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继续系统补充Redis基础数据类型操作知识。
为帮助读者更加系统地学习Redis基础数据操作,
分享其他数据类型操作文章:
Redis进阶:图文讲解Redis底层数据结构之embstr,raw,ziplist,quicklist和hashtable (带源码讲解)
(1)文末附全部测试代码;
(2)本篇文章将学习使用如下函数(方法):
序号 | 操作 | method |
---|---|---|
1 | 新增 | zadd,zinterstore |
2 | 删除 | zrem,zremrangeByRank,zremrangeByScore |
3 | 修改 | zincrby |
4 | 查询 | zrange,zrangeByScore |
Redis基础数据类型ZSet是set的另一种形式,比set的多了一个分数属性,
可以通过分数操作相关数据,比如按照分数范围查询数据,按照分数排序,
这也催生了skiplist的应用。
本文采用连接池的方式直连Redis,连接池配置如下:
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.5.1</version>
</dependency>
private static JedisPool getJedisPool() { JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig(); // Jedis池:最大连接数 jedisPoolConfig.setMaxTotal(1); // Jedis池:最大空闲连接数 jedisPoolConfig.setMaxIdle(10); // Jedis池:等待时间 jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(3000); // Jedis池:连接Redis超时时间 int connectTimeout = 2000; String redisHost = "127.0.0.1"; int redisPort = 6379; String redisPassword = "123456"; int redisDb = 0; // 创建连接池 return new JedisPool(jedisPoolConfig, redisHost, redisPort, connectTimeout, redisPassword, redisDb); }
zset新增数据有两种方式:直接新增以及取交新增。
其中,直接新增有:单条新增和批量新增;
取交新增是取两个zset的交集,新增到新的zset中。
单条新增是通过key、score和value方式进行;
批量新增是通过key,map(数据的score和value映射)进行。
测试样例如下:
/** * 新增数据. */ @Test public void insertData() { try (Jedis jedis = getJedisPool().getResource()) { // 单条插入:带分数 Long res1 = jedis.zadd("zsetziplist", 2, "xiaohua"); Long res2 = jedis.zadd("zsetziplist", 1, "xiaolan"); Long res3 = jedis.zadd("zsetziplist", 3, "xiaoti"); Map<String, Double> scoreMembersMap = new HashMap<>(); scoreMembersMap.put("xiaohei", 0.1); scoreMembersMap.put("xiaobai", 0.02); scoreMembersMap.put("xiaoniu", 0.5); // 批量插入:带分数 Long res4 = jedis.zadd("zsetziplist", scoreMembersMap); logger.info(">>>>>>>>插入zset:{}, {}, {}, {}", res1, res2, res3, res4); } catch (Exception ex) { logger.error(">>>>>>>>>插入zset异常", ex); throw new RuntimeException(ex); } }
单条新增的源码如下图所示,
由图可知,时间复杂度为
O
(
l
o
g
(
N
)
)
O(log(N))
O(log(N)),当在某个zset中不存在添加的数据时,则新增,
若存在,则更新当前value的分数(score),如zset a,在a中添加数据:(xiaohua,1),
如果a中不存在该数据,则新增该数据到a中,
如果a中已存在(xiaohua, 0),则更新xiaohua的值为1。
当然,Redis库提供了批量添加数据的方式,
将value和score映射存储到Map中,一次性存储,
源码如下图所示,没有注释,不过按照测试结果可知,是通过Map添加数据。
既然zset是变种的集合,当然有交集的概念,
zset取多个zset的交集可以新建zset,
如zset a和zset b,取a和b的交集,生成新的zset c,
c的中value的score为a和b中对应value score的和。
同时,zinterstore提供了按照权重聚合方法,
使用ZParams的weights的方法,为对应zset score提供权重值,
即合并前,每个zset的score先乘以权重,然后在取交集,求和,
其中,ZParams中权重的数量应与待取交集的zset数量一致,为每个zset提供一个权重。
测试样例如下:
/** * 取交集,新建集合. */ @Test public void unionAndCreateZSetData() { try (Jedis jedis = getJedisPool().getResource()) { Map<String, Double> scoreMembersMap = new HashMap<>(); scoreMembersMap.put("xiaohei", 0.1); scoreMembersMap.put("xiaobai", 0.02); scoreMembersMap.put("xiaoniu", 0.5); Map<String, Double> scoreMembersMap1 = new HashMap<>(); scoreMembersMap1.put("xiaohei", 0.21); scoreMembersMap1.put("xiaobai", 0.05); scoreMembersMap1.put("xiaobu", 0.5); // 批量插入:带分数 Long res1 = jedis.zadd("zsetziplist-1", scoreMembersMap); Long res2 = jedis.zadd("zsetziplist-2", scoreMembersMap1); // 取zset:zsetziplist-1, zsetziplist-2;交集,新建zset:zsetziplist-union Long res3 = jedis.zinterstore("zsetziplist-union", "zsetziplist-1", "zsetziplist-2"); Map<String, Double> scoreMembersMap3 = new HashMap<>(); scoreMembersMap3.put("xiaohei", 0.1); scoreMembersMap3.put("xiaobai", 0.02); scoreMembersMap3.put("xiaoniu", 