，最常見的應用案例是用來實現熱門排行榜系統。事實上，對於一些基於整數排序，且能以標記（score）來進行有效操作的東西，使用分類集合資料結構來處理應該都是不錯的選擇。 小結

對於Redis的5種資料結構，我們進行了高層次的概述。一件有趣的事情是，相對於最初構建時的想法，你經常能用Redis創造出一些更具實效的事情。對於字串資料結構和分類集合資料結構的使用，很有可能存在一些構建方法是還沒有人想到的。當你理解了那些常用的應用案例後，你將發現Redis對於許多類型的問題，都是很理想的選擇。還有，不要因為Redis展示了5種資料結構和相應的各種方法，就認為你必須要把所有的東西都用上。只使用一些命令去構建一個特性是很常見的。