Redis入门指南（一）

基本命令：

redis 不区分大小写

　　keys pattern ; 获得符合规则的键名列表 支持glob风格通配符，？：一个字符 ； * ： 任意个字符；  [b-d ]  匹配b到d;  \?  匹配“？”

　　exists key  >  0/1 ; 判断一个键是否存在。
　　del key > 0/1 ;  del 不支持通配符，结合Linux管道和xargs命令进行自定义删除。
　　type key  ； 获取键的类型

字符串类型：

储存任何形式的字符串包括二进制数据。一个键最大允许储存512MB。字符串是其他4种数据类型的基础，其他数据类型可以说是组织字符串的形式不同。
　　set key value;
　　get key;
　　incrBy key [ increment ], decrBy key [ increment ],incrByFloat  ;   incr 是原子操作当且仅当value为整数时，返回递增直之后的值。无key默认为0，返回1。
　　应用：文章访问量的统计，生成自增ID（做到每天的ID都重新开始），储存文章数据（脚本可以序列化存储的数据拿来使用）
　　另外：append key value > length;      strlen key > lengthb;

　　Mget key [key ...] ; Mset key value [ key value ...]
　　PS:位操作
　　getBit key offset(位置）， 一个字节8位（二进制位），将字节转化之后进行操作。
　　setBit key offset value,  bitCount key [start] [end] ,  bitOp operation destkey key [key ...](对多个字符进行运算，保存结果在 destkey 中。 operation 可以是AND OR XOR NOT）
　　利用位操作可以紧凑地保存布尔值，比如100万用户的性别，只需要100KB左右的空间。而且getBit 和 setBit 的时间复杂度都是O(1)

散列类型：（HASH)

散列对象的键值也是一种字典结构，其储存了字段（field）和字段值的映射，字段值只能是字符串，也就是不能嵌套其他数据类型。一个散列行键可以包含最多2^32-1

　　结构优于关系型数据库，可以减少冗余字段。

　　hget key field; hset key value field ; hMget key field [field...]; hMset key field value[ field value...]; hgetAll （ hset 执行插入返回1，更新操作返回0）
　　hexists key field; hsetNx key field value (原子操作); hIncrBy key field increment;hdel key field[feild...]
　　应用：保存各种属性
　　PS： hKeys key ;hVels key ;(只获取字段名或字段值) hLen key

列表类型：

Redis类型内部使用的双向链表实现的，所以向列表两端添加元素的时间复杂度为O(1).即使是几千万个元素的列表，获取头部或尾部的10条记录也是极为快速。
代价是，通过索引访问元素比较慢。
　　应用：社交往网站的新鲜事（看最新内容）。可以用来记录日志，新加的日志不会瘦日志数量的影响。还可以存放评论，最新评论可以放到最前。
　　命令：
　　lpush key value [value ...], rpush key value [value ...]
　　lpop key , rpop key
　　llen key 获取列表中元素的个数。
　　lRange key start stop 获取数个元素，也可以使用负索引。如果超出，则全部返回。
　　lrem key count value 删除前count个值为value的元素，count 为+从左开始，-从右开始，=0删除全部的值为value的元素。
　　PS：
　　lIndex key index , lset key index value ， lInsert key before/after pivot value 值为pivot 的元素
　　ltrim key start end 截取 ，rpoplpush source destination 将元素从一个表转到另一个表

集合类型：

一个集合类型，可以储存至多 2^32-1个字符串。一般是进行加入和删除操作。类型内部使用的是值为空的散列表(hash table 注意，是散列表，不是散列类型）来实现的。所以这些操作的时间复杂度是O(1)
　　命令：
　　sadd key member [member...],srem key member [member...]
　　smembers key ,获取集合所有的元素；sismember key member 判断元素是否在集合中
　　集合的运算：
　　sdiff ke[ key ...] 差集, sinter 交集 ， sunion 并集
　　实践：存储文章的标签（一篇文章可以有多个标签，文章和标签之间没有固定的关系)
　　PS：
　　scard key 获取集合中的元素个数。 sdiffStore destination key [key ..] 进行集合运算并储存 和 sdiff 一样，但是会存储在destination中
　　sinterStore , sunionStore
　　sRandMember key [count] 随机获取多个元素。+ 做过去重的，-没做去重

有序集合类型：

和列表类型有相同也有很大的不同。
　　使用散列表和跳跃表（skip list）实现的。时间复杂度O（logN).
　　列表不能简单调整元素的位置，有序集合可以（通过更改这个元素的分数）
　　有序集合类比列表更耗内存。
　　命令： zadd key score member [ score member ...]
　　zscore key member  获得分数
　　zRange key start stop [withSores],zRevRange . 按照分数大小顺序排列出来，同时需要获取分数则加 withScores
　　zRangeByScore key min max [withScores] . 按照分数的范围给出排列
　　zIncre key increment member
　　实践：
　　文章实现按点击量排行。可以将分数设置为时间，就可以按时间排行。
　　PS：
　　zcard key , 获取元素的个数；zcount key min max 获取指定分数范围内的元素个数。
　　zrem key member [member...],  删除一个或者多个
　　zRemRangeByRank key start stop 按照排名范围删除元素。
　　zRemRangeByScore key min max 按照分数范围删除元素
　　zrank key member , zrevRank key member 获得元素的排名
　　zinterStore destination numkeys key [key ...] 计算有序集合的交集