0.5); Map<String, Double> scoreMembersMap4 = new HashMap<>(); scoreMembersMap4.put("xiaohei", 0.21); scoreMembersMap4.put("xiaobai", 0.05); scoreMembersMap4.put("xiaobu", 0.5); // 批量插入:带分数 Long res4 = jedis.zadd("zsetziplist-3", scoreMembersMap3); Long res5 = jedis.zadd("zsetziplist-4", scoreMembersMap4); // 使用weight ZParams zParams = new ZParams(); zParams.weights(3, 5); Long res6 = jedis.zinterstore("zset-weight", zParams, "zsetziplist-3", "zsetziplist-4"); logger.info(">>>>>>>>插入zset:{}, {}, {}, {}, {}, {}", res1, res2, res3, res4, res5, res6); } catch (Exception ex) { logger.error(">>>>>>>>>插入zset异常", ex); throw new RuntimeException(ex); } }
zinterstore源码如下图所示,
由源码可知,时间复杂度为
O
(
n
)
+
O
(
m
l
o
g
m
)
O(n)+O(mlogm)
O(n)+O(mlogm),其中,n为待取交集的set集合的数据量,m为结果集合的数据量。
取交集的过程中,如果使用带权重的方法,合并前会先将zset中的score先乘以权重,
然后再合并求和。
zset删除数据数据有三种方式:
(1)直接删除:zrem;
(2)按照顺序批量删除:zremrangeByRank;
(3)按照score范围删除:zremrangeByScore;
测试样例如下:
/** * 删除数据. */ @Test public void deleteData() { try (Jedis jedis = getJedisPool().getResource()) { // 删除指定数据 Long res1 = jedis.zrem("zsetziplist", "xiaobai"); // 根据索引范围删除数据 Long res2 = jedis.zremrangeByRank("zsetziplist", 0, 1); // 根据score范围删除数据 Long res3 = jedis.zremrangeByScore("zsetziplist", 0, 2); logger.info(">>>>>>>>删除:{}, {}, {}", res1, res2, res3); } catch (Exception ex) { logger.error(">>>>>>>>>Redis zset删除异常", ex); throw new RuntimeException(ex); } }
直接删除源码如下,由源码可知,
时间复杂度为
O
(
l
o
g
n
)
O(logn)
O(logn),zset中有该值,则按照对应的数据删除,没有则不操作。
按照数据排序批量删除源码如下,
由于zset的数据是按照score排序存储的,
因此,天然可以按照排名批量删除数据。
有源码可知,时间复杂度为
O
(
l
o
g
n
)
+
O
(
m
)
O(logn)+O(m)
O(logn)+O(m),其中,n为zset的原始数据数量,m为删除元素的数量。
排序范围:[0,n],当然,也可为负数,倒序删除。
根据score范围删除,也是zset的一个天然方法,
源码如下图所示,由源码中,时间复杂度为
O
(
l
o
g
n
)
+
O
(
m
)
O(logn)+O(m)
O(logn)+O(m),其中,其中,n为zset的原始数据数量,m为删除元素的数量。
score范围比较随意,按照需要填写即可。
Redis的set是没有修改操作的,因为,set只存储value,
而zset当然也不支持修改value,这里的修改数据,是修改score,
测试样例如下:
/**
* 修改数据.
*/
@Test
public void editData() {
try (Jedis jedis = getJedisPool().getResource()) {
// 修改score
Double res1 = jedis.zincrby("zsetziplist", 1, "xiaoniu");
logger.info(">>>>>>>>编辑:{}, {}", res1);
} catch (Exception ex) {
logger.error(">>>>>>>>>Redis zset编辑异常", ex);
throw new RuntimeException(ex);
}
}
修改score源码如下图所示,
由源码知,时间复杂度为
O
(
l
o
g
n
)
O(logn)
O(logn),
修改zset某个value的score时,如果value存在,则直接修改,
如果不存在value,则新增该数据。
查询zset数据,由于zset特有的数据设计,
有两种常用的查询方式:
(1)根据索引查询:zrange;
(2)根据分数范围查询:zrangeByScore;
测试样例如下:
/** * 查询数据. */ @Test public void queryData() { try (Jedis jedis = getJedisPool().getResource()) { // 指定索引范围查询 Set<String> res1 = jedis.zrange("zsetziplist", 0, 1); // 根据分数范围查询 Set<String> res2 = jedis.zrangeByScore("zsetziplist", 2, 3); logger.info(">>>>>>>>查询zset:{},{}", res1, res2); } catch (Exception ex) { logger.error(">>>>>>>>>Redis zset查询异常", ex); throw new RuntimeException(ex); } }
根据索引范围查询,源码如下图所示,
由源码知没有注释,按照测试结果,
zrange是根据索引范围查询。
zset的设计有score这个属性,
当然不能浪费,查询时按照分数范围查询
源码如下图所示,由源码知,时间复杂度为
O
(
m
)
O(m)
O(m),
score范围是闭区间匹配,该方法类似于SQL的LIMIT语句。
zset增删改查汇总:
序号 | 操作 | method |
---|---|---|
1 | 新增 | zadd,zinterstore |
2 | 删除 | zrem,zremrangeByRank,zremrangeByScore |
3 | 修改 | zincrby |
4 | 查询 | zrange,zrangeByScore |
为帮助读者更加系统地学习Redis基础数据操作,
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Redis进阶:图文讲解Redis底层数据结构之embstr,raw,ziplist,quicklist和hashtable (带源码讲解)
