Redis的数据类型有哪些
redis的数据类型有哪些？有五种常用数据类型：string、hash、set、list、sortedset。以及三种特殊的数据类型：bitmap、hyperloglog、geospatial ，其中hyperloglog、bitmap的底层都是 string 数据类型，geospatial 的底层是 sorted set 数据类型。
五种常用的数据类型：
1、string：string是最常用的一种数据类型，普通的key- value 存储都可以归为此类。其中value既可以是数字也可以是字符串。使用场景：常规key-value缓存应用。常规计数： 微博数， 粉丝数。
2、hash：hash 是一个键值（key =》 value）对集合。redishash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象，并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项属性值。
3、set：set是一个无序的天然去重的集合，即key-set。此外还提供了交集、并集等一系列直接操作集合的方法，对于求共同好友、共同关注什么的功能实现特别方便。
4、list：list是一个有序可重复的集合，其遵循fifo的原则，底层是依赖双向链表实现的，因此支持正向、反向双重查找。通过list，我们可以很方面的获得类似于最新回复这类的功能实现。
5、sortedset：类似于java中的treeset，是set的可排序版。此外还支持优先级排序，维护了一个score的参数来实现。适用于排行榜和带权重的消息队列等场景。
三种特殊的数据类型：
1、bitmap：位图，bitmap想象成一个以位为单位数组，数组中的每个单元只能存0或者1，数组的下标在bitmap中叫做偏移量。使用bitmap实现统计功能，更省空间。如果只需要统计数据的二值状态，例如商品有没有、用户在不在等，就可以使用 bitmap，因为它只用一个 bit 位就能表示 0 或 1。
2、hyperloglog。hyperloglog 是一种用于统计基数的数据集合类型，hyperloglog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大
时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。每个 hyperloglog 键只需要花费 12 kb 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。
场景：统计网页的uv（即unique visitor，不重复访客，一个人访问某个网站多次，但是还是只计算为一次）。
要注意，hyperloglog 的统计规则是基于概率完成的，所以它给出的统计结果是有一定误差的，标准误算率是 0.81%。
3、geospatial ：主要用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作，适用场景如朋友的定位、附近的人、打车距离计算等。
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2、hash：hash 是一个键值（key =》 value）对集合。redishash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象，并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项属性值。
3、set：set是一个无序的天然去重的集合，即key-set。此外还提供了交集、并集等一系列直接操作集合的方法，对于求共同好友、共同关注什么的功能实现特别方便。
4、list：list是一个有序可重复的集合，其遵循fifo的原则，底层是依赖双向链表实现的，因此支持正向、反向双重查找。通过list，我们可以很方面的获得类似于最新回复这类的功能实现。
5、sortedset：类似于java中的treeset，是set的可排序版。此外还支持优先级排序，维护了一个score的参数来实现。适用于排行榜和带权重的消息队列等场景。
三种特殊的数据类型：
1、bitmap：位图，bitmap想象成一个以位为单位数组，数组中的每个单元只能存0或者1，数组的下标在bitmap中叫做偏移量。使用bitmap实现统计功能，更省空间。如果只需要统计数据的二值状态，例如商品有没有、用户在不在等，就可以使用 bitmap，因为它只用一个 bit 位就能表示 0 或 1。
2、hyperloglog。hyperloglog 是一种用于统计基数的数据集合类型，hyperloglog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大
时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。每个 hyperloglog 键只需要花费 12 kb 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。
场景：统计网页的uv（即unique visitor，不重复访客，一个人访问某个网站多次，但是还是只计算为一次）。
要注意，hyperloglog 的统计规则是基于概率完成的，所以它给出的统计结果是有一定误差的，标准误算率是 0.81%。
3、geospatial ：主要用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作，适用场景如朋友的定位、附近的人、打车距离计算等。
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