Redis 有哪些数据类型？( 三 ) _Redis

对比 32 等于 32，值被顺利找到。

从上面的流程可以看出，跳跃表会想从最上层开始找起，依次向后查找，如果本层的节点大于要找的值，或者本层的节点为 Null 时，以上一个节点为目标，往下移一层继续向后查找并循环此流程，直到找到该节点并返回，如果对比到最后一个元素仍未找到，则返回 Null 。
高级数据类型除了有 5 大基本数据类型外，还有 GEO（地理位置类型）、HyperLogLog（统计类型）、Stream（流类型）。
GEO（地理位置类型）是 Redis 3.2 版本中新增的数据类型，用于存储和查询地理位置的，使用它我们可以实现查询附近的人或查询附近的商家等功能（这部分的内容会在后面的章节单独讲解）。
Stream（流类型）是 Redis 5.0 版本中新增的数据类型，因为使用 Stream 可以实现消息消费确认的功能，使用“xack key group-key ID”命令，所以此类型的出现给 Redis 更好的实现消息队列提供了很大的帮助。
HyperLogLog（统计类型）是本文介绍的重点，HyperLogLog (下文简称为 HLL) 是 Redis 2.8.9 版本添加的数据结构，它用于高性能的基数 (去重) 统计功能，它的缺点就是存在极低的误差率。
HLL 具有以下几个特点：

能够使用极少的内存来统计巨量的数据，它只需要 12K 空间就能统计 2^64 的数据；
统计存在一定的误差，误差率整体较低，标准误差为 0.81%；
误差可以被设置辅助计算因子进行降低。

HLL 的命令只有 3 个，但都非常的实用，下面分别来看。
1.添加元素127.0.0.1:6379> pfadd key "redis"(integer) 1127.0.0.1:6379> pfadd key "java" "sql"(integer) 1复制相关语法： pfadd key element [element ...] 此命令支持添加一个或多个元素至 HLL 结构中。
2.统计不重复的元素

127.0.0.1:6379> pfadd key "redis"(integer) 1127.0.0.1:6379> pfadd key "sql"(integer) 1127.0.0.1:6379> pfadd key "redis"(integer) 0127.0.0.1:6379> pfcount key(integer) 2复制

从 pfcount 的结果可以看出，在 HLL 结构中键值为 key 的元素，有 2 个不重复的值：redis 和 sql，可以看出结果还是挺准的。相关语法： pfcount key [key ...]
此命令支持统计一个或多个 HLL 结构。
3.合并一个或多个 HLL 至新结构新增 k 和 k2 合并至新结构 k3 中，代码如下：

127.0.0.1:6379> pfadd k "java" "sql"(integer) 1127.0.0.1:6379> pfadd k2 "redis" "sql"(integer) 1127.0.0.1:6379> pfmerge k3 k k2OK127.0.0.1:6379> pfcount k3(integer) 3复制

相关语法：pfmerge destkey sourcekey [sourcekey ...] ** pfmerge 使用场景：当我们需要合并两个或多个同类页面的访问数据时，我们可以使用 pfmerge 来操作。
总结本文我们介绍了 Redis 的 5 大基础数据类型的概念以及简单的使用：String（字符串类型）、Hash（字典类型）、List（列表类型）、Set（集合类型）、ZSet（有序集合类型），还深入的介绍了 ZSet 的底层数据存储结构：ziplist (压缩列表) 或 skiplist (跳跃表) 。除此之外我们还介绍了 Redis 中的提前 3 个高级的数据类型：GEO（地理位置类型）用于实现查询附近的人、HyperLogLog（统计类型）用于高效的实现数据的去重统计（存在一定的误差）、Stream（流类型）主要应用于消息队列的实现。

【Redis 有哪些数据类型？】