package database_test.redis_test; import org.junit.Test; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; /** * zset测试. * * @author xindaqi * @since 2022-08-18 15:31 */ public class ZSetTest { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ZSetTest.class); private static JedisPool getJedisPool() { JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig(); // Jedis池:最大连接数 jedisPoolConfig.setMaxTotal(1); // Jedis池:最大空闲连接数 jedisPoolConfig.setMaxIdle(10); // Jedis池:等待时间 jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(3000); // Jedis池:连接Redis超时时间 int connectTimeout = 2000; String redisHost = "127.0.0.1"; int redisPort = 6379; String redisPassword = "123456"; int redisDb = 0; // 创建连接池 return new JedisPool(jedisPoolConfig, redisHost, redisPort, connectTimeout, redisPassword, redisDb); } /** * 新增数据. */ @Test public void insertData() { try (Jedis jedis = getJedisPool().getResource()) { // 单条插入:带分数 Long res1 = jedis.zadd("zsetziplist", 2, "xiaohua"); Long res2 = jedis.zadd("zsetziplist", 1, "xiaolan"); Long res3 = jedis.zadd("zsetziplist", 3, "xiaoti"); Map<String, Double> scoreMembersMap = new HashMap<>(); scoreMembersMap.put("xiaohei", 0.1); scoreMembersMap.put("xiaobai", 0.02); scoreMembersMap.put("xiaoniu", 0.5); // 批量插入:带分数 Long res4 = jedis.zadd("zsetziplist", scoreMembersMap); logger.info(">>>>>>>>插入zset:{}, {}, {}, {}", res1, res2, res3, res4); } catch (Exception ex) { logger.error(">>>>>>>>>插入zset异常", ex); throw new RuntimeException(ex); } } /** * 取交集,新建集合. */ @Test public void unionAndCreateZSetData() { try (Jedis jedis = getJedisPool().getResource()) { Map<String, Double> scoreMembersMap = new HashMap<>(); scoreMembersMap.put("xiaohei", 0.1); scoreMembersMap.put("xiaobai", 0.02); scoreMembersMap.put("xiaoniu", 0.5); Map<String, Double> scoreMembersMap1 = new HashMap<>(); scoreMembersMap1.put("xiaohei", 0.21); scoreMembersMap1.put("xiaobai", 0.05); scoreMembersMap1.put("xiaobu", 0.5); // 批量插入:带分数 Long res1 = jedis.zadd("zsetziplist-1", scoreMembersMap); Long res2 = jedis.zadd("zsetziplist-2", scoreMembersMap1); // 取zset:zsetziplist-1, zsetziplist-2;交集,新建zset:zsetziplist-union Long res3 = jedis.zinterstore("zsetziplist-union", "zsetziplist-1", "zsetziplist-2"); logger.info(">>>>>>>>插入zset:{}, {}, {}", res1, res2, res3); } catch (Exception ex) { logger.error(">>>>>>>>>插入zset异常", ex); throw new RuntimeException(ex); } } /** * 删除数据. */ @Test public void deleteData() { try (Jedis jedis = getJedisPool().getResource()) { // 删除指定数据 Long res1 = jedis.zrem("zsetziplist", "xiaobai"); // 根据索引范围删除数据 Long res2 = jedis.zremrangeByRank("zsetziplist", 0, 1); // 根据score范围删除数据 Long res3 = jedis.zremrangeByScore("zsetziplist", 0, 2); logger.info(">>>>>>>>删除:{}, {}, {}", res1, res2, res3); } catch (Exception ex) { logger.error(">>>>>>>>>Redis zset删除异常", ex); throw new RuntimeException(ex); } } /** * 修改数据. */ @Test public void editData() { try (Jedis jedis = getJedisPool().getResource()) { // 修改score Double res1 = jedis.zincrby("zsetziplist", 1, "xiaoniu"); logger.info(">>>>>>>>编辑:{}, {}", res1); } catch (Exception ex) { logger.error(">>>>>>>>>Redis zset编辑异常", ex); throw new RuntimeException(ex); } } /** * 查询数据. */ @Test public void queryData() { try (Jedis jedis = getJedisPool().getResource()) { // 指定索引范围查询 Set<String> res1 = jedis.zrange("zsetziplist", 0, 1); // 根据分数范围查询 Set<String> res2 = jedis.zrangeByScore("zsetziplist", 2, 3); logger.info(">>>>>>>>查询zset:{},{}", res1, res2); } catch (Exception ex) { logger.error(">>>>>>>>>Redis zset查询异常", ex); throw new RuntimeException(ex); } } }
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