表示形式

Redis 自身已經是鍵值對結構了
Redis 自身的鍵值對就是通過哈希的方式來組織的

把 key 這一層組織完成之后，到了 value 這一層，value 這一層也可以是哈希

• 哈希類型中的映射關系通常稱為 field-value，用于區分 Redis 整體的鍵值對（key-value），注意這里的 value 是指 field 對應的值，不是 key 對應的值，注意 value 在不同上下文的作用

命令

HSET 和 HGET

設置/獲取 hash 中指定的字段（field）的值（value）

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語法：

HSET key field value [field value...]HGET key field

• HSET 的返回值是設置成功的鍵值對（field-value）的個數
• 時間復雜度：$O(1)$

HEXISTS

判斷 hash 中是否有指定的字段

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語法：

HEXISTS key field

• 返回值：1 表示存在，0 表示不存在
• 時間復雜度：$O(1)$
  

HDEL

刪除 hash 中指定的字段

• del 刪除的是 key
• hdel 刪除的是 field

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語法：

HDEL key field [field...]

• 返回值是本次刪除的字段個數
• 時間復雜度：刪除一個元素為 $O(1)$，刪除 $N$ 個位 $O(N)$（幾十幾百個就視為 1）

• HDEL 是刪除 key 對應的 value（field-value） 中的鍵值對 field
• DEL 是直接刪除 key 對應的 value（里面所有的鍵值對全刪）

HKEYS

獲取 hash 中的所有字段

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語法：

HKEYS key

• 這個操作，會先根據 key 找到對應的 hash（$O(1)$），然后再遍歷 hash（$O(N)$，$N$ 為 hash 的元素個數）

談到 $O(N)$，有的時候，$N$ 表示：

1. Redis 整體 key 的個數
2. 當前命令中 key 的個數 (因為我們一般不會弄太多 key，所以一般可以直接看做 $O(1)$)
3. 當前 key 對應的 value 里面的元素個數
4. …

HVALS

獲取 hash 中的所有的值

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語法：

HVALS key

• 時間復雜度： $O(N)$（$N$ 是哈希的元素個數，如果哈希非常大，這個操作就可能導致 Redis 服務器被阻塞住）
  

HGETALL

獲取 hash 中的所有字段以及對應的值

• 相當于結合了 HKEYS 和 HVALS

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語法：

HGETALL key

• 時間復雜度： $O(N)$（$N$ 是哈希的元素個數，如果哈希非常大，這個操作就可能導致 Redis 服務器被阻塞住）

這個操作，還是風險比較大。多數情況下，不需要查詢所有的 field，可能只查其中的幾個 key

HMGET

一次獲取 hash 中多個字段的值

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語法：

HMGET key field [field...]

• 時間復雜度：刪除一個元素為 $O(1)$，刪除 $N$ 個位 $O(N)$（幾十幾百個就視為 1）
• 返回值：字段對應的值或者 nil

• 上述 HKEYS、HVALS、HGETALL 都是存在一定風險的。hash 元素個數太多，執行的時間就會比較長，從而阻塞 Redis
  • 一條命令，就能完成所有的遍歷操作
• HSCAN 遍歷 Redis 的 hash，“漸進式遍歷“
  • 敲一次命令，遍歷一小部分
  • 再敲一次命令，再遍歷一小部分
  • …
  • 連續執行多次，就可以完成整個遍歷過程（化整為零）

ConcurrentHashMap 線程安全的哈希表

HLEN

獲取 hash 中的所有字段的個數

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語法：

HLEN key

• 時間復雜度： $O(1)$
• 返回值：字段個數

HSETNX

在字段不存在的情況下，設置 hash 中的字段和值

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語法：

HSETNX key field value

• 時間復雜度： $O(1)$
• 返回值：1 表示成功，0 表示失敗

HINCRBY

將 hash 中字段對應的數字添加指定的值

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語法：

HINCRBY key field increment

• 時間復雜度： $O(1)$
• 返回值：該字段變化后的值

HINCRBYFLOAT

HINCRBY 的浮點數版本

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語法：

HINCRBYFLOAT key field increment

• 時間復雜度： $O(1)$
• 返回值：該字段變化后的值

命令小結

內部編碼

哈希的內部編碼有兩種：

1. ziplist：壓縮列表
2. hashtable：哈希表

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壓縮：

• rar
• zip
• gzip
• 7z
• …
  這是一些具體的壓縮算法。

壓縮的本質，是針對數據進行重新編碼。不同的數據，有不同的特點，結合這些特點，進行精妙的設計，重新編碼之后，就能夠縮小體積

比如，現在有字符串：abcccddddeeeee

• 重新編碼表示：1a2b3c4d5e
• 重新編碼后的結果就比原來的短了（粗糙）

ziplist 內部的數據結構也是精心設計的（目的是節省內存空間）

• 表示一個普通的 hash 表，可能會浪費一定的空間（hash 首先是一個數組，數組上有些位置有元素，有些沒有元素）
• 付出的代價是進行讀寫元素，速度是比較慢的。如果元素個數少，慢的不明顯，但如果元素多了，慢就會雪上加霜

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如果：

1. 哈希中的元素個數比較少，使用 ziplist 表示；元素較多，就用 hashtable 來表示
2. 每個 value 的值，長度都比較短，使用 ziplist 表示；如果某個 value 的長度太長了，也會轉換成 hashtable

• 可以在 redis。conf 文件中，調整 hash-max-ziplist-entries 配置和 hash-max-ziplist-value 配置

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