【Redis】03_哈希表應用

1 基本概念

鍵值關係對

"key1": {
        "field1": "value1",
        "field2": "value2",
        "field3": "value3"
    }

2 存儲原理

哈希數據結構底層有兩種實現方式

• ziplist壓縮列表
• hashtable哈希表

2.1 ziplist壓縮列表

哈希表首選的存儲方式，滿足以下條件會優先使用這個方式：

• hash-max-ziplist-entries表示的元素個數小於512(默認)
• 且所有值(不是累加，也不是健，就是值)hash-max-ziplist-value小於64B(默認)

2.1.1 ziplist數據結構

ziplist數據結構是數組

<zlbytes><zltail><zllen><entry><entry>...<entry><zlend>

哈希表中的每個field，value都是一個entry，field後面緊跟的就是value。
查找過程就是遍歷數組的過程，從第一個entry開始查找field，然後根據field entry中的長度header，找到value位置。

2.1.2 複雜度

O(N*M)，N是哈希表中field的個數，M是請求的field個數。
數據結構是field1 value1 field2 value2，遍歷時直接跳躍式的遍歷查找field，因此遍歷的元素數量是field的數量

2.2 hashtable哈希表

• 不滿足ziplist的情況下，Redis自動使用哈希表

2.2.1 複雜度

O(M)，M是請求的field個數

2.3 壓縮列表與哈希表對比

No	壓縮表	哈希表
數據結構	線性存儲方式，數組	鍵值對，稀疏型

3 哈希表應用案例

3.1 hmset/hmget應用

設定一個key，然後將多個field-value (字段-值)對設置到哈希表中，類似結構

{
    "key1": {
        "field1": "value1",
        "field2": "value2",
        "field3": "value3"
    },
    "key2": {
        "field1": "value1",
        "field2": "value2",
        "field3": "value3"
    }
}

3.1.1 hmset

特點：

1. 覆蓋已經存在的字段
2. 哈希表不存在，則會自動創建
3. redis中的字段順序，與實際插入順序不一致

3.1.2 hmget

特點：

1. 指定字段不存在，會返回nil
2. 表值的排列順序和指定字段的請求順序一樣

3.1.3 實踐案例

整體數據結構如下：
{"baidu":{"a1":"b1","a2":"b2","a3":"b3"}}
{"google":{"a1":"b1","a2":"b2","a3":"b3"}}

字典如下：
d1 = {"a1":"b1","a2":"b2","a3":"b3"}
d2 = {"a1":"b1","a2":"b2","a3":"b3"}

1. conn.hmset("baidu", d1)
2. conn.hmget("baidu", "a1") //返回結果['b1']
3. conn.hmget("baidu", ["a1"]) //返回結果['b1']
4. conn.hmget("baidu", ["a1","a2"]) //返回結果['b1','b2']
5. conn.hmget("baidu", ["a1","a2","a3"]) //返回結果['b1','b2','b3']

引用

• redis內存分析工具
• https://neway6655.github.io/redis/2016/07/19/redis-memory-optimization-in-practice.html
• https://redisbook1e-gallery.readthedocs.io/en/latest/index.html