Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，广泛应用于缓存、消息队列和实时数据分析等场景。它支持五种基础数据结构：字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）和有序集合（Sorted Set）。以下是对这五种基础数据结构的详细介绍。
一、字符串（String）
字符串是Redis中最简单的数据结构，类似于传统的键值对，键和值都是字符串类型。字符串类型的数据结构不仅可以存储文本数据，还可以存储二进制数据，例如图片或序列化对象。
1.1 基本命令
- 设置键值：
SET key value - 获取键值：
GET key - 追加值：
APPEND key value - 增加数值：
INCR key - 获取字符串长度：
STRLEN key
1.2 示例
SET mykey "Hello, Redis!"
GET mykey # 返回 "Hello, Redis!"
INCR counter # 如果counter不存在，初始化为0，然后加1，结果为1
二、哈希（Hash）
哈希是一个键值对集合，特别适合存储对象。哈希中的每个键（字段）和值都是字符串类型。
2.1 基本命令
- 设置哈希字段值：
HSET key field value - 获取哈希字段值：
HGET key field - 删除哈希字段：
HDEL key field - 获取哈希所有字段值：
HGETALL key - 获取哈希所有字段：
HKEYS key - 获取哈希所有值：
HVALS key
2.2 示例
HSET user:1000 name "Alice"
HSET user:1000 age 30
HGET user:1000 name # 返回 "Alice"
HGETALL user:1000 # 返回所有字段和值
三、列表（List）
列表是一个有序的字符串集合，可以从两端推入和弹出元素。它可以用作消息队列和任务队列。
3.1 基本命令
- 在列表头部插入：
LPUSH key value - 在列表尾部插入：
RPUSH key value - 从列表头部弹出：
LPOP key - 从列表尾部弹出：
RPOP key - 获取列表长度：
LLEN key - 获取列表中的一个范围的元素：
LRANGE key start stop
3.2 示例
LPUSH mylist "World"
LPUSH mylist "Hello"
LRANGE mylist 0 -1 # 返回 ["Hello", "World"]
LPOP mylist # 返回 "Hello"
四、集合（Set）
集合是一个无序的字符串集合，集合中的每个元素都是唯一的。集合支持集合操作，例如交集、并集和差集。
4.1 基本命令
- 添加元素到集合：
SADD key value - 移除集合中的元素：
SREM key value - 检查元素是否在集合中：
SISMEMBER key value - 获取集合中的所有元素：
SMEMBERS key - 集合的交集：
SINTER key1 key2 ... - 集合的并集：
SUNION key1 key2 ... - 集合的差集：
SDIFF key1 key2 ...
4.2 示例
SADD myset "apple"
SADD myset "banana"
SADD myset "cherry"
SMEMBERS myset # 返回 ["apple", "banana", "cherry"]
SISMEMBER myset "banana" # 返回 1
五、有序集合（Sorted Set）
有序集合类似于集合，但每个元素都会关联一个分数，用于排序。元素是唯一的，但分数可以重复。
5.1 基本命令
- 添加元素到有序集合：
ZADD key score value - 获取有序集合中的元素数量：
ZCARD key - 获取有序集合中指定范围的元素：
ZRANGE key start stop - 按分数范围获取元素：
ZRANGEBYSCORE key min max - 获取元素的分数：
ZSCORE key value - 移除元素：
ZREM key value
5.2 示例
ZADD myzset 1 "one"
ZADD myzset 2 "two"
ZADD myzset 3 "three"
ZRANGE myzset 0 -1 # 返回 ["one", "two", "three"]
ZRANGEBYSCORE myzset 1 2 # 返回 ["one", "two"]
ZSCORE myzset "two" # 返回 2
六、总结
Redis的五种基础数据结构——字符串、哈希、列表、集合和有序集合——提供了丰富的功能来满足各种应用需求。理解并灵活运用这些数据结构，可以极大地提高应用程序的性能和可扩展性。
