Redis入门3--Redis键值设计和Redis数据存储优化机制

问题导读：

1.Redis键值怎么设计？
2.Redis数据存储优化机制是什么样？




第一部分：Redis键值设计

tag在互联网应用里尤其多见，首先看下面的关系型数据表：
Book表：

id	name	author
1	The Ruby Programming Language	Mark Pilgrim
2	Ruby on rail	David Flanagan
3	Programming Erlang	Joe Armstrong

Tag表：

tag_name	book_id
ruby	1
ruby	2
web	2
erlang	3

现在用redis将这两张表的数据存起来：
保存Book的数据：


[mw_shl_code=bash,true]redis 127.0.0.1:6379> incr book_id #用book_id这个key保存book表的id,每次要获得一个新的
                                          #book_id用incr命令自增取得
(integer) 1
#incr命令返回1,则用key为book:1的hash来保存一个book对象,对象属性为hash的field
redis 127.0.0.1:6379> hset book:1 name "The Ruby Programming Language"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hset book:1 author "Mark Pilgrim"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hgetall book:1 #用hgetall命令测试一个,返回hash的所有属性和值
1) "name"
2) "The Ruby Programming Language"
3) "author"
4) "Mark Pilgrim"
redis 127.0.0.1:6379> incr book_id #创建第2个book对象,先incr一个book_id获得新book的id
(integer) 2
redis 127.0.0.1:6379> hset book:2 name "Ruby on rail"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hset book:2 author "David Flanagan"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hgetall book:2
1) "name"
2) "Ruby on rail"
3) "author"
4) "David Flanagan"
redis 127.0.0.1:6379> incr book_id
(integer) 3
redis 127.0.0.1:6379> hset book:3 name "Programming Erlang"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hset book:3 author "Joe Armstrong"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hgetall book:3
1) "name"
2) "Programming Erlang"
3) "author"
4) "Joe Armstrong"[/mw_shl_code]
保存Tag的数据，使用集合来存储数据，因为集合可以求交集、并集、差集：
[mw_shl_code=bash,true]redis 127.0.0.1:6379> sadd tag:ruby 1
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> sadd tag:ruby 2
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> sadd tag:web 2
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> sadd tag:erlang 3
(integer) 1[/mw_shl_code]

如果要取得即属于ruby又属于web的书：

[mw_shl_code=bash,true]redis 127.0.0.1:6379> sinter tag:ruby tag:web
1) "2"[/mw_shl_code]

如果要取得属于ruby，但不属于web的书：

[mw_shl_code=bash,true]redis 127.0.0.1:6379> sdiff tag:ruby tag:web
1) "1"[/mw_shl_code]

属于ruby和属于web的书的合集:
[mw_shl_code=bash,true]redis 127.0.0.1:6379> sunion tag:ruby tag:web

1) "1"
2) "2"[/mw_shl_code]


原文链接：http://blog.csdn.net/freebird_lb/article/details/7733994

第二部分：Redis数据存储优化机制


1.zipmap优化hash:
前面谈到将一个对象存储在hash类型中会占用更少的内存，并且可以更方便的存取整个对象。省内存的原因是新建一个hash对象时开始是用zipmap来存储的。这个zipmap其实并不是hash table，但是zipmap相比正常的hash实现可以节省不少hash本身需要的一些元数据存储开销。尽管zipmap的添加，删除，查找都是O(n)，但是由于一般对象的field数量都不太多。所以使用zipmap也是很快的,也就是说添加删除平均还是O(1)。如果field或者value的大小超出一定限制后，redis会在内部自动将zipmap替换成正常的hash实现。这个限制可以在配置文件中指定（默认配置在redis根目录下的redis.conf中）：

hash-max-zipmap-entries 512 #配置字段最多512个 hash-max-zipmap-value 64 #配置value最大为64字节

2.ziplist优化list:
如果redisObject的type成员值是REDIS_LIST类型的，则当该list的元素个数小于配置值list-max-ziplist-entries且元素值字符串的长度小于配置值list-max-ziplist-value则可以编码成 REDIS_ENCODING_ZIPLIST 类型存储，否则采用 Dict 来存储(Dict实际是Hash Table的一种实现)，list采用ziplist数据结构存储数据，这样做一方面为了节省内存，另一方面这种结构式顺序存储的结构，能够更好利用cpu local和预取策略。
配置如下所示：

list-max-ziplist-entries 512 #配置元素个数最多512个 list-max-ziplist-value 64 #配置value最大为64字节

3.intset优化set:
当set集合中的元素为整数且元素个数小于配置set-max-intset-entries值时，使用intset数据结构存储，否则转化为Dict结构，Dict实际是Hash Table的一种实现，key为元素值，value为NULL，这样即可在O(1)时间内判断集合中是否包含某个元素。
intset中有三种类型数组：int16_t类型、int32_t 类型、 int64_t 类型。至于怎么选择是那种类型的数组，是根据其保存的值的取值范围来决定的，初始化时是 int16_t，根据 set 中的最大值在[INT16_MIN, INT16_MAX] , [INT32_MIN, INT32_MAX], [INT64_MIN, INT64_MAX]的那个取值范围来动态确定整个数组的类型。例如set一开始是 int16_t 类型，当一个取值范围在 [INT32_MIN, INT32_MAX]的值加入到 set 时，则将保存 set 的数组升级成 int32_t 的数组。
intset元素限制的配置如下所示：

set-max-intset-entries 512 #配置元素个数最多512个

4.ziplist优化sorted set:
根hash和list一样sorted set也有节约内存的方式，当sorted set的元素个数及元素大小小于一定限制时，它是用ziplist来存储。
这个限制的配置如下：

zset-max-ziplist-entries 128 #配置元素个数最多512个 zset-max-ziplist-value 64 #配置value最大为64字节

5.小结:
Redis提供了很多关于优化内存的方法，上面这些配置的值都是默认配置，实际要根据我们具体的需求场景来调节，并要做大量的测试，以达到最优的效果。同时必须对Redis这些数据结构有很好的理解。


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原文链接：http://blog.csdn.net/freebird_lb/article/details/7733994

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