String#
String，作为一种最常用的数据类型之一，不同编程语言的底层实现都做了优化或拓展。Redis 则重新拓展了其中 String 类型所涵盖的范围。
包括一般意义上的字符串字面量、数值、图片、音频、序列化后的对象等任何二进制数据。
可以用于简单的存储需求（如 Session，Token），也可以基于此实现一些特定功能，如 RateLimit，小数量 PV，分布式锁。用途
List#
Redis 中实现的双链表
- 实现栈 / 队列，构建后台任务系统
- 可以记住用户在社交网络上发布的最新更新。（Twitter 将其用于最新推文）
- 实现基于共享内存的 IPC 进程通信（生产消费模式）如resque/resque
基于这些用例，Redis 给出了一些常用 API - LTRIM
- push（LPUSH/RPUSH）
- POP（LPOP / RPOP）返回元素
- LLEN
- LMOVE，原子化在 list 间移动
- LTRIM，移除多余元素
此外，List 还支持阻塞操作。并为阻塞等待附加一个 timeout。
Redis 列表最大长为2^32-1。其头尾操作时间复杂度为 O (1)，但是 LLINDEX，LINSERT，LSET，等链表中元素操作的时间复杂度为 O (n)。
Hash#
Hash 是 KV 键值对，类似于 HashMap，可以直接修改某些键值对。
可以用于存储一些常用且复杂的对象：用户信息、商品信息、文章信息、购物车信息。
给出的常用 API 包括：
HSET
HGET
HMGET
HINCRBY
大部分是 O (1) 的，HKEYS, HVALS, and HGETALL是 O (N) 的。
Set#
集合，无序但唯一。
提供的通用 API，支持常见的集合运算，交并差补。
常用于：
- 跟踪唯一项（访问某篇文章的所有 IP）
- 关系运算（好友推荐）
- 集合运算（如共同关注）
基于这些用例给出的常用 API SADD将新成员添加到集合中。SREM从集中删除指定的成员。SISMEMBER测试是否为集合成员。SINTER返回两个或多个集合的交集。SCARD返回集合的大小（又称基数）。
大多数集合命令是 O (1) 的，但是 SMEMBERS 是 O (n) 的（因此在大数据集中，应该使用 SSCAN）
此外，对于大数据集的进行 SISMEMBER 这样的操作，可能占用大量内存。因此可以考虑使用 bloom 过滤器
SortedSet#
有序集合，相比于 Set， 多了一个 Score 数值参数。
常用于排行榜，基于滑动窗口的限流。
SetKey [SetItemKey, SetItemScore]
常用命令：
ZADD将新成员和关联的分数添加到排序集中。如果成员已存在，则会更新分数。ZRANGE返回在给定范围内排序的排序集合的成员。ZRANK返回所提供成员的等级，假设排序按升序排列。ZREVRANK返回所提供成员的排名，假设排序的集合按降序排列。
但是相比于 Set，大多数命令是 O (log (n))，而非 O (1)
对于部分命令，如 ZRANGE，复杂度为 O (log (n)+m)，其中 m 为结果集大小，因此当结果集很大时，应当小心。
Stream#
Stream 是一种类似于日志文件的只增数据流。克服了只增日志文件的一些问题。
- O (1) 时间的随机存取
- 复杂度消费策略（如消费组）
常用于实现轻量级的 MQ。但是对于事件溯源也可起到一定的效果。
loading...
BitMap/BitField#
位图，0 / 1 表示。
可用于用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计（比如是否点赞过某个视频），操作权限。
通过 BIT 操作，可以方便的计算出
Redis 建议使用分片存储，每个 key 对应 1M 的 BitMap。
对于 BitMap 还有一个 BitField，可以在一个 BitMap 中方便的存储操作多个字段。
BITFIELD key <ops> <data-type> <offset> [data] [<ops> <data-type> <offset> [data]]
loading...
其中 offset 除了直接表示外，还可以通过 # 符号。
其 offset 是通过 data-type 指定的位数，乘以 #所指示的值。
比如 GET u3 #2 GET u5 #1 得到结果为 [6, 28]
loading...
同时还提供了 BITFIELD 的溢出控制能力
相关用例：
- Reddit 2017 愚人节涂鸦 How We Built r/Place - Upvoted (redditinc.com)
另外值得注意的是位在字节中的排布。当设定的位置与字节边界对齐时，其行为与大端对齐一致。
而当不与字节边界对齐时，比如SET u5 7
在字节中的结果如下
+--------+--------+
|00000001|01110000|
+--------+--------+
Geospatial index#
地理信息索引，存储地理位置，基于 Sorted Set 实现。
可以实现常见基于地理位置的查询，
比如找出的距离某点最近的一批点（附近的人 / 面对面建群）。
概率类型#
HyperLogLog#
一种基于概率的用于估计计数的数据结构。允许少量误差。
适用于数量量巨大（百万、千万级别以上）的计数场景。
热门网站每日/每周/每月访问 ip 数统计、热门帖子 uv 统计，视频播放量等。
Bloom Filter#
一种基于概率的，用于判断集合中是否存在某元素。
对于一个问询，结果可能有四种。
布隆过滤器判断可以保证，当集合中不存在该元素时，则对该元素的问询一定时不存在。
如下表所示：
| 集合中存在 | 集合中不存在 | |
|---|---|---|
| 认为存在于集合中 | true | 不会发生 |
| 认为不存在 | posibble | true |
| 因此适用于允许丢失，但倾向于不重复的情况。 | ||
| 比如： | ||
| 信息推送系统。 | ||
| 大量用户检查用户名 / 域名是否已占用。 | ||
| 从实现上看，仅存储元素的哈希表示，从而牺牲了一些精度。因此 Bloom Filter 节省空间且速度快。 |
Cuckoo Filter#
与 Bloom 过滤器类似，基于概率的用于判断集合中是否存在某元素。相较于 Bloom FIlter，允许删除并在某些情况下有着更好的性能，但是在插入数据时不及布隆过滤器。
允许删除的特性使得能够比 Bloom Filter 有着更广泛的使用场景。
除了布隆过滤器的 usecase 之外，还可以对需要变更集合数据的情况进行处理。
比如：
优惠券使用活动，当某用户未使用某优惠券时，其 id 在过滤器中。
当用户使用后，便从过滤器中删除。
如下：
| 集合中存在（未使用） | 集合中不存在（使用） | |
|---|---|---|
| 认为用户存在于集合中（未使用） | true | 不会发生 |
| 认为不存在（使用） | posibble | true |
T-digest#
该数据结构主要回答问题
- 对于一个给定的数据，数据流中有多少数据时小于 / 大于这个数值的，百分比是多少?
- 对于一个给定的数据，数据流中有多少数据时小于 / 大于这个数值的，个数是多少?
- 小于数据流中 p 百分比的最高值是多少？比如当前段位。
Top-K#
用于估计数据流中排名最高的元素。比如分析访问的峰值 IP，以分析 DDOS 攻击。
它摒弃了一些较旧的方法，如 “计数全部” 和 “承认所有计数”，转而采用计数指数衰减策略，该策略偏向于小流，对大流的影响有限。
用例：
- 在过去 3 天内提到最多的 10 个 topic 是什么？
- 今天阅读 / 浏览次数最多的 10 个帖子新闻是什么？
Count-Min Sketch#
可用于估计数据流中事件的频率。
可能会重复计数。且对低频计数不友好，反而适用于高频计数。
适用于：产品销量
Time Series#
RedisTimeSeries/RedisTimeSeries: Time Series data structure for Redis (github.com)