前言在Redis的众多数据结构中，Hash（哈希）类型占据着至关重要的地位。Redis本身就是一个高性能的键值（Key-Value）数据库，其底层的键值对便是通过哈希方式组织的。而Hash数据类型则更进一步，它允许在Value层级再构建一个键值对集合，形成一种“域-值”（Field-Value）的映射关系。这种结构使得Hash特别适合用来存储对象信息，您可以将一个对象的多个属性高效地聚合在一个Redis键中
之前学过的所有数据结构中，最最重要的
redis自身已经是键值对的结构了
redis自身的键值对就是通过哈希的方式来组织的额
把key这一层组织完成之后，到了value这一层，value的其中一种类型还可以是哈希
hset、hgethset就是设置键值对
field->value
返回值是设置成功的键值对（field–value）
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制hset key field value [field value...]image.png然后我们使用hget进行key里面键值对的获取
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制hget key fieldimage.png
如果要查询的内容不存在的话就返回nil
hexists判断hash中是否有指定的字段
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制hexists key field返回1就是存在，返回0就是不存在
image.pnghdel删除hash中指定的字段
del删除的是key
hdel删除的是field
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制hdel key field [field]都是先指定key，再来指定一个或者多个field
返回值就是本次操作删除的字段个数
image.png
查看是否存在我们是查不到的，因为已经删除了
image.pnghkeys 、hvals获取hash中的所有字段
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制hkeys key返回值：字段列表
时间复杂度：O(N)
原理就是根据Key找到对应的hash O(1)
然后遍历hash O(N)这个N是hash的元素个数
这个查询到的就是我们当前hash中的所有的Key了
image.png
这个操作也是存在一定风险的，类似于之前介绍的keys *
主要是我们也不知道某个hash钟是否存在大量的field
可能会造成阻塞
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制hvals key能够获取hash中所有的value
image.pngh系列的命令必须保证key对应的value得是哈希类型的
hgetall 、hmgethegtall获取hash中的所有字段以及对应的值
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制hgetall keyimage.pnghmget类似于之前的mget，可以一次查询多个field
hget只能查询一个field，但是hmget可以查询多个field
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制hmget key多个value的顺序和value是匹配的
有没有hmset，一次设置多个field和value呢？
有，但是并不需要，因为hset已经支持一次设置多个field和value了
hkeys，hvals，hgetall都是存在一定风险的，hash的元素个数太多了，执行的耗时会比较长，从而阻塞redis
hscan遍历redis的hash,但是他是属于渐进式遍历，就是敲一次命令，遍历一小部分，再敲一次，再遍历一小部分
连续执行多次，就可以完成整个的遍历过程了
hlen、hsetnxhlen获取hash中的所有字段的个数
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制hlen key这个获取hash中的某个字段的个数我们是不需要进行遍历的
image.pnghsetnx
在字段不存在的情况下，设置hash中的字段和值，和之前的setnx很相似的
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制hsetnx key field valueimage.pnghincrby 、hincrbyfloathash这里的value，也可以当做数字来处理
hincrby就可以加减整数，返回计算后的结果
image.pnghincrbyfloat可以加减小数
好的，这是根据图片内容生成的表格：
命令小结命令
执行效果
时间复杂度
hset key field value
设置值
O(1)
hget key field
获取值
O(1)
hdel key field [field …]
删除 field
O(k), k 是 field 个数
hlen key
计算 field 个数
O(1)
hgetall key
获取所有的 field-value
O(k), k 是 field 个数
hmget field [field …]
批量获取 field-value
O(k), k 是 field 个数
hmset field value [field value …]
批量获取 field-value
O(k), k 是 field 个数
hexists key field
判断 field 是否存在
O(1)
hkeys key
获取所有的 field
O(k), k 是 field 个数
hvals key
获取所有的 value
O(k), k 是 field 个数
hsetnx key field value
设置值，但必须在 field 不存在时才能设置成功
O(1)
hincrby key field n
对应 field-value +n
O(1)
hincrbyfloat key field n
对应 field-value +n
O(1)
hstrlen key field
计算 value 的字符串长度
O(1)
hash内部编码哈希的内部编码有两种：
ziplist（压缩列表）：当哈希类型元素个数⼩于 hash-max-ziplist-entries 配置（默认 512 个）、同时所有值都⼩于 hash-max-ziplist-value 配置（默认 64 字节）时，Redis 会使⽤ ziplist 作为哈希的内部实现，ziplist 使⽤更加紧凑的结构实现多个元素的连续存储，所以在节省内存⽅⾯⽐hashtable 更加优秀。hashtable（哈希表）：当哈希类型⽆法满⾜ ziplist 的条件时，Redis 会使⽤ hashtable 作为哈希的内部实现，因为此时 ziplist 的读写效率会下降，⽽ hashtable 的读写时间复杂度为 O(1)。压缩的本质是针对数据进行重新编码
ziplist付出的代价，进行读写元素，速度是比较慢的
哈希中的元素比较少，使用ziplist，元素多的话就使用hashtable
每个value的长度比较短，使用ziplist
如果太长了的话，也会转换成hashtable
使用场景关系型数据表保存用户信息image.pngimage.png
高内聚低耦合
image.pngRedis Hash因其结构化的数据存储方式和高效的字段访问能力，在实际应用中非常广泛。
缓存对象信息：这是最经典的使用场景。例如，用户信息、商品信息、会话数据等都可以存储在Hash中。 相比于将整个对象序列化为JSON字符串再存入Redis，使用Hash可以让您独立地更新或获取对象的某个属性，而无需读取和重写整个对象，这在并发更新时能避免数据覆盖问题并提升性能。示例: 一个用户对象可以这样存储：HSET user:1001 name “Alice” age 30 email " 购物车：电商应用中的购物车功能与Hash结构完美契合。可以用用户ID作为键（key），商品ID作为域（field），商品数量作为值（value）。
示例: HSET cart:1001 product:558 2 表示用户1001的购物车中有2件ID为558的商品。通过HINCRBY可以方便地增减商品数量。 计数器聚合：当需要对一个对象的多个指标进行计数时，Hash非常有用。例如，记录一篇文章的点赞数、评论数、分享数。示例: HINCRBY article:998 likes 1，HINCRBY article:998 comments 1。、总结Redis的Hash数据类型提供了一种在单个键下存储多个键值对的高效方式，是模拟和存储对象数据的理想选择。它通过提供丰富的命令，实现了对对象属性的灵活、高效操作。相比于使用JSON字符串存储，Hash在更新部分字段时性能优势明显，且更加节省网络带宽。理解并善用ziplist和hashtable两种内部编码的特点，可以在内存效率和执行性能之间找到最佳平衡点，从而更好地发挥Redis的强大能力。