【Redis】03_哈希表应用

1 基本概念

键值关系对

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

2 存储原理

哈希数据结构底层有两种实现方式

• ziplist压缩列表
• hashtable哈希表

2.1 ziplist压缩列表

哈希表首选的存储方式，满足以下条件会优先使用这个方式：

• hash-max-ziplist-entries表示的元素个数小于512(默认)
• 且所有值(不是累加，也不是健，就是值)hash-max-ziplist-value小于64B(默认)

2.1.1 ziplist数据结构

ziplist数据结构是数组

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

哈希表中的每个field，value都是一个entry，field后面紧跟的就是value。
查找过程就是遍历数组的过程，从第一个entry开始查找field，然后根据field entry中的长度header，找到value位置。

2.1.2 复杂度

O(N*M)，N是哈希表中field的个数，M是请求的field个数。
数据结构是field1 value1 field2 value2，遍历时直接跳跃式的遍历查找field，因此遍历的元素数量是field的数量

2.2 hashtable哈希表

• 不满足ziplist的情况下，Redis自动使用哈希表

2.2.1 复杂度

O(M)，M是请求的field个数

2.3 压缩列表与哈希表对比

No	压缩表	哈希表
数据结构	线性存储方式，数组	键值对，稀疏型

3 哈希表应用案例

3.1 hmset/hmget应用

设定一个key，然后将多个field-value (字段-值)对设置到哈希表中，类似结构

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

3.1.1 hmset

特点：

1. 覆盖已经存在的字段
2. 哈希表不存在，则会自动创建
3. redis中的字段顺序，与实际插入顺序不一致

3.1.2 hmget

特点：

1. 指定字段不存在，会返回nil
2. 表值的排列顺序和指定字段的请求顺序一样

3.1.3 实践案例

整体数据结构如下：
{"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") //返回结果['b1']
3. conn.hmget("baidu", ["a1"]) //返回结果['b1']
4. conn.hmget("baidu", ["a1","a2"]) //返回结果['b1','b2']
5. conn.hmget("baidu", ["a1","a2","a3"]) //返回结果['b1','b2','b3']

引用

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