Redis基础数据结构

Redis有哪些数据结构？底层分别是如何实现的？适合哪些场景？

• 字符串（String）：Redis中最基本的数据结构，底层是简单的动态字符串，适合储存简单的键值对数据
• 列表（List）：底层实现的双向链表和压缩链表，可以进行快速的插入和删除操作，适合用于实现消息队列、最新消息排行等场景
• 集合（Set）：底层实现是哈希表和数组，可以实现高效的插入、删除和查找操作，并且支持对多个集合进行交集、并集和差集等操作，适合用于去重、共同好友查找等场景
• 有序集合（Z Set）：底层实现是跳跃表和压缩链表的结合，可以对每个元素关联一个分数，并按照分数进行排序，适合用于排行榜、安全中获取数据等场景
• 哈希（Hash）：底层实现是哈希表和压缩链表，可以储存多个键值对，适合用于储存对象或者记录的多个字段

还有其他数据类型吗？

• 位图：以位的形式储存数据，适合处理大量的布尔值数据
• 超日志：用于估计唯一元素的数量，节省内存空间
• 地理空间：用于存储地理位置数据，并支持地理位置查询
• 流：用于处理消息队列和日志数据

Z-set为什么要使用两种数据结构？

面对不同数量的数据情况，需要用不同的数据结构

数据量小的情况，需要压缩内存：选择压缩链表（以时间换空间）

数据量大的情况，需要提高查询效率：选跳表（以空间换时间）

为什么要使用跳表而不是二叉树或红黑树

• 实现简单：相比与红黑树等平衡树，跳表的实现方式更加简单。它使用了层级结构和随机化的方式来时先平衡性，减少了实现的复杂性。跳表的插入、删除和查找操作的时间复杂度都是O（log n），在实践中表现良好
• 占用空间小：跳表相对于二叉树和红黑树具有更好的空间效率。跳表不需要存储额外的指针和颜色信息，只需要存储节点的值和层级索引。这使得跳表在空间占用方面更加节省
• 范围查询效率高：跳表对于范围查询有较好的支持。通过跳表的层级结构，可以快速定位到需要的位置，从而实现高效的范围查询